AI Agent

Personalization as Inverse Planning: Learning Latent Design Intents for Agentic Slide Generation via Structural Denoising

个性化作为逆向规划：通过结构去噪学习智能幻灯片生成的潜在设计意图

Tianci Liu, Zihan Dong, Linjun Zhang, Haoyu Wang, Jing Gao, Emre Kiciman, Ranveer Chandra, Wei-Ting Chen

机构 * Purdue University（普渡大学） ； Rutgers University（罗格斯大学） ； University at Albany（奥尔巴尼大学） ； Microsoft（微软） 纠错

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

AI总结 提出SPIRE框架，将页面级幻灯片个性化视为逆向规划问题，通过结构去噪和强化学习协作学习潜在设计意图，无需预设模板或用户详细指令。

Comments ECCV 2026

Cryptographically verifiable authorization for autonomous AI agents: A falsifiable hypothesis and proof-of-concept

迈向自主人工智能代理的加密可验证授权：安全假设、初步形式化模型及概念验证实现

M. Llambí-Morillas, D. Fernández-Fernández

机构 * Universidad Tecnológica Atlántico-Mediterráneo (UTAMED)（西班牙阿塔兰蒂卡-地中海技术大学） ； Universidad de Santiago de Compostela (USC)（圣地亚哥-德孔波斯特拉大学） 纠错

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

AI总结 研究自主AI代理加密可验证授权问题，提出将其形式化为关系$R_{CVA}$的假设，引入CVA形式化抽象，定义安全属性，给出零知识概念验证，还识别出身份等绑定间结构分离问题并提出研究议程。

Comments 11 pages, 1 figure, 2 Tables. Keywords: autonomous AI agents, zero-knowledge proofs, verifiable authorization, agentic security, zk-SNARKs, access control, cryptographic authorization, cryptographic protocols

Tools as Continuous Flow for Evolving Agentic Reasoning

工具作为连续流用于演进代理推理

Tairan Huang, Siyu Shang, Qiang Chen, Xiu Su, Yi Chen

机构 * Central South University（中南大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出FlowAgent，通过连续轨迹生成改进代理推理，引入计划级闭环基准，理论证明其鲁棒性和泛化能力，实验证明在长周期推理任务中表现优异。

From Prompts to Pavement Through Time: Temporal Grounding in Agentic Scene-to-Plan Reasoning

从提示到路面通过时间：代理场景到计划推理中的时间定位

Ahmed Y. Gado, Omar Y. Goba, Alaa Hassanein, Catherine M. Elias, Ahmed Hussein

机构 * Computer Science & Engineering Department, German University in Cairo (GUC), Egypt（德国亚历山大大学（GUC）计算机科学与工程系，埃及） ； C-DRiVeS Lab: Cognitive Driving Research in Vehicular Systems, Cairo, Egypt（认知驾驶系统实验室，埃及开罗，C-DRiVeS） ； M.Eng. Robotics Candidate at Deggendorf Institute of Technology, Germany（德国德格多夫技术学院机器人硕士候选人） ； IAV GmbH, Berlin, Germany（德国柏林IAV GmbH公司） 纠错

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

AI总结 本研究探讨了在代理间通信中引入时间条件是否能保持或增强推理的一致性，而不会降低语义或逻辑一致性，并通过BDD-X数据集的curated子集评估了三种具有递增时间整合的规划器架构。结果表明，时间条件改变了推理风格，但并未在标准NLP正确性指标上产生统计显著改进，但定性分析揭示了预测危险推理、稳定纠正行为和战略分歧。

Uncertainty as a Planning Signal: Multi-Turn Decision Making for Goal-Oriented Conversation

不确定性作为规划信号：面向目标导向对话的多轮决策

Xinyi Ling, Ye Liu, Reza Averly, Xia Ning

机构 * The Ohio State University（俄亥俄州立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出CUP框架，通过结合语言模型与结构化规划，解决目标导向对话中不确定性与信息获取之间的平衡问题，提升对话成功率并减少交互轮次。

Comments COLM 2026

DreamFly: Causal Memory and Receding-Horizon Diffusion Planning for Aerial Vision-Language Navigation

DreamFly：面向空中视觉语言导航的因果记忆与后退时域扩散规划

Yan Deng, Fei Xu

机构 * School of Electronic Information Engineering, Xi’an Technological University（西安工业大学电子信息工程学院） ； School of Computer Science and Engineering, Xi’an Technological University（西安工业大学计算机科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 DreamFly是基于Dream-VLA的扩散式空中VLN框架，通过因果记忆、后退时域扩散规划和LiteStop解耦终止，在OpenFly基准上显著优于对比方法。

Comments 24 pages, 6 figures, 3 tables

Local verification cannot detect non-transportability: a cohomological theory of context preservation in agentic reasoning

局部验证无法检测不可迁移性：智能体推理中上下文保持的上同调理论

Suyash Mishra

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

AI总结 本文提出智能体推理上下文保持的上同调理论，证明局部验证无法检测不可迁移性，提出Ksetra方法并通过外汇市场验证了所提检验的有效性。

Comments 17 pages, 10 figures. Includes an exact F-test for non-transportability with verified size and power, its precision-whitened generalisation, and a foreign-exchange case where the null hypothesis is known analytically rather than estimated

From Prompts to Pavement: LMMs-based Agentic Behavior-Tree Generation Framework for Autonomous Vehicles

从提示到道路：基于大语言模型的代理行为树生成框架用于自动驾驶车辆

Omar Y. Goba, Ahmed Y. Gado, Catherine M. Elias, Ahmed Hussein

机构 * Computer Science & Engineering Department, German University in Cairo (GUC), Egypt（德国亚历山大·冯·洪堡大学（开罗分校）计算机科学与工程系，埃及） ； C-DRiVeS Lab: Cognitive Driving Research in Vehicular Systems, Cairo, Egypt（认知驾驶系统实验室（车辆系统中的认知驾驶研究），开罗，埃及） ； IAV GmbH, Berlin, Germany（IAV GmbH，柏林，德国） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于大语言模型和多模态视觉模型的代理行为树生成框架，用于自动驾驶车辆在复杂环境中自适应导航。该框架通过链式符号提示评估场景关键性，通过上下文学习构建高层子目标，并通过生成器合成可执行的BT子树，实现了在CARLA+Nav2模拟中对突发障碍物（如道路堵塞）的成功绕行。

Rethinking Agent Security as a Networking Problem

将智能体安全重新思考为一个网络问题

Van Tran, Taveesh Sharma, Tajveer Singh Dhesi, Nick Feamster

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

AI总结 该研究针对现有以智能体为中心的安全防御无法可靠防范AI智能体风险的问题，借鉴网络领域原则，提出结合确定性执行与语义策略的AI智能体安全系统设计思路。

Deployment Decision Reliability: A Generalizability-Theory Framework for Sizing Long-Horizon Agent Evaluations

部署决策可靠性：用于评估长 horizon 智能体规模的概化理论框架

Vasundra Srinivasan

机构 * Stanford School of Engineering（斯坦福工程学院） 纠错

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

AI总结 该研究采用概化理论框架分析三个智能体基准的排行榜，发现其排名反映专业化而非能力，提出 DDR 报告规范并发布相关资源，为企业评估长 horizon 智能体提供可靠方法。

Comments 11 pages, 1 figure, 1 table. Code and reproducibility artifacts: https://github.com/vasundras/agent-reliability-engineering-lab

Learning-Based Behavior Planning for Automated Driving: Real-World Integration and Deployment

基于学习的自动驾驶行为规划：现实世界集成与部署

Jean-Pierre Busch, Guido Linden, Jan Bergmann, Lutz Eckstein

机构 * RWTH Aachen University（亚琛工业大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） 纠错

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

AI总结 本文提出结合机器学习与经典方法的混合规划架构，通过深度神经网络解读交通场景、优化监督层验证约束，经实车部署验证其在自动驾驶行为规划中的有效性。

Comments 17 pages; Accepted to be published as part of the 17. Uni-DAS e.V. Workshop "Fahrerassistenz und automatisiertes Fahren", September 29-30, 2026

Diagnosis Before Recovery: Turning Agent Failures into Selective Self-Correction

修复前诊断：将智能体故障转化为选择性自修正

Pan Wang, Yihao Hu, Hang Wang, Zirui Lv, Xin Zhang, Jianshe Li, Jiang-Ming Yang, Wei Wu, Yongqi Tong

机构 * Ant International（蚂蚁国际） 纠错

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

AI总结 本研究提出诊断引导的修复框架DARC，通过先诊断故障类型再进行选择性自修正，在ALFWorld等三个任务场景中提升了智能体平均任务性能并减少资源消耗，为缺乏类编译器反馈的领域构建可靠智能体提供了实用路径。

HUGIN: Enhancing Vision-Language Planning for Autonomous Logistics Sorting

HUGIN：增强自主物流分拣的视觉-语言规划能力

Xikai Sun, Cangtian Zhou, Kebin Liu, Ke Ma, Xu Wang, Zaishu Chen, Haotian Wang, Li Liu, Yunhao Liu

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

AI总结 针对自主物流分拣的联合多场景理解挑战，提出HUGIN训练框架，构建SortingBench基准，在多VLMs上性能提升，验证了方法有效性与实际可行性。

Glance, Scrutinize, and Think: Advancing Video Anomaly Detection from Training-Free to Agentic Reasoning

扫视、审视与思考：将视频异常检测从无训练推进到智能体推理

Shibo Gao, Peipei Yang, Xu-Yao Zhang, Linlin Huang

机构 * Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） 纠错

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

AI总结 该研究针对视频异常检测的“何时-何事”脱节问题，提出无训练框架GtS及工具增强型智能体方法，扩展基准并引入联合评估指标，实现了更高的异常检测准确性与推理速度。

Comments 34 pages, 8 figures, 8 tables. Journal extension of our AAAI 2026 paper (arXiv:2507.21507)

Teaching agentic AI to learn expert reasoning for rare disease diagnosis

LiteOdyssey: 一种用于可解释罕见病诊断的轻量级推理AI智能体

Minh-Ha Nguyen, Erica Gray, Bryce A. Schuler, Kevin W. Byram, Chih-Ting Yang, Fan Ma, Hua Xu, Wu-Chen Su, Chao Yan, Wei-Qi Wei, Adam Wright, Lisa Bastarache, Josh Peterson, Lingyao Li, Siyuan Ma, Undiagnosed Diseases Network, Rizwan Hamid, Thomas A. Cassini, Cathy Shyr

机构 * Vanderbilt University（范德堡大学） ； Vanderbilt University Medical Center（范德堡大学医学中心） ； University of South Florida（南佛罗里达大学） 纠错

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

AI总结 提出轻量级框架LiteOdyssey，通过人类-AI协作的诊断策略和公共生物医学工具增强单个推理语言模型，在罕见病诊断基准上达到最先进性能，无需微调或多智能体集成。

Comments 69 pages, submission version

An agentic framework for gravitational-wave counterpart association in the multi-messenger era

一种用于多信使时代引力波反演关联的代理框架

Yiming Dong, Yacheng Kang, Junjie Zhao, Xinyuan Zhu, Ziming Wang, Lijing Shao

机构 * Department of Astronomy, School of Physics（天文学系，物理系） ； Kavli Institute for Astronomy and Astrophysics（天体物理研究所） ； Institute for Gravitational Wave Astronomy（引力波天文研究所） ； School of Information Science and Technology（信息科学与技术学院） ； National Astronomical Observatories（国家天文台） 纠错

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

AI总结 本文提出GW-Eyes框架，利用大语言模型实现引力波与电磁信号的自动关联，支持自然语言交互，提升多信使天文研究效率。

LoongReflect: Boosting Long-Horizon Reflection in Search Agents via Global Perspective Distillation

LoongReflect：通过全局视角蒸馏提升搜索智能体的长程反思能力

Zhixin Zhang, Xinke Jiang, Zhibang Yang, Weixuan Xu, Guohong Qiu, Xu Chu, Junfeng Zhao, Yasha Wang

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

AI总结 LoongReflect是将反思表述为记忆控制策略的训练框架，通过双信号通道结合全局视角蒸馏与结果导向GRPO优化，在多跳检索增强生成和数学推理任务上提升了搜索智能体的长程反思能力。

Comments 15 pages, 8 figures

Network Topology Reconfiguration: Optimal Transition Planning

网络拓扑重构：最优过渡规划

Basel Morsy, Jochen Stiasny, Adolfo Anta, Jochen Cremer

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 该研究针对网络拓扑重构的过渡难题，提出最优过渡规划问题，采用后退时域框架求解，在1354节点系统上实现最高18.4%的运行成本降低。

Comments This work has been submitted to the IEEE for possible publication. Copyright may be transferred without notice, after which this version may no longer be accessible

VIScore: Diagnosing Planning-Relevant Quality in Latent World Models

VIScore：诊断潜在世界模型中与规划相关的质量

Haiyu Wu, Randall Balestriero, Morgan Levine

机构 * Altos Labs（阿尔托斯实验室） ； Brown University（布朗大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 该研究针对潜在世界模型规划成功率与潜在空间属性脱节的问题，提出VIScore指标，覆盖编码器、预测器、规划器，在跨任务场景下斯皮尔曼相关性超0.75，可更好解释规划成功率。

Towards Tighter Convex Relaxation of Mixed-Integer Programs: Leveraging Logic Network Flow for Task and Motion Planning

混合整数规划的更紧凸松弛：利用逻辑网络流进行任务与运动规划

Xuan Lin, Jiming Ren, Yandong Luo, Weijun Xie, Ye Zhao

机构 * George W. Woodruff School of Mechanical Engineering, Georgia Institute of Technology, USA（乔治亚理工学院机械工程学院） ； Milton Stewart School of Industrial and Systems Engineering, Georgia Institute of Technology, USA（乔治亚理工学院工业与系统工程学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出逻辑网络流框架，将时序逻辑集成到混合整数规划中，通过改进的傅里叶-莫茨金消元实现更紧的凸松弛，在多类机器人任务中大幅提升计算速度并降低内存消耗，硬件验证了实时重规划能力。

Comments 38 pages, 17 figures, 10 tables

The Sleeping Agent: What Gist-Based Context Compression Loses and Why

休眠智能体：基于主旨的上下文压缩会丢失什么以及为什么

Nicholas E. Kyrkewood

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

AI总结 本研究以SWC为工具，发现主旨压缩对多跳推理等任务表现优于截断，但会损害时间相关问题的性能，通过修改提示可提升时间问题的评判准确率。

Comments 7 pages, 5 tables, appendices. Code and results at https://github.com/kyrkewood/sleeping-agent

Preference Tree Optimization: Enhancing Goal-Oriented Dialogue with Look-Ahead Simulations

偏好树优化：通过前瞻模拟增强面向目标的对话

Lior Baruch, Moshe Butman, Kfir Bar, Doron Friedman

机构 * Reichman University（赖希曼大学） ； School of Computer Science（计算机科学学院） ； School of Communications（传播学院） 纠错

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

AI总结 本研究提出偏好树优化（PTO）框架，结合带前瞻的偏好树与直接偏好优化（DPO），在动机访谈领域通过虚拟患者等模拟对话生成偏好数据，训练的对话智能体在关键指标上优于基线。

Comments 13 pages, 4 figures. Accepted at an ICLR 2025 workshop

From Reasoning Depth to Reasoning Breadth: Evaluating Multi-Point Associative Reasoning in Large Language Models

从推理深度到推理广度：评估大型语言模型中的多点关联推理

Si'an Xie, Jiaxun Liu, Biao Yang, Wei Yuan, Fan Yang, Tingting Gao, Ming Wu

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Peking University（北京大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） 纠错

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

AI总结 该研究构建了中英双语多点关联推理基准MPAR-Bench，发现大型语言模型的推理深度未自动带来稳健的推理广度，当前基准未充分覆盖推理广度。

Stochastic Corridor Time Network Capacity Planning for Low Altitude Airspace Systems

低空空域系统的随机走廊时间网络容量规划

Yipu Yao, Li Ding, Yanlu Zhao

专题命中 规划决策 ：planning(title)

AI总结 针对低空空域的无人机物流容量规划问题，构建两阶段随机规划并通过带列生成子问题的Benders分解求解，经实验验证其在中等及更大网络上的有效性，深圳案例显示预留集中于核心走廊。

When Do Institutions Beat Intelligence?

何时制度优于智能？

Zhengye Han

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

AI总结 该研究通过构建受控人工生态，实验揭示制度在修复集体构建可用公共状态的失败时优于智能，反之则不然，为智能与制度的选择提供了诊断依据。

Reproducing, Analyzing, and Detecting Reward Hacking in Rubric-Based Reinforcement Learning

基于评分标准的强化学习中的奖励黑客行为的复现、分析与检测

Xuekang Wang, Zhuoyuan Hao, Shuo Hou, Hao Peng, Juanzi Li, Xiaozhi Wang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） 纠错

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

AI总结 本文提出可控黑客环境CHERRL，通过注入已知偏见复现奖励黑客行为，分析其可发现性与可利用性，并探索基于智能体的自动检测方法。

Comments 23 pages, 7 figures

BiomedSQL: Text-to-SQL for Scientific Reasoning on Biomedical Knowledge Bases

BiomedSQL: 文本到SQL用于生物医学知识库上的科学推理

Mathew J. Koretsky, Maya Willey, Owen Bianchi, Chelsea X. Alvarado, Tanay Nayak, Nicole Kuznetsov, Sungwon Kim, Mike A. Nalls, Daniel Khashabi, Faraz Faghri

机构 * Center for Alzheimer’s and Related Dementias, NIA, NIH（阿尔茨海默病及相关痴呆症研究中心，国家老龄化研究所，国立卫生研究院） ； DataTecnica LLC（DataTecnica公司） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Laboratory of Neurogenetics, NIA, NIH（神经遗传学实验室，国家老龄化研究所，国立卫生研究院） 纠错

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

AI总结 BiomedSQL通过评估文本到SQL生成中的科学推理能力，针对生物医学知识库设计了首个基准测试，展示了不同模型在复杂查询任务中的性能差异。

Comments Published as a conference paper at COLM 2026

Better Slots, Better Worlds: Representation Quality & Robustness in Object-Centric World Models

更好的槽，更好的世界：以对象为中心的世界模型中的表示质量与鲁棒性

Shukrullo Nazirjonov, Sai Prasanna, Anna Manasyan, Georg Martius

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

AI总结 该研究通过受控实验分析以对象为中心的世界模型，发现槽质量与规划成功率正相关，槽绑定良好时可减少辅助输入，且在分布偏移下其鲁棒性优于LeWM，预训练特征是鲁棒性关键因素。

Comments Published at Model-Based RL in the Era of Generative World Models Workshop at RLC 2026

Remote Sensing and Machine Learning-Based Analysis of Land Use and Vegetation Change in Dhaka District, Bangladesh

基于遥感与机器学习的孟加拉国达卡区土地利用及植被变化分析

Muhammad Masud Tarek, Md. Alamgir Hossain, Md. Samiul Islam, Muntasir Hasan Kanchan

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

AI总结 本研究结合遥感与机器学习，分析孟加拉国达卡区2019-2024年土地利用与植被变化，发现建成区大幅扩张、植被与水体缩减，随机森林分类精度最高，为城市可持续发展提供数据支撑。

Comments 16 Pages, 8 Figures, 9 Tables

GCPO: Diagnosing and Constraining Subspace Geometry in Rollout RL for LLMs

GCPO：针对大语言模型的rollout强化学习中子空间几何的诊断与约束

Kai Yang, Jingwei Xu, Wanyu Wang, Kai-Yuan Guo, Zhenbo Yu, Yi Wang, Yu Qiao

机构 * Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） 纠错

专题命中 规划决策 ：tool-use(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 GCPO通过几何约束策略优化方法，诊断rollout强化学习的子空间几何问题，在大语言模型后训练中提升了多任务性能并解决了训练不稳定等问题

Comments 15 pages, 10 figures