AI Agent

ToolArtist: Tool-Using Unified Multimodal Models for Agentic Image Generation

ToolArtist：用于智能体图像生成的工具使用统一多模态模型

Jiahao Zhao, Xiaomin Yu, Zhongxiang Sun, Fengwei Teng, Chengwei Qin, Xiaobin Hu, Jun Xu, Shuicheng Yan

机构 * RUC（中国人民大学） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； NUS（新加坡国立大学） ； UCD（加州大学戴维斯分校） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；tool use(abstract)；workflow(abstract)

AI总结 本文提出ToolArtist，一种全智能体图像生成模型，通过后训练UMM实现，采用RAD-GRPO方法优化，将完整开放世界图像生成过程置于智能体控制下，性能优于部分控制方案。

Spoken Function Calling: A New Perspective on Spoken Language Understanding for Large Audio Language Models

语音函数调用：面向大型音频语言模型的语音理解新视角

Yuezhang Peng, Yuxin Liu, Changfeng Gao, Zhifu Gao, Xiangang Li, Xie Chen

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Token Foundry, Alibaba Group（阿里巴巴集团Token Foundry） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

专题命中 工具调用 ：function calling(title,abstract)；agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 该研究提出语音函数调用（SFC）这一新型语义理解视角，构建SFC-Bench数据集并评估LLMs与LALMs性能，经后训练提升LALMs的SFC能力，实验显示SFC优于传统SLU，可大幅提升语义提取准确率。

Comments ACM Multimedia 2026

Translate-R1: Cost-Aware Translation Tool Use via Reinforcement Learning

Translate-R1：通过强化学习实现成本感知的翻译工具使用

Pratik Jayarao, Chaitanya Dwivedi, Himanshu Gupta, Neeraj Varshney, Adithya M Devraj, Meet Vadera, Priyanka Nigam, Bing Yin

机构 * Amazon Stores Foundation AI（亚马逊商店基金会人工智能） 纠错

专题命中 工具调用 ：tool use(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出一种基于强化学习的门控策略，让LLM自主评估理解能力，仅在必要时调用翻译工具，在22种语言上提升奖励并降低翻译成本。

Comments 14 pages main text plus appendix, 7 figures, 11 tables

XGrammar-2: Dynamic and Efficient Structured Generation Engine for Agentic LLMs

XGrammar-2: 面向智能体LLM的高效动态结构化生成引擎

Linzhang Li, Yixin Dong, Guanjie Wang, Ziyi Xu, Alexander Jiang, Tianqi Chen

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Carnegie Mellon University, NVIDIA（卡内基梅隆大学，NVIDIA） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对智能体LLM中动态结构化生成（如工具调用和响应协议）的挑战，提出XGrammar-2引擎，通过标签触发结构切换和跨语法子结构缓存实现高效编译与近零开销。

Comments 9 pages, ACM CAIS 26

TourSynbio-Search: A Large Language Model Driven Agent Framework for Unified Search Method for Protein Engineering

TourSynbio-Search：一种用于蛋白质工程的统一搜索方法的大语言模型驱动智能体框架

Yungeng Liu, Zan Chen, Yu Guang Wang, Yiqing Shen

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 TourSynbio-Search是TourSynbio-7B驱动的双模块搜索智能体框架，可跨多平台检索文献与蛋白质数据，降低技术门槛，提升蛋白质工程研究的信息检索效率与生产力

Agentic Reinforcement Learning with Observation-Calibrated Self-Distillation

带有观测校准自蒸馏的智能体强化学习

Yi Yang, Cong Qin, Xiaodan Liu, Chishui Chen, Qing Dong, Yan Zhang, Cao Liu, Zhao Yang, Lu Pan, Jiaye Lin, Yi Feng

机构 * Meituan（美团） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

AI总结 本研究针对智能体强化学习的混淆问题，提出OCSD方法，通过对比两类回放视图推导观测残差，在高不确定步骤调制GRPO更新，在三类任务和多模型规模上优于基线。

Privileged, but Biased: How PI-Conditioned Teachers Break Self-Distillation

有特权但有偏差：PI条件化教师如何破坏自蒸馏

Sarthak Harne, Chinmay Karkar, Yash Pandya, Ahmed Awadallah, Akshay Nambi

机构 * Microsoft Research（微软研究院） 纠错

专题命中 工具调用 ：tool use(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 该研究发现，以特权信息为条件的自蒸馏在低难度任务上有效，但在困难任务上会因特权信息偏差导致模型推理能力下降，其优化信号与任务成功脱钩。

Search, Inspect, Fetch: Exploiting Structure-Aware Boolean Retrieval for Deep-Research Agents

搜索、检查、获取：利用布尔检索构建深度研究智能体

Shuai Wang, Haodong Chen, Yu Yin, Shengyao Zhuang, Bevan Koopman, Guido Zuccon

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 本研究针对现有深度研究智能体的缺陷，提出基于BQL的SIEVE接口，在三个问答数据集上实现更高准确率且token用量显著减少，验证了BQL过滤的有效性。

Comments added statistical test, restructure appendix etc

Breadcrumbing Search Agents

面包屑式搜索智能体

Xuebin Li, Hanqing Zhao, Siyuan Liang, Kejiang Chen, Weiming Zhang, Dacheng Tao, Nenghai Yu

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 该研究针对LLM搜索智能体的安全问题，提出ACH和TGSE策略，通过操纵搜索结果形成连贯证据链，大幅提升攻击成功率。

Comments 38 pages, 7 figures

Tree of Thoughts as a Classical Heuristic Search Problem: Formal Foundations and Design Patterns

思维树作为经典启发式搜索问题：形式化基础与设计模式

Guni Sharon

机构 * Guni Sharon 纠错

专题命中 工具调用 ：planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文通过经典启发式搜索术语统一分类法，将基于LLM的推理映射到搜索组件，并识别出系统搜索和前瞻性策略两种设计模式。

Comments Extended version of the SoCS 2026 paper. Includes appendices omitted from the proceedings version

Journal ref Proceedings of the Nineteenth International Symposium on Combinatorial Search (SoCS 2026), AAAI Press, 2026

VibeSearchBench: Benchmarking Long-horizon Proactive Search in the Wild

VibeSearchBench：野外长期主动搜索的基准测试

Xiaohongshu Inc

机构 * Xiaohongshu Dots Studio & Unipat AI（小红书 dots 飞 studios 与 Unipat AI） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 针对现有搜索基准中查询过于明确、单轮交互和固定模式评估导致用户体验与评估结果差距的问题，提出VibeSearch范式并构建VibeSearchBench基准，通过渐进式用户模拟和图匹配评估框架测试前沿模型，发现所有模型在长期上下文推理、主动意图激发和结构化知识构建方面仍存在显著不足。

Approximate Multi-Objective Search Under Rulebooks

规则手册下的近似多目标搜索

Omar Muhammetkulyyev, Oren Salzman, Tichakorn Wongpiromsarn

机构 * Iowa State University（爱荷华州立大学） ； Technion - Israel Institute of Technology（以色列理工学院） 纠错

专题命中 工具调用 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对机器人规划中规则手册下多目标最优解计算成本高的问题，提出RA*pex算法，结合降维与规则层次处理，大幅提升计算效率。

Improving Auto-Design of Neural PDE Solvers with a Domain-Specific Language

用领域特定语言改进神经偏微分方程求解器的自动设计

Shengxin Kong, Liwen Xu, Jingwen Fu

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究提出ADSL-PDE领域特定语言，通过结构化搜索空间提升神经PDE求解器自动设计的搜索效率与优化稳定性，前十次迭代性能提升超52%。

Monte Carlo Tree Search for Table-to-Multimodal Report Generation

面向表格到多模态报告生成的蒙特卡洛树搜索

Teng Lin, Zhiyang Zhang, Yuyu Luo, Nan Tang

专题命中 工具调用 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对表格到多模态报告生成的现有方法缺陷，本文提出基于MCTS的MCTS-Report框架，通过分解原子动作与多维奖励函数优化，在自建的MMRBench基准上取得优于基线的77.9总体得分。

HALT: Verification-Aware Stopping for Retrieval-Augmented Search Agents

HALT：面向检索增强搜索智能体的感知验证式停止策略

Daeyoung Roh, Donghee Han

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究针对检索增强搜索智能体的冗余检索问题，提出轻量级感知验证停止策略HALT，在三个多跳QA基准上减少冗余搜索且保持精确匹配，无需修改宿主智能体。

Comments 23 pages, 6 figures. Code: https://github.com/Noverse0/HALT

Does generative AI narrow education-based productivity gaps? Evidence from a randomized experiment

生成式人工智能是否缩小了基于教育背景的生产力差距？来自随机实验的证据

Guillermo Cruces, Diego Fernandez Meijide, Sebastian Galiani, Ramiro Galvez, Maria Lombardi

专题命中 工具调用 ：tool use(abstract)

AI总结 通过对1174名成年人的随机实验发现，生成式AI缩小了不同教育背景劳动者的任务执行生产力差距，且提升效果并非完全源于任务委托。

Full-Density Degenerate Stagnation Points for Water Waves with General Vorticity

带一般涡量的水波的全密度退化驻点

Lili Du, Chunlei Yang

专题命中 工具调用 ：tool use(abstract)

AI总结 本文针对带一般涡量的二维行进重力水波，利用改进的Weiss型单调性公式与Almgren型频率公式，证明了严格双侧线性增长区域外不存在全密度退化驻点，并推广了旋转波的Stokes猜想。

Comments 26 Pages. Comments and suggestions are welcome

VeraRAN: Pre-Actuation Certification and Event-Causal Synchronization Repair for Asynchronous Multi-Interface RAN Plans

VeraRAN：面向异步多接口无线接入网（RAN）规划的预执行验证与事件因果同步修复

Yinghan Hou, Zongyou Yang

专题命中 工具调用 ：agentic(abstract)

AI总结 针对异步多接口RAN规划的不安全中间状态问题，提出VeraRAN预执行验证框架，结合VeraSync修复与MI-POR状态修剪，有效提升规划安全性并降低状态探索开销。

Comments 10 pages, 4 figures, 1 table

A/B Agent: A Self-Evolving Agent for Strategy Iteration in Industrial A/B Testing

A/B Agent：面向工业A/B测试中策略迭代的自进化智能体

Zhuohang Jiang, Yuxin Chen, Yongsen Pan, Zheng Hu, Wenqi Fan, Qing Li, Hongyang Wang, Jun Wang, Wenwu Ou

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Southwest Jiaotong University（西南交通大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,title_cn)；分类 cs.AI

AI总结 该研究提出A/B Agent智能体，通过层级经验树与Tree-RAG技术优化工业A/B测试的策略迭代，在短视频电商场景实现GMV提升4.829%且护栏指标正向增益。

OneDayAgent: Towards a Long-Horizon Harness for Autonomous Agents

OneDayAgent：面向自主智能体的长程管控框架

Jingsheng Zheng, Xinyuan Fang, Jintian Zhang, Zhengke Gui, Huajun Chen, Ningyu Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

专题命中 规划决策 ：autonomous agent(title,abstract)；agent(abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

AI总结 OneDayAgent是一种长程管控框架，可将开放式请求分解为子任务，在不同后端LLMs上实现最优性能，解决智能体的多类失效模式。

Comments Ongoing work

Trident : How to Break Deep Reinforcement Learning Cyber Defenses (Agentic)

三叉戟：如何突破深度强化学习网络防御（智能体式）

Ryozo Masukawa, Ian Bryant, Armita Kazeminajafabadi, Sanggeon Yun, Hyunwoo Oh, SungHeon Jeong, Nathaniel D. Bastian, Mahdi Imani, Mohsen Imani

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究针对DRL网络防御对自适应威胁鲁棒性不足的问题，提出Trident智能体式LLM红队框架，通过含三类组件的设计，发现现有防御存在根本性脆弱性，大幅降低蓝方防御性能并揭示新兴行为。

Comments code: https://anonymous.4open.science/r/Trident-A934

EmpaAva: An Open-source Agentic 3D-Avatar Empathetic Live Chatbot

EmpaAva：开源智能体式3D化身共情实时聊天机器人

Jie Yang, Wenhao Xu, Shuhui Lin, Hao Fei

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 该研究提出首个开源智能体式3D化身共情聊天机器人EmpaAva，通过三智能体架构实现闭环多模态交互，在评估中优于多款基准模型，将开源并提供在线演示。

Comments Project&Demo: https://empaava.top/

TopoChunker: Topology-Aware Agentic Document Chunking Framework

TopoChunker：基于拓扑的代理文档分块框架

Xiaoyu Liu

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出TopoChunker，通过结构化中间表示保留跨段依赖，提升RAG的结构感知能力，实验显示其在生成准确率和召回率上优于现有方法，同时降低token开销。

Comments Accepted by NLPCC 2026

stratum: A System Infrastructure for Massive Agent-Centric ML Workloads

stratum: 一种支持大规模基于代理的机器学习工作负载的系统基础设施

Arnab Phani, Elias Strauss, Sebastian Schelter

机构 * BIFOLD & TU Berlin（BIFOLD与柏林技术大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title)；autonomous agent(abstract)；planning(abstract)；agentic(abstract)

AI总结 stratum是一种支持大规模基于代理的机器学习工作负载的系统基础设施，通过解耦流水线执行与规划推理，提升大规模代理流水线搜索效率。

Comments Accepted at PVLDB 2026 (Vol. 19, No. 11). Artifact available on GitHub

Journal ref Proc. VLDB Endow. 19(11): 3799-3806, 2026

EASy: Towards Efficient LLM-Based Agentic System

EASy：迈向高效的基于大语言模型的智能体系统

Junnan Liu, Linhao Luo, Thuy-Trang Vu, Gholamreza Haffari

机构 * Monash University（莫纳什大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 EASy是一种可训练的智能体框架，通过强化学习优化任务性能与计算效率，采用里程碑-规划-执行工作流，在多类基准上实现了更优的性能-效率权衡。

Comments Preprint

Interoceptive Attention as Dynamic Homeostatic Prioritization in a Foraging Agent

觅食智能体中作为动态稳态优先级的内感受注意力

St John Grimbly, Nicolas Kuske, Evert A. Boonstra, Bruce A. Bassett, Charel van Hoof, Rowan Hodson, Benjamin Rosman, Ryan Smith, Mark Solms, Jonathan P. Shock

机构 * Univ. of Cape Town（开普敦大学） ； Neuroscience Institute, Univ. of Cape Town（开普敦大学神经科学研究所） ； Laureate Institute for Brain Research（劳雷尔脑研究所） ； University of the Witwatersrand（金山大学） ； INRS（国家科学研究中心（加拿大）） ； Delft University of Technology（代尔夫特理工大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究针对有限感知带宽下的需求分配问题，构建主动推理觅食智能体，提出动态稳态优先级的内感受注意力机制，在AffectWorld实验中显著提升存活率，且收益同时作用于感知与规划，学习速度也更快。

Comments Accepted at SAB 2026 (From Animals to Animats 18), forthcoming in the Springer Lecture Notes in Artificial Intelligence proceedings. 20 pages, 11 numbered figures (12 graphics), 5 tables. The 12-page camera-ready paper is reproduced without alteration and followed by supplementary analyses that were not part of the proceedings paper. Code: https://github.com/sgrimbly/attention-aif-sab2026-snapshot

Enacting Constructive Conflicts with AI Agents to Enhance Reconsideration among Novice Interaction Designers

借助AI智能体构建建设性冲突以提升新手交互设计师的重新考量能力

Howard Ziyu Han, Nikolas Martelaro

专题命中 规划决策 ：AI agent(title,abstract)；agent(abstract,comments)

AI总结 该研究构建受对抗性设计理论启发的AI智能体，通过45名设计学生的实验发现，该智能体实施的建设性冲突可提升新手交互设计师的重新考量能力，推动设计改进与创意拓展。

Comments 8 pages, 4 figures, conditionally accepted to Human-Agent Interaction 2026

SCOPE: Field-of-View-Aware Path Planning in Unknown 3D Environments via Safety-Volume Certification

SCOPE：通过安全体积认证在未知三维环境中感知视场的路径规划

Junbin Yuan, Muqing Cao, Yunwoo Lee, Brady Moon, Sebastian Scherer

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Brigham Young University（杨百翰大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 SCOPE是一种在未知3D环境中规划路径的框架，通过安全体积认证实现视场感知，可到达所有目标、减少任务时间，真实机器人演示验证其有效性。

Comments Project website: https://yuanjunbin.github.io/scope-planner/

Look Ahead Before You Distill: Future Trajectory Validation of Teacher Guidance for Agentic On-Policy Distillation

蒸馏前先前瞻：智能体策略内蒸馏中教师指导的未来轨迹验证

Chishui Chen, Yaoyou Fan, Te Sun, Yi Yang, Chenghao Sun, Delin Mao, Hongbo Qiao, Zuowei Zhang, Junxi Wang, Chenxing Sun, Yangen Hu, Lu Pan, Xuyang Liu, Linfeng Zhang

机构 * Meituan LongCat Interaction（美团龙猫交互） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Peking University（北京大学） ； Nanjing University（南京大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Jilin University（吉林大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 该研究针对策略内蒸馏的学生轨迹偏差问题，提出FutureBridge-OPD方法，在多任务基准上显著优于现有方法，代码公开可用。

Comments 15 pages, 5 figures

Strategic Evaluation of Planning Strategies for LLM Agents in Cyber-Physical Systems

网络物理系统中大语言模型智能体规划策略的战略评估

J. de Curtò, I. de Zarzà

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究针对网络物理系统，构建含40个异构产消者的智能电网基准，评估4种LLM规划架构，发现架构影响结果，应用截止可行性可显著降低遗憾。