AI Agent

Budget-Aware Tool Use Enables Effective Agent Scaling

预算感知的工具使用实现有效的代理扩展

Tengxiao Liu, Zifeng Wang, Jin Miao, I-Hung Hsu, Jun Yan, Jiefeng Chen, Rujun Han, Fangyuan Xu, Yanfei Chen, Ke Jiang, Samira Daruki, Yi Liang, William Yang Wang, Tomas Pfister, Chen-Yu Lee

机构 * Google Cloud AI Research（谷歌云人工智能研究） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； New York University（纽约大学） ； UC Santa Barbara（加州大学圣塔芭芭拉分校） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；tool use(title)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究提出BATS框架，通过预算感知机制提升工具增强代理的扩展效率，实现更优的成本-性能平衡。

Comments Accepted to COLM 2026

When Your Agent Opens the Chat App: Agent-Controlled Search over Raw Chat Logs Rivals Structured Memory

当你的智能体打开聊天应用时：智能体控制的原始聊天日志搜索可与结构化记忆相媲美

Ruizhe Li, Licheng Zhang, Benfeng Xu, Mingxuan Du, Zheren Fu, Weidong Chen

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； MetaStone Technology（MetaStone科技公司） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 该研究提出无语义结构的智能体控制搜索界面ReFind，在MemoryAgentBench等任务上，其检索准确率优于HippoRAG 2等结构化记忆系统，证明可控词汇检索可替代复杂记忆结构实现高效会话记忆任务。

Agentic AI: User Empowerment or Foreclosure?

智能体AI：用户赋能还是圈地？

David Gamba, Daniel M. Romero, Grant Schoenebeck

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文通过分析广告拦截器等四个领域，指出智能体AI的治理决策本质是政治选择，其配置正被模型上下文协议等专有框架锁定，可能损害用户权益。

Comments Extended version of AIES'2026 publication

Red-Teaming the Agentic Red-Team

红队测试代理型红队

Dario Pasquini, Michal Bazyli, Taras Fedynyshyn, Artem Sorokin

机构 * Cracken ； Information Protection Department, Lviv Polytechnic National University（利沃夫理工学院信息保护系） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文首次深入分析主流进攻性安全代理系统的安全漏洞，揭示其设计缺陷可导致API密钥泄露、持久化控制及宿主机失陷，并提出架构级缓解设计原则。

Comments v0.1

Who Tests the Testers? Systematic Enumeration and Coverage Audit of LLM Agent Tool Call Safety

谁测试测试者？LLM代理工具调用安全的系统枚举与覆盖审计

Xuan Chen, Lu Yan, Ruqi Zhang, Xiangyu Zhang

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；分类 cs.SE

AI总结 本文提出SafeAudit框架，通过系统生成测试用例和规则阻力指标，发现现有测试未覆盖的20%不安全行为，揭示当前安全评估的不足。

World-in-World: World Models in a Closed-Loop World

世界中的世界：闭环世界中的世界模型

Jiahan Zhang, Muqing Jiang, Nanru Dai, Taiming Lu, Arda Uzunoglu, Shunchi Zhang, Yana Wei, Jiahao Wang, Vishal M. Patel, Paul Pu Liang, Daniel Khashabi, Cheng Peng, Rama Chellappa, Tianmin Shu, Alan Yuille, Yilun Du, Jieneng Chen

机构 * JHU（约翰·霍普金斯大学） ； PKU（北京大学） ； Princeton（普林斯顿大学） ； MIT（麻省理工学院） ； Harvard（哈佛大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；planning(abstract)

AI总结 研究人员推出首个具身场景闭环世界模型基准平台World-in-World，发现视觉质量不保障任务成功，后训练缩放比升级预训练视频生成器更有效，增加推理计算可提升闭环性能。

Comments ICLR 2026 Oral. Add acknowledgement in arxiv v2. Code is at this https URL (https://github.com/World-In-World/world-in-world)

LatentSkill: From In-Context Textual Skills to In-Weight Latent Skills for LLM Agents

LatentSkill: 从上下文文本技能到LLM智能体的权重内隐技能

Aofan Yu, Chenyu Zhou, Tianyi Xu, Zihan Guo, Rong Shan, Zhihui Fu, Jun Wang, Weiwen Liu, Yong Yu, Weinan Zhang, Jianghao Lin

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Sun Yat-Sen University（中山大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； OPPO Research Institute（OPPO研究院） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 提出LatentSkill框架，通过预训练超网络将文本技能转换为即插即用的LoRA适配器，将技能知识存储在权重空间而非上下文空间，从而减少预填充令牌并提升性能。

Comments 10 pages, 4 figures

From Prompts to Constructs: A Dual-Validity Framework for Large Language Model Research in Psychology

从提示到构念：面向心理学研究的大语言模型双效度框架

Zhicheng Lin

专题命中 工具调用 ：tool use(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 本研究针对大语言模型应用于心理学研究时的测量幻影问题，构建了双效度框架，明确不同研究目标对应的证据要求，强调需开发心理构念的计算类似物而非直接套用人类测量工具。

Mitigating Bias in Locally Constrained Decoding via Tractable Proposals

通过可处理提议缓解局部约束解码中的偏差

Meihua Dang, Linxin Song, Honghua Zhang, Jieyu Zhao, Guy Van den Broeck, Stefano Ermon

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

专题命中 工具调用 ：function calling(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对局部约束解码中因短视掩码导致的采样偏差，提出基于张量化有限自动机的全局约束解码提议和概率全局约束解码提议，结合序贯蒙特卡洛方法实现无偏采样，在函数调用、关键词生成和SQL生成任务中显著减少所需粒子数并加速收敛。

Comments ICML 2026

MedMCP-Calc: Benchmarking LLMs for Realistic Medical Calculator Scenarios via MCP Integration

MedMCP-Calc：通过MCP整合建立LLMs在真实医疗计算场景中的基准测试

Yakun Zhu, Yutong Huang, Shengqian Qin, Zhongzhen Huang, Shaoting Zhang, Xiaofan Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

专题命中 工具调用 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 MedMCP-Calc通过MCP整合建立首个LLMs在真实医疗计算场景的基准测试，揭示模型在多步骤计算和外部工具利用上的不足，并开发CalcMate实现开源模型的最佳性能。

Comments Accepted to the ACL 2026 Main Conference as an Oral Presentation

RingMo-Agent: A Unified Remote Sensing Foundation Model for Multi-Platform and Multi-Modal Reasoning

RingMo-Agent: 多平台多模态遥感基础模型

Huiyang Hu, Peijin Wang, Yingchao Feng, Kaiwen Wei, Wenxin Yin, Wenhui Diao, Mengyu Wang, Hanbo Bi, Kaiyue Kang, Tong Ling, Kun Fu, Xian Sun

机构 * Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences（中国科学院 aerospace information research institute） ； School of Electronic, Electrical and Communication Engineering, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学电子电气与通信工程学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Key Laboratory of Target Cognition and Application Technology (TCAT)（目标认知与应用技术重点实验室） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,title_cn)

AI总结 RingMo-Agent是一种多平台多模态遥感基础模型，通过大规模数据集和任务特定标记提升遥感图像的感知与推理能力。

Comments 24 pages, 5 figures, 20 tables

Agentic Test-Time Scaling for WebAgents

代理测试时缩放 for WebAgents

Nicholas Lee, Lutfi Eren Erdogan, Chris Joseph John, Surya Krishnapillai, Michael W. Mahoney, Kurt Keutzer, Amir Gholami

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

AI总结 CATTS 通过动态分配计算资源提升代理在 WebArena-Lite 和 GoBrowse 的性能，比 React 提高 9.1%，且更高效。

PolyWorkBench: Benchmarking LLM Agents for Cross-Lingual Long-Horizon Workflows

PolyWorkBench：多语言长视野语言模型智能体基准测试

Hongliang Li, Yijin Liu, Zhiwei Zhang, Zihe Liu, Xinyue Lou, Jinan Xu, Fandong Meng, Kaiyu Huang

机构 * Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； Weixin AI, Tencent Inc（腾讯微云人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 研究多语言长视野工作流程中LLM智能体的表现，提出PolyWorkBench基准测试及结合多种评估方式的混合框架，发现最先进LLM智能体在多语言设置中性能降，强调联合建模语言变化和程序决策对智能体评估的重要性。

Comments 17 Pages, 5 figures

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

Pollob Chandra Ray, Sabah Binte Noor, Fazlul Hasan Siddiqui

机构 * Dhaka University of Engineering & Technology（达卡工程技术大学） 纠错

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。

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

Le Yang, Haijun Liu, Jiawei Liang, ShangQuan Sun, Xiaochun Cao

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） 纠错

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

David Tolpin

机构 * Offtopia 纠错

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

Davood Soleymanzadeh, Xiao Liang, Minghui Zheng

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） 纠错

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。

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

Ali Torkayesh, Julia Offermann, Regina Gimpel, Linda Engelmann, Katrin Arning, Martina Ziefle, Sandra Venghaus

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

Hao Yuan, Yuxin Wang, Lei Ji, Zhiwei Yu

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） 纠错

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

Zhenfeng Gan, ZiTong Zeng, Jiajun Cheng, Yeke Song, Yongyi Tang, Xueqian Wang

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

Khadija Rais, Abdelmadjid Benmachiche, Imene Soualmia

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） 纠错

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

Tianyu Shi, Yang Mo, Yiou Liu, Zhuonan Hao, Yin Wang, Wenzhuo Hu, Nan Yu, Meng Zhou, Jiangbo Yu

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

Joshua A. Robbins, Andrew F. Thompson, Jonah J. Glunt, Herschel C. Pangborn

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

Shuanghao Bai, Wenxuan Song, Jiayi Chen, Yuheng Ji, Zhide Zhong, Jin Yang, Han Zhao, Wanqi Zhou, Zhe Li, Pengxiang Ding, Cheng Chi, Chang Xu, Xiaolong Zheng, Donglin Wang, Haoang Li, Shanghang Zhang, Badong Chen

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） 纠错

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 (https://arxiv.org/abs/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

Xingpeng Sun, Zherong Pan, Xifeng Gao, Kui Wu, Aniket Bera

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） 纠错

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

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

Weicheng Xue

机构 * Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） 纠错

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。

Prompt Engineering in Segment Anything Model: Methodologies, Applications, and Emerging Challenges

分割一切模型中的提示工程：方法、应用与新兴挑战

Yidong Jiang, Jiangtong Li, Daiwei Cheng

机构 * School of Computer Science and Technology, Tongji University（计算机科学与技术学院，同济大学） 纠错

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

AI总结 本综述系统梳理了SAM的提示工程技术，将其分为三类并分析方法演变，探讨其跨领域应用，指出三大挑战并提出有前景的研究方向，为相关领域提供参考。

EgoCITE: Context-Augmented Indexing and Time-Aware Retrieval for Long-Horizon Egocentric Memory

EgoCITE：面向长时程自我中心记忆的上下文增强索引与时序感知检索

Le Zhang, Ke Sun

机构 * University of Michigan（密歇根大学） 纠错

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

AI总结 本研究针对长时程自我中心记忆系统的索引不可靠、忽略时序意图的问题，提出EgoCITE框架，经多数据集评估，其准确率优于基线且成本显著低于长上下文LLM智能体。

Zero-Shot Instruction Following in RL via Structured LTL Representations

通过结构化LTL表示在强化学习中实现零样本指令跟随

Mathias Jackermeier, Mattia Giuri, Jacques Cloete, Alessandro Abate

机构 * Department of Computer Science, University of Oxford（牛津大学计算机科学系） ； Oxford Robotics Institute, University of Oxford（牛津大学机器人研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于结构化LTL表示的强化学习方法，通过分层神经网络和注意力机制提升智能体在未见过任务中的指令跟随能力。

Grounding LTL Tasks in Sub-Symbolic RL Environments for Zero-Shot Generalization

在子符号强化学习环境中将LTL任务接地以实现零样本泛化

Matteo Pannacci, Andrea Fanti, Elena Umili, Roberto Capobianco

机构 * Sapienza University of Rome（萨皮恩扎大学罗马分校） ； Sony AI（索尼人工智能） 纠错

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

AI总结 本文提出在子符号强化学习环境中通过联合训练多任务策略和符号接地器，实现LTL任务的零样本泛化。