Belayer: Efficient Fault Tolerance for LLM Agentic RL Training
Belayer：面向LLM智能体强化学习训练的高效容错机制
专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文提出Belayer系统，针对LLM智能体强化学习训练的生成引擎和环境故障设计容错机制，可降低无故障训练开销，大幅缩短工作节点与环境故障的恢复时间。
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。
1. 规划决策 120 篇
A Temporal Planning Framework for Disruption Aware Dynamic Route Optimization in Heterogeneous Railway Systems
异构铁路系统中干扰感知的动态路径优化的时间规划框架
机构 * Dhaka University of Engineering & Technology（达卡工程技术大学）
专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出基于时间规划的框架，利用PDDL 2.1建模轨距兼容约束和多种干扰场景，生成无冲突时间戳操作计划，减少人工决策依赖。
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
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）
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。
Journal ref The Innovation 7 (2026) 101538
Can Attribution Predict Risk? From Multi-View Attribution to Planning Risk Signals in End-to-End Autonomous Driving
属性能否预测风险？从多视图属性到端到端自动驾驶中的规划风险信号
机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学）
专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文提出了一种层次化属性框架，用于端到端规划中的风险预测，通过提取三种属性统计作为预测信号，提升了对轨迹误差和碰撞检测的预测能力。
MDP Planning as Policy Inference
MDP规划作为策略推断
机构 * Offtopia
专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；分类 cs.LG
AI总结 将周期性马尔可夫决策过程规划视为贝叶斯推断，通过策略作为隐变量，利用策略最优性的非归一化概率构建后验分布，结合变分序列蒙特卡洛方法近似后验分布，通过策略一致性扫面和粒子间转移随机性耦合避免模拟噪声干扰，最终通过后验预测采样生成随机控制策略。
Comments 29 pages, many figures
Flow Motion Policy: Manipulator Motion Planning with Flow Matching Models
流运动策略：基于流匹配模型的机械臂运动规划
机构 * Zachry Department of Civil and Environmental Engineering, Texas A&M University（德克萨斯A&M大学Zachry土木与环境工程系）
专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出流运动策略，一种基于流匹配模型的机械臂运动规划方法，通过生成路径分布实现高效推理优化。
FlexWorm: Primitive-augmented Hybrid Contact-motion Planning for Suction-based Multi-segment Deformable Robots
FlexWorm：用于基于吸盘的多段可变形机器人的基元增强混合接触-运动规划
机构 * School of Advanced Manufacturing and Robotics, Peking University（北京大学先进制造与机器人学院）
专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)
AI总结 FlexWorm框架为基于吸盘的多段可变形机器人提出规划方法，含IKHS与PaHS，仿真和硬件实验表明其在复杂环境下规划性能更优且鲁棒性良好。
Comments 9 pages, 12 figures, accepted for publication in IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L), 2026. Supplementary video: https://youtu.be/OQR5Sx5Bwnc
Robot-Body-Aware Traversal Risk Graph Planning for Wheeled-Legged Robots in Complex Terrain
面向复杂地形中轮腿式机器人的机器人本体感知遍历风险图规划
机构 * ShanghaiTech University（上海科技大学） ； Key Laboratory of Intelligent Perception and Human-Machine Collaboration（智能感知与人机协同重点实验室）
专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)
AI总结 该研究针对轮腿式机器人复杂地形导航的TRG规划缺陷，提出RB-TRG方法，提升了导航成功率，获IEEE ICRA 2026挑战赛奖项，代码已开源。
ACE-Cap: Active Evidence Acquisition via Agentic Co-Evolution for Long-Paragraph Fine-Grained Audio Captioning
ACE-Cap：面向长段落细粒度音频字幕生成的智能体协同演化主动证据获取方法
机构 * Kling Team（Kling团队）
专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)
AI总结 ACE-Cap将长段落细粒度音频字幕生成转化为自适应主动证据获取过程，通过作曲器与指令模型协同演化及LOOP-GRPO算法优化，解决了传统模型被动生成的缺陷。
Comments 9 pages, 5 figures
Contact Modes Are Strata: What Geometric Structure Buys in Discrete-Continuous Planning
接触模式即层：几何结构在离散-连续规划中的优势
机构 * University of Toronto Institute for Aerospace Studies (UTIAS)（多伦多大学航空航天研究所） ； Space and Terrestrial Autonomous Robotic Systems (STARS) Laboratory（空间与地面自主机器人系统实验室）
专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)
AI总结 该研究提出将接触模式视为构型空间的层，以此构建离散-连续规划方法，在两项仿真接触操纵任务中实现了无需预定义接触序列的快速规划。
Comments Submitted to IROS 2026 Workshop on Geometric Representations in Robotics
Accelerating Mixed Discrete-Continuous Motion Planning via Neural Graphs of Convex Sets
通过凸集神经图加速混合离散-连续运动规划
机构 * Northeastern University（东北大学） ； University of Maryland（马里兰大学） ； Amazon（亚马逊公司）
专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)
AI总结 本研究针对混合离散-连续运动规划的计算瓶颈，提出基于图注意力网络的凸集神经图策略，实现最高两个数量级加速且保持100%成功率，适用于多种机器人任务。
When Deep Research Agents Stagnate: Enhancing Reasoning with Retrieval-Aware Agent Control
当深度研究智能体停滞时：用检索感知智能体控制器增强推理能力
专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)
AI总结 该研究针对深度研究智能体的推理停滞问题，提出检索感知智能体控制器（RAAC），经实验验证可减少搜索调用次数、提升智能体的召回率与准确率。
Collective Communication for Distributed LLM Systems: Planning, Runtime Adaptation, and Computation Coordination
分布式大语言模型系统的集体通信：规划、运行时适配与计算协调
专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)
AI总结 本文提出以集体为中心的分类法，将分布式LLM系统集体通信进展分为规划、执行适配、计算通信协调三层，探讨相关开放挑战与未来机遇。
Persistent Spatio-Temporal Outage Hotspot Detection for Infrastructure Resilience Planning
面向基础设施韧性规划的持久时空停电热点检测
专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)
AI总结 该研究提出数据驱动地理空间框架，结合HPI与多尺度DBSCAN，将持久停电热点场景注入MIIM评估，发现3个集群占54.4%级联影响，HPI可优化基础设施韧性规划的保护优先级。
From Survey Personas to LLM Agents: A Generative Agent-based Simulation of Mobility Policy Preference Dynamics
从调查画像到大语言模型智能体：基于生成式智能体的流动性政策偏好动态模拟
专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)
AI总结 本研究提出基于调查的生成式智能体建模框架，将德国514名调查受访者转化为LLM智能体，模拟公众对淘汰新型内燃机汽车的政策偏好动态，以助力行为实验。
From Failures to Supervision: DynamicEnvPlan for Robust Long-Horizon Embodied Planning
从失败到监督：用于鲁棒长视距具身规划的DynamicEnvPlan
机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence (BAAI)（北京人工智能研究院）
专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)
AI总结 该研究提出DynamicEnvPlan闭环框架，通过规划、扰动与防护校正模块生成恢复轨迹并分阶段微调，在104个任务-场景组合上使具身规划成功率从33.3%升至76.2%，提升了物理世界交互的鲁棒性。
ActSWM: Action-Sensitive World Models for Long-Horizon Planning in Open-World Games
ActSWM：面向开放世界游戏长视界规划的动作敏感型世界模型
专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)
AI总结 针对开放世界游戏长视界规划的上下文崩塌问题，提出动作敏感型世界模型ActSWM，通过约束隐式回滚保留动作依赖差异，提升了任务成功率与动作恢复能力。
Comments 10 pages, 5 figures
Hybrid Artificial Potential Fields and Spatio-Temporal Transformers for Real-Time AUV Path Planning
用于实时 AUV 路径规划的混合人工势场与时空变压器
机构 * Echahid Cheikh Larbi Tebessi University（艾哈西德·谢赫·拉尔比·泰贝西大学） ； Chadli Bendjedid University（查德利·本杰迪德大学）
专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)
AI总结 研究 AUV 在复杂水下环境的路径规划，比较 13 种算法，提出混合人工势场与时空变压器的方法。该方法性能平衡，平均路径短、碰撞率低、计算高效，优于其他算法，为实时 AUV 导航提供强大解决方案。
Organizational Control Layer: Governance Infrastructure at the Execution Boundary of LLM Agent Systems
组织控制层：LLM代理系统执行边界的治理基础设施
专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)
AI总结 针对LLM代理在执行边界产生的动作治理问题，提出组织控制层（OCL），通过策略执行和升级机制拦截生成动作，在不修改底层LLM生成器的情况下将不安全执行从88%降至接近零，同时将有效成功率从12%提升至96%。
Comments 13 pages, 2 figures
Hybrid System Planning using a Mixed-Integer ADMM Heuristic and Hybrid Zonotopes
混合系统规划使用混合整数ADMM启发式方法和混合聚束体
专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)
AI总结 本文提出了一种混合系统规划框架，结合混合聚束体与ADMM启发式方法，以提高混合系统规划的效率和收敛速度。
Embodied Robot Manipulation in the Era of Foundation Models: Planning and Learning Perspectives
基础模型时代中的具身机器人操作：规划与学习视角
机构 * Xi’an Jiaotong Univeristy（西安交通大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； Westlake University（西湖大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of Sydney（悉尼大学） ； BAAI（百度人工智能研究院） ； Peking University（北京大学）
专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)
AI总结 本文探讨了基础模型时代机器人操作的规划与学习方法，分析了高层推理与低层控制的统一框架，并提出了未来研究方向。
Comments This work is a re-architected core derived from the full survey (arXiv:2510.10903), refined to highlight the most central themes and representative studies
Language-Guided Generation for Personalized Inspection Planning
语言引导的个性化巡检规划生成
机构 * Faculty of Electrical Engineering, Mathematics and Computer Science, University of Twente（代尔夫特理工大学电子工程、数学和计算机科学学院） ； Department of Electrical Engineering, Wright State University（电气工程系，怀特州立大学）
专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)
AI总结 该研究提出一种无训练的VLM引导方法，针对已知场景高效生成符合文本指令的巡检轨迹，可应用于多领域，经多环境验证效果良好。
Comments 8 pages, 6 figures
Journal ref IROS 2026
The Authority Resolution Framework: A Five-Domain Ontology for Governing Who and What Decides, at Scale
权威解析框架：用于大规模管理决策主体与决策事项的五域本体
专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；AI agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出ARF五域本体，将权威关系定义为跨域原语，提供机器可解释的权威表示，支持AI智能体在执行行动前确定权威的来源、范围与有效性，属于AI治理交叉领域的知识表示与推理研究。
Comments 27 Pages, 2 Tables, 1 Script, 1 Query
Security of Foundation-Model-Powered Embodied Agents: Attack Surfaces, Attacks, Defenses, and Evaluation
基于基础模型的具身智能体的安全性：攻击面、攻击、防御与评估
机构 * Wuhan University（武汉大学）
专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；planning(abstract)；multi-agent(abstract)
AI总结 该研究以信任边界为核心，针对基于基础模型的具身智能体安全，划分了五个层级与十二个攻击面，分析了58种攻击、61种防御的现状，指出部分领域研究不足并提出开放挑战。
LLMs Can Predict Failure Risk, But Struggle to Predict Which Collaboration Protocol Pays Off: Cost-Aware Protocol Routing Across Reasoning Tasks
大语言模型（LLM）可预测失败风险，但难以预测哪种协作协议能产生回报：推理任务中考虑成本的协议路由
机构 * Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室） ； Oregon State University（俄勒冈州立大学）
专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG
AI总结 本研究探讨LLM多智能体系统中协作成本与收益的平衡，测试四种协作协议，发现LLM可预测失败风险但难以识别有效协议，置信度可支持初始协作升级，特定协议的成本感知路由仍待解决。
Comments 23 pages, 6 figures; includes appendices and ancillary aggregate-result CSV files
Bounded Semantic Planning and Deterministic Compilation for Reliable Enterprise Text-to-SQL
用于可靠企业级文本到SQL的有界语义规划与确定性编译
专题命中 规划决策 ：planning(title)；分类 cs.AI
AI总结 提出语义路径编译（SPC）系统，在ACME保险基准测试中，其文本到SQL任务正确率达97.4%，显著优于基线系统，且鲁棒性更强。
Comments 10 sections, 2 figures, 6 tables. Preprint. Code and research artifacts are described in the manuscript
Neurosymbolic Embodied Agents
神经符号具身智能体
机构 * Imperial College London（帝国理工学院） ； Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） ； City, University of London（伦敦城市大学）
专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL
AI总结 该研究提出一种神经符号具身智能体，将长周期家庭任务分解为视觉探索与符号规划，在VirtualHome、ALFWorld基准测试中表现优异，约束与搜索结合可大幅提升任务解决率，且无需专门训练。
$R^3$-Bench: LLMs Struggle with Resource-Rational Reasoning under Shared Budgets
$R^3$-Bench：大语言模型在共享预算下的资源理性推理能力存在不足
机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Hunyuan Team, Tencent（腾讯混元团队）
专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 $R^3$-Bench测试发现，大语言模型在共享预算下的资源理性推理存在不足，其表现出的单问题能力与共享预算下的实际表现存在差距。
Comments Code is available at https://github.com/NineAbyss/R-3-Bench . The dataset is available at https://huggingface.co/datasets/R-3-Bench/R-3-Bench
HyMem: Hierarchical Context Management for Long-Horizon Agents via Information Isolation
HyMem：基于信息隔离的长程智能体分层上下文管理
机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Nanjing Artificial Intelligence Research of IA（IA南京人工智能研究院）
专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 针对LLM智能体长程任务上下文杂乱导致推理性能下降的问题，提出分层上下文管理框架HyMem，通过功能分层隔离推理与规划，在GAIA、Browsecomp-plus数据集上取得优于基线的性能。
Representation Signatures and Risk-Feedback Alignment in LLM Trading Agents
表示签名与LLM交易智能体中的风险反馈对齐
机构 * Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学）
专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 通过TradeArena测试平台研究LLM交易智能体在金融决策中的行为对齐与表示动态，发现故障前表示签名（规划嵌入漂移、流形有效秩收缩）并验证风险反馈作为外部对齐信号的有效性。
