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

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。

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

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。

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

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/

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/

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。

The LLM Proposes, the Executive Disposes: A Self-Verifying Agent Instrument that Dissociates Commitment Drift from Binding Drift in Long-Horizon Agents

大模型提出方案，执行体处理：一种自验证智能体工具，可将长程智能体中的承诺漂移与绑定漂移分离

Mohsen Arjmandi

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

AI总结 本研究提出一种自验证智能体工具，可分离长程智能体的承诺漂移与绑定漂移，通过实验揭示消融承诺机制会提升目标放弃率，且贡献了可量化漂移分解的智能体验证方法论。

Comments 7 pages

Optimal Constrained sc-LTL Planning in MDPs via Switching Policies

马尔可夫决策过程中基于切换策略的最优约束sc-LTL规划

Zetong Xuan, Yu Wang

机构 * University of Florida（佛罗里达大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对MDP上带sc-LTL目标与安全约束的规划问题，提出归约为约束可达性问题的新方法，构造切换策略并通过线性规划求最优策略，经网格世界案例验证有效。

Comments 12 pages, 6 figures. Author's accepted version; accepted for publication in the IEEE Transactions on Automatic Control

MemoryCPT: An End-to-End Agent Memory Framework for Cost-Performance Trade-off

MemoryCPT：用于成本-性能权衡的端到端智能体记忆框架

Songxin Lei, Kun Ouyang, Weilin Ruan, Yuqian Wu, Zhijiang Guo, Yushi Sun, Fugee Tsung

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)

AI总结 MemoryCPT是一种端到端可训练的智能体记忆框架，通过QAD和QAR阶段优化记忆处理，在LoCoMo和LongMemEval数据集上实现了更优的成本-性能权衡。

LiverPlan: A Stage-Adaptive Immersive Visual Analytics Framework for Anatomical Liver Surgical Planning

LiverPlan：用于解剖性肝手术规划的阶段自适应沉浸式视觉分析框架

Qixuan Liu, Shi Qiu, Xiwen Wu, Yuqi Tong, Yinqiao Wang, Ruiyang Li, Jialun Pei, Shengdong Zhao, Chi-Wing Fu, Pheng-Ann Heng

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本研究提出LiverPlan阶段自适应沉浸式视觉分析框架，解决现有2D桌面肝手术规划工具的三大局限，经8名外科医生的对照研究，该框架可显著提升规划效率、降低认知负担并优化安全标准的主动优化。

Comments VIS 2026, to appear in TVCG

Evacuation Planning for Disaster Preparedness: An Adaptive Robust Optimization Approach

防灾准备中的疏散规划：一种自适应鲁棒优化方法

Jaehyuk Kim, Merve Bodur, Maria E. Mayorga, Osman Y. Ozaltin

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 该研究提出首个自适应鲁棒疏散规划模型，联合优化避难所选址等多环节，实验显示集中式路径规划可大幅降低最坏情况未满足需求与疏散时间，自适应再分配可提升救灾覆盖。

Capability-Gated Planning: Cost-to-Goal Discovery and the Limits of Myopic Experiment Selection

能力门控规划：目标成本发现与近视实验选择的局限性

Ahmed Hassoon, Mark Dredze

机构 * Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） 纠错

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

AI总结 该研究指出近视实验选择方法无法评估构建认知能力的价值，引入能力门控规划器 CG-Plan 解决此问题，证明近视规划器存在无界近似比且无法到达目标。

Structured LLM Reasoning for Zero-Shot Human--Robot Coordination Under Hidden Goals

面向隐藏目标下零样本人机协作的结构化大语言模型推理

Dong Hae Mangalindan, Anand Gokhale, Francesco Bullo, Vaibhav Srivastava

机构 * Michigan State University（密歇根州立大学） ； UC Santa Barbara（加州大学圣巴巴拉分校） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；planning(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 该研究针对隐藏目标下的零样本人机协作，提出结构化LLM架构，通过Dec-POMDP分解决策，实验显示其交互步骤更少、人类信任度更高，优于无ToM推理的变体和离线训练的多智能体强化学习策略。

Explicit Language Memory for Long-Horizon Planning in Vision-Language-Action Models

用于视觉-语言-动作模型长程规划的显式语言记忆

Houze Xu, Jizhong Li, Ziyi Ye

机构 * Fudan University（复旦大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title)；分类 cs.AI

AI总结 该研究针对视觉-语言-动作模型长程规划的挑战，提出带显式语言记忆模块的分层架构，经仿真与实机实验验证，可提升复杂长程任务的成功率、鲁棒性与决策可解释性。

Comments 11 pages, 4 figures

Visualizing Graph-to-Answer Mechanism Recovery in Materials-Science Hypothesis Generation

材料科学假说生成中从图到答案的机制恢复可视化

Shashwat Sourav, Subhadeep Pal, Markus J. Buehler, Sanjay Das, Fiona Y. Wang, Dominik Soos, Tirthankar Ghosal

机构 * Washington University in St. Louis（圣路易斯华盛顿大学） ； Oak Ridge National Laboratory（橡树岭国家实验室） ； Lawrence Berkeley National Laboratory（劳伦斯伯克利国家实验室） ； UniverseTBD ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Old Dominion University（奥多明尼昂大学） 纠错

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

AI总结 本研究针对适配的 Qwen3-8B 模型 Graph-PRefLexOR-8B，构建可视化诊断工作流以追踪材料科学假说生成的图到答案机制，发现机制恢复集中于后期合成及答案起始层，可助力相关人员识别假说的机制支持变化。

Exact Model-Free Policy Iteration for Co-safe LTL Planning

面向协同安全线性时序逻辑规划的无模型精确策略迭代

Zetong Xuan, Yu Wang

专题命中 规划决策 ：planning(title)

AI总结 针对有限马尔可夫决策过程中sc-LTL目标的无模型强化学习问题，提出两步法无模型策略迭代算法，经理论证明与随机网格世界实验验证可收敛至最优策略。

Comments 7 pages, 1 figure. Accepted for publication in IEEE Control Systems Letters. To be presented at the 2026 IEEE Conference on Decision and Control

NSF-HRPT: Neural Semantic Field meets Hierarchical Risk Perception Tree for Safety-Critical Scenario Assessment

NSF-HRPT：神经语义场结合分层风险感知树的安全关键场景评估方法

Yu Zhao, Jiangyu Pan, Tao Hu, Ming Yin, Fan Yang, Jiangfan Liu, Xiubo Liang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究提出NSF-HRPT框架，结合神经语义场与分层风险感知树，引入Sim2Real策略，实现单目视觉输入下安全关键场景的高效风险评估，在合成与现实数据集上均取得优异性能。

Comments 13 pages, 5 figures