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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。

2026-08-13 至 2026-08-13 共收录 180 信号源:cs.AI, cs.CL, cs.LG, cs.SE

1. 软件智能体 19 篇

2608.12036 2026-08-13 cs.AI cs.CL cs.HC cs.LG cs.MA 新提交 67%

Mechanist: AI as a Scientific Instrument for Discovering the Mechanisms of Intelligence

Mechanist:作为科学仪器的AI,用于发现智能的机制

Mengru Wang, Junfeng Fang, Shuofei Qiao, Zhenqian Xu, Haoming Xu, Haoxiong Wang, Shumin Deng, Linyi Yang, Zhixiang Cui, Xin Xu, Yunzhi Yao, Buqiang Xu, Fei Shen, Haozhe Luo, Yunxiang Wei, Ningyu Zhang, Julian McAuley, Tat Seng Chua, Huajun Chen

机构 * Zhejiang University(浙江大学) National University of Singapore(新加坡国立大学) Heriot-Watt University(赫瑞瓦特大学) Southern University of Science and Technology(南方科技大学) University of California, San Diego(加利福尼亚大学圣迭戈分校) Northeastern University(东北大学)

专题命中 软件智能体 :agentic(abstract);分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

AI总结 本研究推出智能体系统Mechanist,以AI为科学仪器自主发现AI智能机制,其生成假设更有价值、实验更可靠,还能发现安全风险、构建信念机制理论并转化为提升模型性能的干预措施。

Comments Work in progress

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2608.11282 2026-08-13 eess.IV cs.AI cs.LG 新提交 62%

Physics-Informed Implicit Neural Representations for Improved Myocardial Perfusion MRI Quantification

用于改进心肌灌注MRI定量的物理信息隐式神经表示

Christos Tsepas, Chang Yan, Maximilian Fuetterer, Sebastian Kozerke, Cian M Scannell

专题命中 软件智能体 :agent(abstract);分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 该研究将物理信息神经网络(PINN)框架扩展加入时空隐式神经表示(INRs),在真实模拟CMR数据集上提升了心肌灌注参数估计的鲁棒性与准确性。

Comments Accepted at the STACOM workshop at MICCAI, Strasbourg 2026

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2608.11232 2026-08-13 cs.CL cs.AI 新提交 62%

Backtrader-Bench: Benchmarking LLM Agents on Algorithmic Trading with Self-Generated MCQs

Backtrader-Bench:基于自生成多项选择题的算法交易大语言模型智能体基准测试

Ruoxi Zhao, Maziar Raissi

机构 * University of California, Riverside(加利福尼亚大学河滨分校)

专题命中 软件智能体 :agent(abstract);分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 Backtrader-Bench是用于算法交易LLM智能体的基准框架,通过自生成MCQ解决评估难题,实验显示带工具智能体准确率显著高于无工具模型,还可生成强化学习训练语料以构建专用量化交易智能体。

Comments Accepted to the FinLLM Workshop at IJCAI 2026. Code and data: https://github.com/rzhao999/Backtrader-Bench

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2608.10986 2026-08-13 cs.CL cs.LG 交叉投稿 62%

What Iterated Self-Feeding Probes of Language Models Measure, and a test that separates the construction from the model

语言模型迭代自馈探测的测量对象,以及一种区分构造与模型的测试方法

Nicolás Vera Zúñiga

专题命中 软件智能体 :agentic(abstract);分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 本研究探究语言模型迭代自馈探测的测量对象,提出区分探测构造与模型的测试方法,揭示两类测量量的差异,复现验证工具并纠正错误判断。

Comments 16 pages, 4 figures. Code, per-run results, and the findings ledger: https://github.com/nicoveraz/token-lattice-ca (archived: https://doi.org/10.5281/zenodo.21880472)

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2603.20667 2026-08-13 cs.SE cs.AI 版本更新 62%

REVERE: Reflective Evolving Research Engineer

REVERE:面向科学工作流的反思性进化研究工程师

Balaji Dinesh Gangireddi, Aniketh Garikaparthi, Manasi Patwardhan, Arman Cohan

机构 * TCS Research(TCS研究) Yale University(耶鲁大学)

专题命中 软件智能体 :agent(abstract);分类 cs.AI、cs.SE

AI总结 REVERE通过全局训练上下文学习和反思优化框架,提升科研编码任务性能,实现4.50%、3.51%和4.89%的提升。

Comments Published as a conference paper at COLM 2026

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2505.03818 2026-08-13 cs.LG cs.AI cs.PL 版本更新 62%

Program Semantic Inequivalence Game with Large Language Models

基于大语言模型的程序语义不等价博弈

Antonio Valerio Miceli-Barone, Vaishak Belle, Ali Payani

机构 * University of Edinburgh(爱丁堡大学) Cisco Systems(思科系统)

专题命中 软件智能体 :agent(abstract);分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本研究提出基于语义不等价博弈(SInQ)的方法,通过生成器与评估器智能体半对抗训练合成代码推理数据,在跨语言漏洞检测等基准上显著提升LLMs的代码语义理解能力。

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2608.11727 2026-08-13 cs.AI 新提交 57%

Harness-IF: Evaluating Instruction Following Across Instruction Surfaces in Coding Agents

Harness-IF:评估编码智能体在不同指令层面的指令遵循能力

Zining Huang, Haoran Que, Hong Zeng, Ge Zhang, Zuo Wang, Jin Chen, Haodong Wang, Zhongfei Hou, Changxin Pu, Shen Yan, Wenhao Huang

专题命中 软件智能体 :agent(abstract);分类 cs.AI

AI总结 本研究推出Harness-IF评估框架,引入AP-Acc指标区分编码智能体的指令合规与巧合,发现12个前沿模型在对抗先验规则上表现更差,且合并优先级不随提示深度变化。

Comments 26 pages, 7 figures, 8 tables

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2608.11460 2026-08-13 cs.CL 新提交 57%

Principal Trait Analysis: Towards Deriving "Skills" in Human-AI Collaboration

主特质分析:面向人机协作中“技能”的推导

Hunter McNichols, Kai Du, Andrew Lan

机构 * University of Massachusetts Amherst(马萨诸塞大学阿默斯特分校)

专题命中 软件智能体 :agent(abstract);分类 cs.CL

AI总结 本研究提出主特质分析算法,从人机协作编码数据中推导有效交互特质,该特质可解释协作者行为并预测任务结果,但特质是否为技能仍需验证。

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2608.11225 2026-08-13 cs.AI 新提交 57%

Identity from the Outside: A Conceptual Framework and Research Program for AI Personality Clones

来自外部的身份:AI人格克隆的概念框架与研究计划

Luc E. Brunet

机构 * R&D Mediation(调解研发部)

专题命中 软件智能体 :agent(abstract);分类 cs.AI

AI总结 该研究针对AI人格克隆问题,提出含六项分解的身份概念框架,定义不可区分性,通过类比阐明线性性,区分代理类型,提出实验计划,主张以环境保真度为长期标准,核心为条件猜想。

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2608.12195 2026-08-13 cs.HC 新提交 50%

IF:CARGO: LLM-Based Semantic Compilation for Al-Native Rule Programming Games

IF:CARGO:面向AI原生规则编程游戏的基于大语言模型的语义编译

Ting-Chen Hsu, Lianye Zhang, Jiangxu Lin, Zhaoyi Yu, Fei Qin, Zihao Chen

专题命中 软件智能体 :agent(abstract)

AI总结 本研究通过实验性益智游戏IF:CARGO,将大语言模型用作语义编译器而非游戏代理,开展24人混合方法游戏测试,提出AI原生游戏需约束自然语言输入、保留玩家创作权并确保确定性执行的模式。

Comments Accepted to 2026 AAAI Conference on Artificial Intelligence and Digital Interactive Entertainment (AIIDE)

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2608.11932 2026-08-13 math.OC 新提交 50%

Joint Identifiability and Conditioning in Finite-Horizon Continuous-Time Inverse LQR with Unknown Dynamics

未知动力学下有限时域连续时间逆LQR的联合可识别性与条件约束

Meiling Yu, Yuan-Hua Ni, Lei Jiang

专题命中 软件智能体 :agent(abstract)

AI总结 本文针对未知动力学的有限时域连续时间逆LQR问题,利用时变最优增益的内生激励建立联合可识别性条件,开发感知条件的采样数据重构方法,通过数值实验验证了理论与条件指数的诊断价值。

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2. GUI与网页智能体 2 篇

2608.11588 2026-08-13 cs.AI 新提交 83%

CoAdapt-GUI: Joint Workflow Context and Policy Adaptation for Unseen GUI Applications

CoAdapt-GUI:面向未知GUI应用的工作流上下文与策略联合适配

Linqiang Guo, Li Gu, Zihuan Jiang, Zhixiang Chi, Siobhan Reid, Ziqiang Wang, Yuanhao Yu, Wei Liu, Yang Wang, Tse-Hsun, Chen

机构 * Li Gu(李谷(音译))

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

AI总结 CoAdapt-GUI框架通过联合适配工作流上下文与策略,在有限交互预算无目标演示的未知GUI应用场景下,将AndroidWorld泛化性能提至45.0%、AndroidWorld Plus提至52.9%,优于仅策略TTA基线。

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2608.11901 2026-08-13 cs.RO 新提交 50%

DaViNCi: A Dataset Towards Outdoor Vision-and-Language Navigation with Continuous Actions and Dynamic Elements

DaViNCi:面向包含连续动作与动态元素的户外视觉语言导航的数据集

Zihao Xie, Pingrui Lai, Yitong Wu, Hua Yang

机构 * Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学)

专题命中 GUI与网页智能体 :agent(abstract)

AI总结 本文提出首个同时包含连续动作与动态元素的户外视觉语言导航数据集DaViNCi,通过实验验证其挑战性,为推动户外VLN向更真实环境发展提供实用支撑。

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3. 记忆与上下文管理 10 篇

2608.11224 2026-08-13 cs.AI cond-mat.mtrl-sci cs.CE cs.CL cs.MA 新提交 84%

Harnessing agent memory to build lifelong AI partners for materials scientists

利用智能体记忆构建面向材料科学家的终身AI合作伙伴

Siyu Liu, Bo Hu, Beilin Ye, He Cao, David J. Srolovitz, Tongqi Wen

机构 * The University of Hong Kong(香港大学) Materials Innovation Institute for Life Sciences and Energy (MILES), HKU-SIRI(香港大学-深圳国际研究院生命科学与能源材料创新研究院) International Digital Economy Academy (IDEA)(国际数字经济学院)

专题命中 记忆与上下文管理 :agent(title,abstract);tool-use(abstract);分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 该研究提出一种自进化记忆框架,可跨模型迁移材料研究经验,使GPT-5.2任务成功率翻倍,减少重复错误,降低材料模拟工作流程的追踪负担与工具调用次数。

Comments 21 pages, 7 figures

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2608.11632 2026-08-13 cs.MA cs.AI 新提交 83%

Beyond Memory: A Transactional Continuity Kernel for Long-Lived AI Agents

超越记忆:面向长生命周期智能体的事务连续性内核

Jun He, Deying Yu

专题命中 记忆与上下文管理 :AI agent(title,abstract);agent(abstract);分类 cs.AI

AI总结 针对长生命周期AI智能体的状态治理风险,提出连续性内核(CK)激活合约,通过解耦候选评估与状态激活,验证协议在大规模状态空间上无不变量违反。

Comments 9 pages, 6-page appendix, 15 tables

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2608.11654 2026-08-13 cs.LG 新提交 79%

Towards a Formal Definition of Agent Memory: Basis, Span, Optimality, and the Sequential Memory Problem

迈向智能体记忆的形式化定义:基础、跨度、最优性与序列记忆问题

Hongyao Tang

机构 * Tianjin University(天津大学)

专题命中 记忆与上下文管理 :agent(title,abstract);分类 cs.LG

AI总结 本文提出智能体记忆的形式化定义,定义最优记忆为容量受限的期望覆盖最大化器,实例化于《奥德赛》并将现有系统纳入框架,使记忆质量可度量。

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2606.01138 2026-08-13 cs.CR cs.AI cs.DC 版本更新 79%

memorywire: A Vendor-Neutral Wire Format for Agent Memory Operations

AMP:一种用于智能体内存操作的供应商中立线格式

Thamilvendhan Munirathinam

机构 * Independent Researcher(独立研究者)

专题命中 记忆与上下文管理 :agent(title,abstract);分类 cs.AI

AI总结 提出一种基于JSON-Schema 2020-12的供应商中立线格式memorywire,支持五种内存操作和四种内存类型,通过参考实现和基准测试验证其性能与兼容性。

Comments 18 pages, 1 figure, 6 tables. v4: PurgeBench is a companion benchmark by the same author (previously called "external"), plus a threats-to-validity note; no results changed. v3 added the memory-poison recovery evaluation and recover tool. Code: github.com/mthamil107/memorywire

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2608.11879 2026-08-13 cs.CL cs.IR 新提交 74%

Total Recall at What Cost? Benchmarking the Serving Cost of Agentic Memory Systems

全量召回的代价是什么?智能体记忆系统的服务成本基准测试

Natchanon Pollertlam, Witchayut Kornsuwannawit

机构 * Bricks Technology(布里克科技)

专题命中 记忆与上下文管理 :agentic(title);分类 cs.CL

AI总结 本研究基准测试 Mem0 等三种智能体记忆系统的服务成本,对比固定窗口与全量重发策略,发现其成本受内部行为驱动,且无系统同时在成本与准确率上占优。

Comments 11 pages, 2 figures, 8 tables

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2604.14401 2026-08-13 cs.AI cs.DB 版本更新 70%

Credo: Declarative Control of LLM Pipelines via Beliefs and Policies

Credo:通过信念和策略实现LLM流水线的声明式控制

Duo Lu, Andrew Crotty, Uğur Çetintemel

机构 * Brown University(布朗大学) Northwestern University(西北大学)

专题命中 记忆与上下文管理 :agent(abstract);agentic(abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文提出Credo,通过声明式策略和信念管理LLM流水线的决策,实现可适应、可审计和可组合的执行。

Comments VLDB 2026 (Demo)

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2608.11340 2026-08-13 cs.NI cs.AI 新提交 57%

Self-evolving network verifiers

自演进网络验证器

Ioannis Protogeros, Tibor Schneider, Laurent Vanbever

专题命中 记忆与上下文管理 :agent(abstract);分类 cs.AI

AI总结 该研究提出一种自动演进的网络验证器,通过编码智能体与可信预言机的反例引导循环,让基于SMT的验证器自主学习新网络功能,解决手动维护模型的难题。

Comments 8 pages, 5 figures

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2608.11248 2026-08-13 cs.AI cs.MA 新提交 57%

EvoGraph-Mem: Failure-Aware Editable Graph Memory for Long-Term Language Agents

EvoGraph-Mem:面向长期语言智能体的故障感知可编辑图记忆

Yuxi Qian, Yuxiang Ren

专题命中 记忆与上下文管理 :agent(abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文针对长期语言智能体的记忆污染问题,提出故障感知可编辑图记忆框架,通过见解节点跟踪与图级编辑优化记忆,实验显示其性能优于现有记忆增强智能体基线。

Comments 10 pages, 3 figures

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2608.11436 2026-08-13 cs.CR 新提交 50%

When Agents Talk: Honeytokens under Shared Memory

当智能体对话时:共享内存下的蜜罐

Joshua S. Gans

专题命中 记忆与上下文管理 :AI agent(abstract)

AI总结 该研究通过2026年网络能力评估案例,分析共享内存下蜜罐的安全缺陷,提出将令牌身份存于私有引用监视器等架构应对方案,指出蜜罐仍需单独安全边界。

Comments artificial intelligence, cybersecurity, honeytokens, defensive deception, shared memory, intrusion detection

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2608.07035 2026-08-13 cs.IR 版本更新 50%

MISO: Model-Internal-State-Guided Optimization for Ranking Models

MISO:面向排序模型的模型内部状态引导优化

Yongzhe Zhang, Xiaoyu Deng, Yifan He, Mengying Sun, Sheng Luo, Yijia Liu, Hao Yan, Zhuo Li, Huiping Yao, Swathi Hrishikesh, Jing Chen, Dennis Choi, Steven Liu, Lexi Luo, Keyi Chen, Anish Khazane, Marcio Porto, Xiaoya Wang, Emmy Wang, Kangfu Zheng, Xingyuan Wang, Peggy Yao, Yi Meng, Bilal Fadlallah, Gursharan Singh, Prabhakar Goyal, Alireza Vahdatpour, Santanu Kolay

专题命中 记忆与上下文管理 :workflow(abstract)

AI总结 针对排序模型优化依赖昂贵试错的问题,提出利用模型内部状态的MISO工作流,在广告排序案例中提升归一化熵且减少验证运行,实现手动调优与自动搜索的折中。

Comments Accepted at the OARS Workshop at ACM RecSys 2026

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4. Agent评测 35 篇

2608.11596 2026-08-13 eess.SP 新提交 88%

Small Language Model enabled Autonomous agent for Language-Conditioned Cognitive Radar

基于小型语言模型的语言条件认知雷达自主智能体

Minhaj Uddin Ahmad, Zakia Zaman, Shunqiao Sun, Mizanur Rahman

专题命中 Agent评测 :agent(title,abstract);autonomous agent(title,abstract)

AI总结 本文提出一种小型语言模型驱动的自主智能体框架,作为语言条件认知雷达的智能控制器,经实验验证可在多种雷达场景下完成算法选择,且雷达特定提示与基于物理的工具执行是可靠决策的必要条件。

Comments Accepted at MLSP 2026, ATL, USA

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2608.12313 2026-08-13 cs.CV cs.CL 新提交 85%

AVA-Encoder: Towards Agent-Native Video Representation Learning

AVA-Encoder:面向智能体原生的视频表示学习

Chuyue Li, Jinpeng Yu, Haozhe Wang, Tian Xueyun, Zhijing Zhang, Bingnan Li, Shuqi Gu, Kan Ren, Jiaming Liu, Ruihua Hua

机构 * Qwen Business Unit of Alibaba(阿里巴巴通义千问业务部) ShanghaiTech University(上海科技大学) The Hong Kong University of Science and Technology(香港科技大学) Institute of Computing Technology(中国科学院计算技术研究所) Southeast University(东南大学)

专题命中 Agent评测 :agent(title,abstract);agentic(abstract,abstract_cn);分类 cs.CL

AI总结 针对创意智能体缺乏从高质量电影学习的有效方式的问题,提出AVA-Encoder框架,其视频表示经重构优化后,在相关基准上性能优于现有方法,还发布了配套框架、基准及数据集。

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2608.11469 2026-08-13 cs.CR cs.AI cs.SE 新提交 84%

The Next Challenge for Agentic Cybersecurity: A Realistic, Contamination-Free Reverse Engineering Benchmark

智能体网络安全的下一个挑战:一个现实、无污染的逆向工程基准

Jeremy Spence, Nicholas Assaderaghi, Jinhao Zhu, Nikil Ravi, Raluca Ada Popa, Guannan Wei, Yangruibo Ding, Zhuo Zhang

专题命中 Agent评测 :agentic(title,abstract);AI agent(abstract);分类 cs.AI、cs.SE

AI总结 研究针对智能体逆向工程基准的缺陷,构建SRE-Bench基准,评估五款前沿LLMs的逆向工程能力,发现RE仍未解决,强调其为智能体网络安全重要前沿及SRE-Bench的测试价值。

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2608.11236 2026-08-13 cs.CL cs.AI 新提交 84%

TRACE Bench: Task-driven Roleplay Agentic Checklist Evaluation

TRACE Bench:任务驱动的角色扮演智能体清单评估基准

Jiahui Zhang, Ziwei Zhang, Yipeng Wang, Yibo Liu, Haozhou Pang, Yikai Hu, Hongyan Ren, Lan Zhou, Qi Gan, Kai Sheng

机构 * Kuaishou GameMind Lab(快手GameMind实验室)

专题命中 Agent评测 :agentic(title,abstract);agent(abstract);分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 研究针对角色扮演评估的黑箱问题,提出TRACE Bench框架,通过清单分解与对话跟踪实现更透明的评估,在覆盖度、鲁棒性等方面优于现有基准,支持闭环演化。

Comments Project page: https://kuaishou-gamemind.github.io/projects/trace_bench/. Code: https://github.com/KuaishouGameMind/TRACE-Bench

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2608.11679 2026-08-13 cs.AI cs.IR cs.MA 新提交 83%

AgenticTwin: An Agentic LLM Framework Integrated with Digital Twin for Anomaly Detection

AgenticTwin:集成数字孪生的智能体大语言模型异常检测框架

Touseef Hasan, Mounika Ghanta, Souvika Sarkar, Ujjwal Guin

机构 * School of Computing, Wichita State University(威奇托州立大学计算机学院) Auburn University(奥本大学)

专题命中 Agent评测 :agentic(title,abstract);agent(abstract);分类 cs.AI

AI总结 本研究提出AgenticTwin框架,整合LLM推理与数字孪生异常检测管道,构建基准评估管道并验证轻量级开源LLM部署可行性,可提升异常诊断、检索及缓解质量。

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2608.10915 2026-08-13 cs.AI 版本更新 83%

ComBodied Agents: a New Paradigm of Human-Centric Agentic AI

具身融合智能体:以人为中心的智能体人工智能新范式

Qianggang Ding, Xingyao Wang, Rui Feng, Zhibin Wang, Feixiang Yao, Kelong Mao, Hao Sun, Zhiyao Luo, Jiankai Tang, Lei Li, Jiadong Guo, Minheng Ni, Weicong Lin, Chenxi Yang, Hongxiang Gao, Zhenghua Chen, Yang Bai, Min Wu, Jun Cheng, Huazhu Fu, Dacheng Tao, Bang Liu

机构 * Université de Montréal(蒙特利尔大学) Mila – Quebec Artificial Intelligence Institute(米拉-魁北克人工智能研究所) Institute of Advanced Intelligence and Computing (IAIC), A*STAR(新加坡科技研究局高级智能与计算研究所) Nanjing Medical University(南京医科大学) Nanjing University(南京大学) Renmin University of China(中国人民大学) University of Cambridge(剑桥大学) University of Oxford(牛津大学) Tsinghua University(清华大学) National University of Singapore(新加坡国立大学) The Hong Kong University of Science and Technology(香港科技大学) The Hong Kong Polytechnic University(香港理工大学) Southern University of Science and Technology(南方科技大学) Southeast University(东南大学) University of Glasgow(格拉斯哥大学) Nanyang Technological University(南洋理工大学)

专题命中 Agent评测 :agentic(title,abstract);agent(abstract);分类 cs.AI

AI总结 该研究提出以人为中心的 Combodied Agents 新范式,整合多类智能体能力形成闭环,聚焦人类状态轨迹建模,推动智能体 AI 从任务完成转向人类持续福祉。

Comments 38 pages, 6 figures, 10 tables

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2603.23300 2026-08-13 q-fin.PM cs.AI cs.MA q-fin.ST 版本更新 83%

Designing Agentic AI-Based Screening for Portfolio Investment

基于代理AI的资产组合投资筛选设计

Mehmet Caner, Agostino Capponi, Nathan Sun, Jonathan Y. Tan

机构 * North Carolina State University, Nelson Hall, Department of Economics(北卡罗来纳州立大学,Nelson Hall,经济学系) Columbia University. Department of Industrial Engineering and Operations Research and Columbia Business School(哥伦比亚大学,工业工程与运筹学系及哥伦比亚商学院) Columbia University. Department of Industrial Engineering and Operations Research(哥伦比亚大学,工业工程与运筹学系)

专题命中 Agent评测 :agentic(title,abstract);agent(abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文提出基于代理AI的资产组合投资筛选框架,通过两个专用代理筛选优质公司并生成买卖信号,结合高维精度矩阵估计确定最优权重,实验证明其在S&P 500数据上优于传统方法。

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