AI Agent

Adaptive Domain Modeling with Language Models: A Multi-Agent Approach to Task Planning

Harisankar Babu, Philipp Schillinger, Tamim Asfour

机构 * Bosch Center for Artificial Intelligence（博世人工智能中心） ； Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院） 纠错

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

Comments Accepted at IEEE CASE 2025, 8 pages, 8 figures

Journal ref 2025 IEEE 21st International Conference on Automation Science and Engineering (CASE), 2025, pp. 1701-1708

NiyamAI - An Intent-Bound AI Agent with Cryptographically Verifiable Guardrails using Zero-Knowledge Proofs

NiyamAI——一种使用零知识证明实现密码学可验证护栏的意图绑定AI智能体

Aditya Katkar, Om Karkele, Kartik Mandhane, Manisha More, Yash Kashid

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

AI总结 Niyam-AI是一种基于零知识证明的意图绑定AI智能体框架，通过SHA-256承诺意图合约、Judge模型验证和zk-SNARK确保证明，在Agent-SafetyBench评估中较多款基线护栏实现显著安全性能提升。

Agentic Planning for Symbolic Execution

符号执行的智能体规划

Daniel Koh Ji Yang, Yannic Noller, Corina S. Pasareanu, Youcheng Sun

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

AI总结 该研究提出智能体规划系统Agolic，利用早期符号执行运行的证据配置后续有界符号执行，在C/C++程序上平均覆盖3倍以上分支，覆盖更多分支及对比语料库未覆盖的分支，扩展了符号执行的实际覆盖范围。

Scalable Long-Horizon Planning with Staggered Updates for Lifelong MAPF

面向终身多智能体路径发现（LMAPF）的、采用交错更新机制的可扩展长时程规划

Vaibhav Sanjay, Jiaoyang Li

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

AI总结 该研究针对通用地图的终身多智能体路径发现问题，提出PUSH规划器，结合多种框架优势实现可扩展长时程规划，在10k智能体场景下吞吐量优于基线方法

Comments 11 pages, 6 figures

AgentPatch: Coarse-to-Fine Weak-Task Repair for Merging Agentic Multimodal Large Language Models

AgentPatch：用于合并智能体多模态大语言模型的由粗到细弱任务修复

Zibo Shao, Baochen Xiong, Chengdong Xu, Linhui Xiao, Kaichen Li, Haoran Gong, Yan Li, Yaguang Song, Xiaoshan Yang

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract,abstract_cn)；tool use(abstract)；planning(abstract)

AI总结 针对智能体多模态大语言模型合并时的弱任务退化与关键行为遗忘问题，提出无需训练的AgentPatch框架，通过由粗到细修复实现能力平衡，提升合并模型性能。

Online Monitoring and Corrective Steering of Programming Agents

编程智能体的在线监控与纠正引导

Shuyang Liu, Saman Dehghan, Ji Young Kim, Jatin Ganhotra, Martin Hirzel, Reyhaneh Jabbarvand

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

AI总结 本文提出LivePlan，通过解耦判断与建议的设计，在SWE-agent基础上实现编程智能体的在线监控与纠正，在SWE-bench数据集上显著提升问题解决率，且成本增量极小。

KNOWPLAN: Knowledge-Driven AI Agents for Smart Degree Pathway Planning

KNOWPLAN：用于智能学位路径规划的知识驱动型AI智能体

Shuheng Cao, Weijia Zhang, Jiaqi Wu, Xiyun Hu, Yat Yang, Juqy Chen, Zhaoxiang Feng

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

AI总结 KnowPlan将学位路径规划拆分为提取与优化阶段，CatalogBrowse负责课程爬取解析，DegreeMap基于超图优化，在多赛道实验中实现了高召回率、可行性与效用提升。

The Ethics of Autonomous AI Agents for Offensive Security

用于进攻性安全的自主人工智能代理的伦理问题

Andreas Happe, Jürgen Cito, Jasmin Wachter

机构 * TU Wien（维也纳技术大学） ； University of Klagenfurt（克雷格福大学） 纠错

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

AI总结 研究使用自主人工智能代理进行进攻性安全时的伦理问题，分析道德归因在多方的扩散及技术对利益相关者的影响，通过研究其不确定性等特性及攻防成本不对称性，为现有框架不适用于此情况提供分层建议。

Comments accepted at FAIEMA 2026

CAi Copilot: Reducing Operational Workload in Molecular Design through Intent-Driven Agentic Workflows

CAi Copilot：通过意图驱动的智能体工作流减少分子设计中的操作工作量

Zhu Wang, Jiangyu Chen, Yingjun Shang, Yuhui Yao, Laiao Lu, Tianfan Fu, Na Zou

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

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

AI总结 CAi Copilot是面向专家的意图驱动智能体，通过三层架构整合分子设计分散工具，在45项任务中整体性能最优，得分84.59，可将设计意图转化为可追溯工作流。

Beyond Starry Night: Shortcut-Aware Control-State Planning for Artist-Grounded Text to Image Generation

超越《星夜》：面向艺术家基础的文本到图像生成的捷径感知控制状态规划

Kuan Xing, Ye Wang, Changyi Gan, Yuheng Li, Thao Nguyen, Yi Chang, Yilin Wang

机构 * Jilin University（吉林大学） ； Adobe（奥多比公司） ； University of Wisconsin（威斯康星大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对艺术家基础的文本到图像生成存在的捷径偏差问题，提出 Atelier 框架，结合 ArtIntentBench 基准测试，提升了风格保真度与结构保留度，减少了捷径替换。

Comments 47 pages, 13 figures, including appendices. Kuan Xing and Ye Wang contributed equally

Evaluating XAI Support From A Hierarchical Reinforcement Learning Policy in Human-Agent Collaboration

评估人机协作中分层强化学习策略的可解释人工智能（XAI）支持

Mateus Levi Simões Fernandes, Alberto Sardinha

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

AI总结 本文首次在Overcooked-AI基准中，对分层特设智能体（HA²）架构生成的文本/音频实时解释开展被试间实验，分析XAI对人机协作的影响，为评估可解释强化学习架构建立基线方法。

Comments 13 pages, 6 figures, accepted as an Extended Abstract at AAMAS 2026

Journal ref Proc. of the 25th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems. 2026. p. 3259-3261

Strategy-first synthesis planning for complex natural products

复杂天然产物的优先策略合成规划

Daniel Armstrong, Xuan-Vu Nguyen, Octavian Susanu, Gabriel Gibberd, Théo A. Neukomm, Taddäus Strunden, Dan Forster, Morgane Delattre, Shawn Teh, Clément Rols, John Federice, Hayden Leatherwood, M. Lavelle Barnes, Maarten R. Dobbelaere, Peter Wipf, Jon T. Njardarson, Jieping Zhu, Philippe Schwaller

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

AI总结 基于大语言模型的智能体框架SynthEx，可规划出传统算法无法实现的复杂天然产物合成路线，其关键步骤获化学家认可，相关路线数据库SynthAtlas已开放。

Toward a Causal Data Management Ecosystem for Decision Making and Agentic AI

面向决策与智能体AI的因果数据管理生态系统

Dazhuo Qiu, Yingli Zhou, Amedeo Pachera, Angela Bonifati, Andrea Mauri

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

AI总结 本文针对AI生态系统决策混杂问题，提出构建共享可查询的因果世界系统（CWS），为面向决策与智能体AI的因果数据管理生态系统提供支持。

Comments Accepted at ACM AI Leadership Summit 2026

How Much, Then Where: Credit-Conserving Action-to-Token Allocation for Multi-Turn Agent Reinforcement Learning

那么多少，然后在哪里：多轮智能体强化学习中保留信用的动作到令牌分配

Lichao Ma, Yang Sun, Shuaitao Zhao, Yangyi Fang, Cong Qin, Xiaoliang Fu, Yuhang Tian, Yuchen Wei, Junbo Zhu, Yang Wei, Lu Pan, Jiaye Lin

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

AI总结 本文提出FACTOR算法，通过分离动作级与令牌级信用分配，在多轮智能体强化学习的ALFWorld等环境中实现性能提升，且超参数可跨模型迁移。

The Optimizer Is the Agent: Reasoning-Driven Search across Prompts, Programs, and ML Workflows

优化器即智能体：跨提示、程序与机器学习工作流的推理驱动搜索

Junbo Li, Boyi Liu, Canwen Xu, Yite Wang, Yuxiong He, Zhangyang Wang, Qiang Liu, Zhewei Yao

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Snowflake（思诺飞克公司） 纠错

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

AI总结 该研究提出ReASearch统一框架，让智能体自主优化提示、程序与ML工作流，在14项任务中优于专用系统，部分发现超人类最佳结果的方案。

Journal ref COLM 2026

Vehicle routing problem using deep reinforcement learning - A case study about truck planning in the industry

基于深度强化学习的车辆路径问题——工业中卡车规划的案例研究

Siliang Lu, Dan Hu, Lili Wu

机构 * Bosch Center for Artificial Intelligence（博世人工智能中心） ； School of Electronic Information and Electrical Engineering（电子信息与电气工程学院） ； School of Computer Science, Macau University of Science and Technology（澳门科技大学计算机学院） 纠错

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

AI总结 本文以工业卡车规划为案例，针对三个物流场景，提出基于深度强化学习的车辆路径优化方法，其优化后路径总成本较基线降低10%以上，还提出可将该算法推广至更多VRP变体。

The Horizon Gap: Planning, Memory, Execution, Training, and Evaluation for Long-Horizon LLM Agents

视界差距：长视界大语言模型智能体的规划、记忆、执行、训练与评估

Mingguang Chen, Licheng Wang, Bo Qu

机构 * DeepGrounding（深地研究机构） ； AlphaAvatar（阿尔法 Avatar 公司） 纠错

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

AI总结 本文提出长视界大语言模型智能体存在的视界差距，调研1547篇相关论文，厘清长视界等属性，分析领域应对措施并提出开放测量问题。

Comments 39 pages, 6 figures

Uncovering expert objectives in production planning via inverse optimization: An industrial case study

通过逆优化揭示生产规划中的专家目标：一项工业案例研究

Shivi Dixit, Rishabh Gupta, Adam Kelloway, John Wassick, Qi Zhang

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

AI总结 本研究提出数据驱动的逆优化框架，推断工业生产规划中专家决策隐含的目标函数，应用于陶氏化学案例证实该方法可将隐性专业知识转化为可解释的决策支持模型。

Journal ref Chemical Engineering Research and Design, 2026

Learning Visual Spatial Planning from Symbolic State via Modality-Gap-Aware Self-Distillation

通过模态差距感知自蒸馏从符号状态学习视觉空间规划

Haocheng Luo, Jiahui Liu, Ruicheng Zhang, Zhizhou Zhong, Jiaqi Huang, Zunnan Xu, Quan Shi, Jun Zhou, Shuiyang Mao, Wei Liu, Xiu Li

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 提出MGSD两阶段框架，通过冷启动接地和特权教师蒸馏弥合视觉与符号规划之间的模态差距，在视觉规划基准上显著提升性能。

Comments 18 pages, preprint

Trustworthy Agent Network: Trust in Agent Networks Must Be Baked In, Not Bolted On

可信代理网络：在代理网络中，信任必须被内置，而非事后添加

Yixiang Yao, Yuhang Yao, Xinyi Fan, Jiechao Gao, Jie Wang, Minjia Zhang, Srivatsan Ravi, Carlee Joe-Wong

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 本文探讨了在代理网络中信任必须被内置而非事后添加的问题，提出了一个综合的概念框架，通过四个设计支柱来建立代理网络中的信任。

Comments Accepted at SIGKDD 2026 Blue Sky Ideas Track

Joint Optimization of Reasoning and Dual-Memory for Self-Learning Diagnostic Agent

推理与双记忆联合优化的自学习诊断代理

Bingxuan Li, Simo Du, Yue Guo

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Jacobi Medical Center（雅各比医学中心） 纠错

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

AI总结 本文提出SEA自学习诊断代理，通过认知启发的双记忆模块联合优化推理与记忆管理，实现在MedCaseReasoning数据集上达到92.46%准确率，并在ER-Reason数据集上取得最佳表现，验证了经验转化为可重用知识的有效性。

Depth-Wise Probing and Pruning of the Planning Token in a Driving Vision-Language-Action Model

驾驶视觉-语言-动作模型中规划 token 的深度探测与剪枝

Harisankar Babu, Benjamin Coors, Christopher Lang, Hendrik Berkemeyer, Tamim Asfour, Simon Foell

机构 * Robert Bosch GmbH（罗伯特·博世有限公司） ； Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文针对驾驶 VLA 模型的规划 token，通过探测其 32 个解码器层的信号并剪枝部分层，在误差小幅增加下实现 1.33 倍解码器加速，验证了规划信息早期存在但格式适配问题。

Comments Accepted at the 6th DriveX Workshop (Foundation Models for Autonomous Driving), ECCV 2026. 14 pages, 8 figures, 4 tables

Real-time Whole-Body Motion Planning for Mobile Manipulators Carrying Arbitrarily Shaped Payloads via Kinematically-Coupled SVSDF

基于运动学耦合SVSDF的移动操作臂携带任意形状负载的实时全身运动规划

Yisheng Li, Longji Yin, Tingrui Zhang, Ruize Xue, Haoda Zhu, Nan Chen, Siqi Liang, Yuxi Liu, Fu Zhang

机构 * University of Hong Kong（香港大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出基于KC-SVSDF的移动操作臂实时全身运动规划框架，通过链分解碰撞检查等方法，可可靠在复杂环境中运输大型非凸任意形状负载。

Ising Acceleration for Multi-Robot Multi-Target Planning

面向多机器人多目标规划的伊辛加速

Ahmet Efe, Recep B. Uludag, Chris H. Kim, Ulya R. Karpuzcu

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文研究CMOS伊辛机在多机器人多目标规划中的加速能力，提出适配硬件的规划方法与流水线，其能耗远低于经典方案，路径质量接近经典基准，可用于规划栈的部分环节。

Comments 11 pages, 14 figures

Metric Non-Collapse in Learned World Models for Control: Approximation Theory, Finite-Sample Geometric Guarantees, and Deterministic Planning Transfer

用于控制的学习型世界模型中的度量非崩溃：逼近理论、有限样本几何保证与确定性规划迁移

Alain Bensoussan, Minh-Nhat Phung, Minh-Binh Tran

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 该研究为非线性确定性控制系统的学习型世界模型构建三部分数学理论，含逼近理论、有限样本几何保证及确定性规划迁移方法，通过数值实验验证了相关方法的有效性。

GeminiPainter's sequence-formed pipeline comprised of perception, cognition, planning, and action stages

GeminiPainter的序列式流程由感知、认知、规划和行动阶段组成

Miguel Altamirano Cabrera, Aleksey Fedoseev, Iana Zhura, Dzmitry Tsetserukou

机构 * Skolkovo Institute of Science and Technology（斯科尔科沃科学技术学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 该研究提出自主机器人肖像生成系统，整合多技术实现绘画，经实验获用户高分评价，产出可识别且具吸引力的机器人肖像。

Asymmetric Trust Effects of Corrective AI in Expert Advisory Workflows under Epistemic Dependence

人工智能参与对专家咨询工作流中信任的影响

Dennis Kim, Roya Daneshi, Bruce Draper, Sarath Sreedharan

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；workflow(abstract)

AI总结 研究探讨人工智能在专家咨询工作流中对用户信任的影响，发现人类专家使用AI的方式会影响用户对专业知识的信任。

Comments Revised version. Accepted to AIES 2026. Includes technical appendices and additional analyses

Harnessing the Synergy between LLM Agents and Knowledge Graphs for Urban Socioeconomic Prediction

利用大语言模型智能体与知识图谱的协同作用进行城市社会经济预测

Zhilun Zhou, Jingyang Fan, Yu Liu, Fengli Xu, Depeng Jin, Yong Li

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

AI总结 本研究提出LLM智能体与知识图谱的协同框架，结合二者优势完成城市社会经济预测，经实验验证该协同设计可提升预测效果，为跨任务信息共享提供思路。

ResidencyRL: Reinforcement Learning in Simulated Clinical Environments

ResidencyRL：在模拟临床环境中开展的强化学习

Valentin Liévin, Samuel Schmidgall, Tim Strother, Alex Bijamov, Akshay Goel, Anil Palepu, Chunjong Park, Vahid Balazadeh, Min Woo Sun, Marius Guerard, Justin Chen, Dave Steiner, Vikram Dhillon, Ibrahim Azar, Akhil Mehta, Nicholas Spetsieris, Shilpan Shah, Maen Abdelrahim, Amit Dahiya, Yun Liu, Katherine Chou, Yossi Matias, Avinatan Hassidim, Dale R. Webster, Quoc V. Le, Raia Hadsell, Joelle Barral, Carey Radebaugh, Aleksandra Faust, Shekoofeh Azizi, Mike Schaekermann, Po-Hsuan Cameron Chen, Tao Tu, David Racz, Lin Yang

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Google Research（谷歌研究院） ； Houston Methodist Hospital（休斯顿卫理公会医院） ； Trinity Health Group（三一健康集团） ； Stanford Oncology Partners（斯坦福肿瘤学伙伴） ； St. Luke Hospital（圣卢克医院） 纠错

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

AI总结 本研究提出 ResidencyRL，通过多轮强化学习训练临床 AI 智能体，在模拟临床环境中提升诊断准确性、降低漏报率，且能力可迁移至多个医学基准测试，为临床 AI 发展提供了新路径。

Towards Assurance Closure in AI-Native Large-Scale Agile Software Development

面向AI原生大规模敏捷软件开发中的保证闭合

Ricardo Britto

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

AI总结 针对AI原生大规模敏捷软件开发中保证推理机器可操作的缺口，提出基于共享语义保证层的高层架构及六项对应能力，以实现保证闭合。