AI Agent - arXivDaily 专题

2607.26300 2026-08-05 cs.CL cs.AI cs.HC 版本更新 84%

AgentGUI: An Interface for Observing and Steering Long-Running AI Agents

AgentGUI：用于观测与调控长期运行AI智能体的界面

Xuan Zhao, Jiwoong Sohn, Qinyue Zheng, Michael Moor

机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院）

专题命中 GUI与网页智能体：AI agent(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结针对AI智能体观测与调控的界面缺失问题，研究人员推出AgentGUI，通过轨迹可视化、手动自动调控等功能提升智能体任务处理效率，成果已开源。

2608.03598 2026-08-05 cs.SE 新提交 79%

From Bug Reports to Browser-Executable Procedures: An LLM-Driven Agent for Web GUI Bug Reproduction

从错误报告到浏览器可执行流程：一种大语言模型驱动的Web GUI错误复现智能体

Cunming Zhang, Yu Pei, Michail Papadakis

专题命中 GUI与网页智能体：agent(title,abstract)；分类 cs.SE

AI总结本文提出ReBug智能体系统，通过分阶段驱动真实浏览器复现Web GUI错误，在667条真实报告上的评估显示其性能优于基线，可有效支持基于报告的浏览器错误复现。

Comments 13 pages, 1 figure

2607.20482 2026-08-05 cs.AI cs.CL 版本更新 62%

PersonaTrail: Benchmarking Personalized Web Agents through Browsing Trails

PersonaTrail：通过浏览轨迹对个性化网络代理进行基准测试

Seungbin Yang, Chaewoon Ki, Dohyun Lee, Jaegul Choo, ChaeHun Park

专题命中 GUI与网页智能体：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结研究针对用户指令不明确时网络代理需从浏览历史推断上下文的问题，引入PersonaTrail基准及偏好感知上下文记忆框架PACMem，利用浏览轨迹评估代理，实验证明PACMem优于现有基于记忆的基线。

2606.15673 2026-08-05 cs.AI cs.LG 版本更新 62%

Where Did It Go Wrong? Process-Level Evaluation of Web Agents with Semantic State Tracking

哪里出错了？基于语义状态追踪的Web智能体过程级评估

Jiwan Chung, JiHyuk Byun, Vibhav Vineet, Seon Joo Kim

机构 * Yonsei University（延世大学）； Microsoft Research（微软研究院）

专题命中 GUI与网页智能体：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结提出WebStep基准，通过语义MDP追踪过程状态，揭示隐藏于终端成功率下的智能体差异，并定位具体改进方向。

Journal ref COLM 2026

2608.03244 2026-08-05 cs.AI 新提交 57%

UniNav: A Unified World-Action Diffusion Model for Visual Navigation

UniNav：用于视觉导航的统一世界-动作扩散模型

Changqing Zhou, Yueru Luo, Zeyu Jiang, Changhao Chen

专题命中 GUI与网页智能体：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 UniNav是统一世界-动作扩散模型，通过单扩散过程生成未来视觉观测与航路点轨迹，其变体UniNav-Fast延迟0.1秒且精度无明显下降，在导航基准上ATE优于最强基线。

2608.03313 2026-08-05 cs.NI cs.MM eess.IV 新提交 50%

ProCAVE: A Self-Adaptive, Full-Lifecycle Edge Caching Framework for Video Streaming via Predictive Bandwidth Estimation and Preference-Aware Deep Reinforcement Learning

ProCAVE：基于预测带宽估计与偏好感知深度强化学习的自适应全生命周期视频流边缘缓存框架

Yeganeh Chatri, Behzad Akbari, Foad Ghaderi, Pejman Goudarzi

专题命中 GUI与网页智能体：agent(abstract)

AI总结该研究针对现有边缘缓存方法在无线动态环境下响应与协调不足的问题，提出ProCAVE框架，结合轻量Transformer、PPO、DDPG实现预测带宽建模与偏好感知缓存控制，实验表明其在字节命中率、回传负载、QoE上优于FlyCache等基线。

Comments 5 pages

2608.03143 2026-08-05 cs.CV cs.RO 新提交 50%

From Routes to Steps: Separating Semantic Progress from Local Execution in Vision-and-Language Navigation

从路线到步骤：在视觉语言导航中分离语义进展与局部执行

Xiangyun Huang, Xiangchen Wang, Runfeng Lin, Yihao Xu, Kangyu Huang, Jiang Hengchen, Xiwang Dong, Lin Jiarong