AI Agent

MMDynOpt-Agent: Dynamic Optimization for Multimodal Large Language Model Reasoning via Reinforcement Learning

MMDynOpt-Agent：基于强化学习的多模态大语言模型推理动态优化方法

Wenjin Liu, Haoran Luo, Fayuan Ke, Zhenghong Lin, Yue Lu, Zhe Cui, Anh Tuan Luu, Carl Yang

专题命中 规划决策 ：agent(title,title_cn)

AI总结 该研究针对多模态大语言模型推理效率不足的问题，提出MMDynOpt-Agent，通过强化学习将多模态推理动态优化建模为马尔可夫决策过程，结合多轮优化提示与多维度奖励机制，在15个公开数据集上性能优于基线方法。

SemPlan: Benchmarking Structured Semantic Planning for LLM-Based Queries over Enterprise Data

SemPlan：面向企业数据的基于大语言模型（LLM）查询的结构化语义规划基准测试

Bruno Santos Teixeira

机构 * Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP)（欧鲁普雷图联邦大学（UFOP）） 纠错

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

AI总结 该研究构建了SemPlan基准测试，对比四种架构在企业数据LLM查询语义规划中的表现，发现结构化语义规划架构（A3）正确率最高，不同架构在正确率、策略合规性、成本等方面存在权衡。

Comments 11 pages, 3 figures, 9 tables. Submitted to Transactions on Machine Learning Research (TMLR)

From Prediction to Intervention: Personalized Meal-Level Glucose Regulation via an LLM Agent

从预测到干预：基于大语言模型智能体的个性化餐级血糖调节

Mingyu Huang, Weiqing Min, Ying Jin, Yilin Wang, Shuqiang Jiang

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

AI总结 针对精准营养中个性化血糖调节的挑战，提出融合生理学习与LLM智能体的系统，通过生理感知预测器和预测驱动优化智能体提升血糖预测准确率并降低血糖波动。

Comments Accepted in ACL 2026 Findings, 17 pages, 4 figures

Not All Tokens Are Equal: Inflation-Aware Routing for Agentic LLM Systems

并非所有token都平等：面向智能体大语言模型系统的感知通胀路由

Heming Fu, Shan Lin, Qianqian Xie, Guojun Xiong

机构 * Stony Brook University（石溪大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 针对智能体LLM系统的token通胀问题，提出四阶段路由框架InflationAgent，通过测量通胀、引入CBE信号、最大化SER并采用新鲜升级策略，在GSM8K上优于FrugalGPT。

Expected Free Energy-based Informative Path Planning for Robotic Mars Exploration

基于期望自由能的火星探测机器人信息路径规划

Ajith Anil Meera, Pablo Lanillos, Wouter Kouw

机构 * TU Eindhoven（埃因霍温理工大学） ； Cajal Centre for Neuroscience, Spanish National Research Council（西班牙国家研究委员会卡哈尔神经科学中心） 纠错

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

AI总结 该研究提出将主动推理的期望自由能作为统一准则，用于预算约束下的机器人信息路径规划，其规划方法在火星探测场景中可同时实现精准地图构建与高价值区域定位，性能优于信息论基准方法。

Comments accepted for IWAI 2026

Agentic Aggregation for Parallel Scaling of Long-Horizon Agentic Tasks

代理聚合用于长周期代理任务的并行扩展

Yoonsang Lee, Howard Yen, Xi Ye, Danqi Chen

机构 * Princeton Language and Intelligence, Princeton University（普林斯顿大学语言与智能实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出AggAgent，通过将并行轨迹视为环境，有效解决长周期代理任务中轨迹信息聚合问题，提升性能并降低开销。

Comments COLM 2026. Code is available at this https URL (https://github.com/princeton-pli/AggAgent)

VISOR: Agentic Visual Retrieval-Augmented Generation via Iterative Search and Over-horizon Reasoning

VISOR: 通过迭代搜索和超视距推理实现基于视觉检索的增强生成

Yucheng Shen, Jiulong Wu, Jizhou Huang, Dawei Yin, Lingyong Yan, Min Cao

机构 * Soochow University（苏州大学） ； Baidu Inc.（百度公司） 纠错

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

AI总结 VISOR通过结构化证据空间和动态轨迹机制解决多步推理中的视觉证据稀疏和搜索漂移问题，实现高效长视距视觉推理。

SheetCompass: Hierarchical Relation Graphs for Agentic Spreadsheet Reasoning

SheetCompass：面向智能体电子表格推理的分层关系图

Panjing He, Mingyue Cheng, Yucong Luo, Li Li, Xiaohan Zhang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 针对LLM处理电子表格时丢失多维结构语义的问题，提出SheetCompass框架，通过显式建模表内外结构关系并结合内存机制，提升智能体对复杂工作簿的推理能力。

ScienceFlow: A long-horizon agent for ML research, scientific discovery and beyond

ScienceFlow：面向机器学习研究、科学发现及更广泛领域的长时智能体

Mingming Zhao, Jiqian Dong, Kangping Xu, Zadid Hasan, Chengrui Fan, Shan Jiang, Shuai Mao, Ting Lingya, Linyi Zou, Tailin Zhou, Yun Hin Chan, Wenkai Zhang, Zhanhong Zhou, Guowei Huang, Hongliang Li, Wenjing Cun, Zhitang Chen, Mingxuan Yuan, Yanhui Geng

机构 * Noah’s Ark Lab, Huawei（华为诺亚方舟实验室） 纠错

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

AI总结 ScienceFlow是一款端到端自主研究智能体框架，通过ESTRA机制与证据感知执行控制器实现长时研究的状态管理与资源分配，在24小时预算内的MLE-bench基准测试中取得70.22%的Any-Medal最优分数，为长时自主研究提供了有效方案。

Envs-FORGE: Frontier-Optimized Reward-Grounded Environment Synthesis for Agent RL

Envs-FORGE：面向智能体强化学习的前沿优化、奖励驱动的环境合成方法

Xiaojun Wu, Cehao Yang, Honghao Liu, Xueyuan Lin, Zhichao Shi, Hao Zhou, Xuhui Jiang, Chengjin Xu, Jia Li, Jian Guo

机构 * IDEA Research（IDEA研究院） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； DataArcTech Ltd.（DataArcTech有限公司） 纠错

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

AI总结 Envs-FORGE是面向智能体RL的奖励驱动环境合成方法，通过MILP选动作生成训练环境，在多模型及数据集上显著提升Pass@1等指标。

Comments 19 pages, 5 figures

Traj-LeWM: Path-Aware World-Model Planning via Latent Trajectory Cost

Traj-LeWM：通过潜在轨迹代价实现路径感知的世界模型规划

Xiaodi Huang, Ziyi Ding, Jingtian Wan, Yuchen Liu, Yuan Zhang, Xiao-Ping Zhang, Jiayu Chen, Zhang Zhang, Tao Huang

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School（清华大学深圳国际研究生院） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； INFIFORCE ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 本文针对LeWM的局限提出Traj-LeWM，通过引入潜在轨迹代价结合终点距离的联合评分，在多个机器人与导航任务上实现性能提升，验证了轨迹级信息的互补作用。

MedClaw: Heuristic Agent Harness for Long-Horizon Surgical Video Reasoning

MedClaw：用于长程手术视频推理的启发式智能体框架

Yingying Fan, Penghui Du, Leyan Zhu, Runze He, Zimeng Wu, Yuxuan Zhang, Liang Chen, Jiahao Xie, Jiangtang Wang, Shuai Shao, Anchao Yang, Yutong Bai, Yan Wang

机构 * School of Automation and Intelligence, Beijing Jiaotong University（北京交通大学自动化与智能学院） ； University of Maryland（马里兰大学） ； Suzhou Institute for Advanced Research, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学苏州高等研究院） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Beijing Tiantan Hospital, Capital Medical University（首都医科大学附属北京天坛医院） 纠错

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

AI总结 本研究提出MedClaw智能体框架，通过分离推理与感知、启发式技能蒸馏循环，在仅需约100个标注示例的情况下，于自建及公开手术视频基准MedClawBench上，显著优于现有一次性VLM和通用视频智能体。

SynAct: A Reasoning-Acting Large Language Model Agent for Adaptive Synthesis Optimization

SynAct：用于自适应综合优化的推理-行动大语言模型智能体

Fangzhou Liu, Peiyi Han, Jiawei Liu, Yuan Pu, Zhuolun He, Rongliang Fu, Tsung-Yi Ho, Bei Yu

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

AI总结 SynAct是一种自适应闭环LLM推理-行动智能体，通过结合电路状态、工具知识与历史经验发布针对性命令，在14个商用设计实验中将平均WNS降至引导式综合的27%，实现高效自适应逻辑综合优化。

Comments 12 pages, 8 figures

MusicLayout: Explicit Structural Planning for Controllable Text-to-Music Generation

MusicLayout：用于可控文本生成音乐的显式结构规划

Shuyu Li, Kejun Zhang, Jiahe Lei, Shulei Ji, Zihao Wang, Jiaxing Yu, Wanying Wu, Lei Wang

机构 * College of Artificial Intelligence, Zhejiang University（浙江大学人工智能学院） ； College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； Innovation Center of Yangtze River Delta, Zhejiang University（浙江大学长三角创新中心） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shandong University（山东大学） ； Chu Kochen Honors College, Zhejiang University（浙江大学竺可桢学院） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

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

AI总结 针对文本生成音乐结构隐含难控的问题，提出MusicLayout显式中间表示，将其集成到统一自回归框架实现布局级控制，实验证实该方法可改进音乐长程结构组织并支持布局级控制。

LLM-Advisor: An LLM Advisor for Cost-efficient Path Planning across Multiple Terrains

LLM-Advisor: 一种用于多地形高效路径规划的LLM基准

Ling Xiao, Toshihiko Yamasaki

机构 * Graduate School of Information Science and Technology, Hokkaido University（弘前大学信息科学与技术研究生院） ； Department of Information and Communication Engineering, The University of Tokyo（东京大学信息与通信工程系） 纠错

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

AI总结 LLM-Advisor利用大型语言模型优化多地形路径规划，提升路径成本效率，适用于现实场景。

Comments This paper has been accepted by IEEE Transactions on Automation Science and Engineering

AtomBridge: Agentic VLA Inference Plugin for Long-Horizon Tasks in Scientific Experiments

Sci-VLA：用于科学实验中长周期任务的代理VLA推理插件

Yiwen Pang, Bo Zhou, Changjin Li, Xuanhao Wang, Shengxiang Xu, Deng-Bao Wang, Peng Cheng, Shimin Di, Jingkuan Song, Min-Ling Zhang

机构 * School of Computer Science and Engineering & School of Software Engineering & School of Artificial Intelligence, Southeast University, Nanjing, China（计算机科学与工程学院、软件工程学院、人工智能学院，东南大学，南京，中国） ； Pattern Learning and Mining Lab, Southeast University, Nanjing, China（模式学习与挖掘实验室，东南大学，南京，中国） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于大语言模型的代理VLA推理插件，用于提升科学实验中长周期任务的执行效率和成功率。

Limited-Information Estimation of Heterogeneous Agent Models

异质性代理人模型的有限信息估计

Laura Liu, Mikkel Plagborg-Møller, Nelson Matthew P. Tan

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)

AI总结 该研究提出一种有限信息方法，无需假设宏观经济其余部分结构，即可估计检验异质性代理人宏观模型模块，通过匹配代理人选择横截面矩与充分统计量的经验脉冲响应完成，还在模拟中估计了两资产异质性家庭模型模块。

Control-Informed Constraint Adaptation in Minimum-Time Trajectory Planning for Autonomous Racing

自主赛车最短时间轨迹规划中的控制感知约束自适应

Ann-Kathrin Schwehn, Alexander Langmann, Mattia Piccinini, Johannes Betz

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence (MIRMI)（慕尼黑机器人与机器智能研究所） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对自主赛车轨迹规划保守导致性能损失的问题，提出控制感知在线轨迹规划框架，通过动态调整约束补偿执行误差，在不增加计算负担的前提下缩短单圈时间1.8秒。

Comments Accepted at IEEE ITSC 2026

PILOT: Privileged Imitation Learning for End-to-End Motion Planning of Autonomous UAVs under Partial Observability

PILOT：部分可观测条件下自主无人机端到端运动规划的特权模仿学习方法

Qingrui Zhang, Feng Xue, Xiang Zhou, Chenghao Yu

机构 * School of Aeronautics and Astronautics, Sun Yat-sen University（中山大学航空航天学院） ； Sun Yat-sen University（中山大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出PILOT框架，通过特权模仿学习结合TCN时空感知融合模块，实现部分可观测下无人机端到端运动规划，性能接近最优控制专家且计算开销降超80%，零样本部署验证其可行性与泛化性。

Comments 13 Pages, 12 figures

Benders Decomposition with Partial Non-Anticipativity Relaxation for Multi-Stage Stochastic Clean Energy Transition Planning

用于多阶段随机清洁能源转型规划的部分非预见性松弛Benders分解算法

Ahmet Emir Şener, Burak Kocuk, Tuğçe Yüksel

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对多阶段随机清洁能源转型规划问题，本文提出带部分非预见性松弛的Benders分解算法，通过鲁棒重构等提升计算性能，成功求解校园案例并验证其可提升运营可靠性。

Comments 30 pages, 3 figures

PlayWorld: Benchmarking World Models with Agent Players over Long-Horizon Objectives

PlayWorld：基于智能体玩家的长程目标世界模型基准测试

Kaixin Ding, Xi Chen, Minghong Cai, Zhiyuan Xu, Yiyang Wang, Yuxiang Lu, Junyi Li, Shuyang Chen, Yuan Gao, Xin Tao, Pengfei Wan, Hengshuang Zhao

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)

AI总结 该研究针对现有世界模型跨模型公平比较的难题，推出含171个场景的PlayWorld基准，通过多模态智能体玩家从多维度评估9种先进世界模型，发现其长程交互式目标表现仍不可靠。

Comments project page: this https URL (https://kxding.github.io/project/PlayWorld/)

ActFER: Agentic Facial Expression Recognition via Active Tool-Augmented Visual Reasoning

ActFER: 通过主动工具增强的视觉推理实现代理面部表情识别

Shifeng Liu, Zhengye Zhang, Sirui Zhao, Xinglong Mao, Zhehan Kan, Zhixiang Wei, Shiwei Wu, Chaoyou Fu, Tong Xu, Enhong Chen

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)

AI总结 ActFER通过主动视觉证据获取和多模态推理提升面部表情识别，采用UC-GRPO算法优化局部检查和情绪感知，实验显示其在AU预测准确率上显著优于传统方法。

Comments 10 pages, 7 figures

From Passive Delegates to Strategic Negotiators: Reinforcing Social Reasoning in Small Language Models with SocialRL

从被动代理到策略谈判者：用SocialRL强化小型语言模型的社会推理能力

Wenyue Hua, Zachary Huang, Tyler Payne, Safoora Yousefi, Saleema Amershi, Asli Celikyilmaz

机构 * Microsoft Research（微软研究院） 纠错

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

AI总结 该研究提出SocialRL方法训练4B语言模型的社会推理能力，经多领域实验，其跨领域整合后模型平均效用达0.627，优于多数GPT系列模型，心智理论蒸馏可提升效用与泛化性。

Comments 25 pages, 3 figures

Second Thought: Reasoning in Parallel as LLM Agents Act and Observe

Second Thought：LLM智能体行动与观察时的并行推理

Zhensu Sun, Chengran Yang, Yunbo Lyu, Jieke Shi, David Lo

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

AI总结 本文提出无需训练的推理框架Second Thought，利用LLM智能体行动与观察的空闲窗口并行推理，在多基准测试中降低轮次、减少主线程解码量，且Pass@1表现优于计算匹配对照组。

Participatory Moral AI Is Not Neutral: The Invisible Hand of Developers

参与式道德人工智能并非中立：开发者的隐形之手

Taenyun Kim, Edyta Bogucka, Daniele Quercia

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

AI总结 该研究发现，道德AI偏好征集流程中的特征范围、投票者构成、问题措辞三项关键选择会显著影响AI决策，仅靠投票汇总无法实现公平透明的AI，需对流程各阶段审计披露。

Comments 35 pages, 11 Figures

Learning-Guided Sparsification of Dynamic Graphs in Robotic Exploration

基于学习的动态图稀疏化在机器人探索算法中的应用

Adithya V. Sastry, Bibek Poudel, Weizi Li

机构 * Independent Researcher（独立研究者） ； University of Tennessee, Knoxville（田纳西大学，基洛尼尔） ； University of California, Riverside（加州大学河滨分校） 纠错

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

AI总结 本文提出基于Transformer的框架，利用PPO算法在机器人探索中稀疏化动态图，减少冗余信息，提升性能，实验表明该方法能有效降低图规模并提高探索一致性。

OccPlanner: Goal-Aware Occupancy-Conditioned Diffusion Planner for Pixel-Goal Navigation

OccPlanner：面向像素目标导航的目标感知占用条件扩散规划器

Binling Huang, Nianjin Ye, Xi Yang, Liang Hu, Zhou Huang, Shuang Wei, Longrui Yang, Yanchi Chen, Lanpeng Jia

机构 * Changhong Intelligent Robot（长虹智能机器人） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对像素目标导航的3D目标定位与无碰撞规划难题，提出OccPlanner模型，引入L3ROcc生成监督，在仿真中大幅提升导航成功率，还验证了其仿真到真实的迁移适配性。

Comments Technical report. 11 pages, 6 figures, and 2 tables

FreeBalance: Pre-Routing Online Moe Load Balancing via Residual Workload Prediction

FreeBalance：基于残差 workload 预测的预路由在线 MoE 负载均衡

Pengfei Chen, Yize Wu, Shouxu Kuang, Ke Gao, Ling Li

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

AI总结 FreeBalance 是一种 MoE 模型在线负载均衡框架，通过残差 workload 预测实现专家迁移与预路由计算重叠，降低负载失衡与推理延迟，提升分布式推理效率。

Comments 8 pages, 4 figures

RL-Index: Reinforcement Learning for Retrieval Index Reasoning

RL-Index：用于检索索引推理的强化学习

Yongjia Lei, Nedim Lipka, Zhisheng Qi, Utkarsh Sahu, Yuchen Zhuang, Wenqi Shi, Koustava Goswami, Franck Dernoncourt, Ryan A. Rossi, Yu Wang

机构 * University of Oregon（俄勒冈大学） ； Adobe Research（Adobe研究） 纠错

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

AI总结 提出RL-Index框架，将检索索引推理转化为强化学习问题，通过LLM生成理由增强文档，使用GRPO优化，提升检索和问答性能并降低在线延迟。

INFORM-CT: INtegrating LLMs and VLMs FOR Incidental Findings Management in Abdominal CT

INFORM-CT：整合LLM和VLM用于腹部CT的偶发发现管理

Idan Tankel, Nir Mazor, Rafi Brada, Christina LeBedis, Guy ben-Yosef

机构 * GE Healthcare Technology and Innovation Center（GE医疗技术与创新中心） ； Boston Medical Center（波士顿医疗中心） 纠错

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

AI总结 本文提出基于LLM和VLM的计划-执行框架，用于提高腹部CT偶发发现的检测、分类和报告效率与精度，通过自动化流程提升临床应用效果。

Comments Spotlight presentation at the 9th International Conference on Medical Imaging with Deep Learning (MIDL) 2026 Additional code and implementation details available at this https URL (https://idan-tankel.github.io/InformCT_ProjectPage/)