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AI 大模型

AI Agent

智能体、工具调用、规划、工作流、多智能体和自主任务执行。

2026-08-07 至 2026-08-07 共收录 7 信号源:cs.AI, cs.CL, cs.LG, cs.SE

1. GUI与网页智能体 7 篇

2608.05784 2026-08-07 cs.AI 新提交 79%

Activity Frames: Deterministic Screen-Activity Compilation for Agent Memory and Replay

活动帧:面向智能体记忆与回放的确定性屏幕活动编译

Nossa Iyamu

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

AI总结 该研究提出确定性零模型流水线将屏幕活动编译为智能体记忆,可缩小上下文体积、提升问答准确率,还能获取智能体成本模型所需的例程开销比率与重复率等参数,相关资源开源。

Comments 14 pages, 5 figures, 4 tables

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2608.03327 2026-08-07 cs.AI 版本更新 79%

Screenshots or Tools? Eliciting Tool Use and Managing Multimodal Context in Hybrid GUI-MCP Computer-Use Agents

截图还是工具?在混合GUI-MCP计算机使用智能体中引出工具使用并管理多模态上下文

Siqi Fan, Minghao Li, Xiaoqian Ma, Wenhui Tan, Xiusheng Huang, Juntong Wu, Liujie Zhang, Shuo Shang, Weihang Chen

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

AI总结 该研究针对混合GUI-MCP计算机使用智能体,发现工具使用存在采用缺口,通过调整工具奖励与上下文压缩优化,提升了智能体性能并降低输入成本。

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2608.05587 2026-08-07 cs.AI 新提交 70%

StepReflect: Structured UI Transition Reflection for Mobile GUI Agents

StepReflect:面向移动GUI智能体的结构化UI过渡反射

Linqiang Guo, Wei Liu, Li Gu, Yang Wang, Tse-Hsun, Chen

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

AI总结 针对移动GUI智能体长时序执行的动作反射需求,提出StepReflect模型,在离线和在线实验中均优于GPT-5.2相关方案,成本更低且可本地部署。

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2608.06171 2026-08-07 cs.CL 新提交 61%

Routing Is Least Learnable Where It Is Most Valuable: Bounds on Representation Routing for Web Agents

路由在最具价值处最不可学习:Web智能体的表示路由边界

Jiaming Wei, Zekun Wu, Adriano Koshiyama, Maria Perez-Ortiz

机构 * University College London(伦敦大学学院) Holistic AI

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

AI总结 该研究针对Web智能体的观察模式路由问题,发现路由在智能体最需处因标签不足而不可学,固定合适模式的效果优于多数路由策略,仅稀疏单元有例外。

Comments Preprint. Under review at the Second Workshop for Research on Agent Language Models (REALM), EMNLP 2026 (non-archival track)

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2608.06065 2026-08-07 cs.CV 新提交 50%

The Next Screenshot Knows: Gated Hindsight Distillation for Mobile GUI Agents

下一张截图知晓:面向移动GUI智能体的门控事后蒸馏(Gated Hindsight Distillation)

Weiwei Li, Junzhuo Liu, Tong Chu, Hengfu Yu, Wen Li

专题命中 GUI与网页智能体 :agent(abstract)

AI总结 本文针对移动GUI智能体训练中丢失动作依据的问题,提出门控事后蒸馏方法,利用下一张截图作为特权信息,在AndroidWorld等基准上相比GRPO提升了任务成功率。

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2606.05506 2026-08-07 cs.CV 版本更新 50%

Robust Scene Transfer for PointGoal Navigation via Privileged Sensor Guided Contrastive Learning

基于特权传感器引导对比学习的点目标导航鲁棒场景迁移

Amirhossein Zhalehmehrabi, Tiziano Tezze, Alberto Castelini, Alessandro Farinelli

机构 * University of Padua(帕多瓦大学) ETH Zurich(苏黎世联邦理工学院)

专题命中 GUI与网页智能体 :agent(abstract)

AI总结 提出一种传感器引导的自适应对比学习框架,利用特权LiDAR传感器在训练时引导视觉编码器学习导航相关结构,并通过解耦表征学习与策略优化以及跨阶段域不匹配来提升策略级场景迁移能力。

Comments 8 pages, Accepted to IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L)

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2604.08199 2026-08-07 cs.NI 版本更新 50%

Beyond Static Forecasting: Unleashing the Power of World Models for Mobile Traffic Extrapolation

超越静态预测:利用世界模型进行移动交通外推

Xiaoqian Qi, Haoye Chai, Yue Wang, Yong Li

专题命中 GUI与网页智能体 :planning(abstract)

AI总结 本文提出MobiWM世界模型,用于移动网络中的移动交通外推,通过融合多模态环境上下文和编码动作,提升空间理解,实验表明其在所有评估场景中均取得最佳分布保真度。

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