AI Agent

Wuying-Browser-Agent: Real-World Centric Fundamental Long-Horizon Browser Agents

Wuying-Browser-Agent：以真实场景为中心的基础长时程浏览器智能体

AIMAE Team: Tianxiang Chen, Yan Cheng, Zhangye Han, Xiaowei Li, Chang Liu, Cheng Liu, Zhongqiang Ma, Long Peng, Xiaobing Tu, Yinggui Wang, Hongliang Wei, Chen Wu, Daiping Xin, Kunyu Zhou, Pengyang Zhou, Peiyuan Chen, Ziyuan Chen, Yutao Deng, Chunyu Dong, Xiangyu Fu, Yicheng Feng, Ruian He, Haochen Li, Miancan Liu, Zhengqin Liu, Wei Peng, Jinkui Ren, Haoyu Tan, Dong Xiao, Rongkun Xue, Shujian Yang, Xianhang Ye, Ziqi Yuan, Ziyang Yu, Linghan Zhang, Xiantao Zhang, Xuanpu Zhao, Yinan Zhao, Zhenghui Zhao, Bin Zhu, Likai Zou

机构 * Alibaba Cloud（阿里云） ； End-User Intelligent Computing BU（终端用户智能计算业务部） ； AI Model Application & Engineering Team（AI模型应用与工程团队） 纠错

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

AI总结 本文提出Wuying-Browser-Agent统一框架，通过多层面技术对齐解决浏览器智能体实际部署问题，在多项基准取得最优成绩，且具备通用智能体迁移能力。

SEE: Structure-aware Exploring & Exploiting for Long-horizon GUI Agent Trajectory Synthesis

SEE：用于长视野GUI代理轨迹合成的结构感知探索与利用

Zhuohang Fan, Beichen Zhang, Yuanfa Li, Changqiao Wu, Wei Liu, Jian Luan, Weigang Zhang

机构 * Harbin Institute of Technology, Weihai（哈尔滨工业大学（威海）） ； Harbin Institute of Technology (Weihai) Qingdao Research Institute（哈尔滨工业大学（威海）青岛研究院） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(title)；planning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对GUI代理轨迹合成中缺乏高覆盖率长视野轨迹的问题，提出SEE两阶段数据合成框架，通过高效探索和基于图的合成，产生可重复可解释数据，避免虚假循环，提升代理任务成功率和泛化能力，还将发布代码和数据集。

Comments Accepted (Oral) by ACM International Conference on Multimedia 2026 (ACM MM 2026)

MobileWorldSafety: Benchmarking GUI Agent Safety Against Environmental Injection Attacks in Android Apps

MobileWorldSafety：针对安卓应用中环境注入攻击的GUI智能体安全基准

Sujin Chen, Lijun Li, Tianyi Du, Jing Shao

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(title)；分类 cs.AI

AI总结 该研究推出MobileWorldSafety基准，基于142个真实安卓应用风险任务评估6种GUI智能体，发现其对环境注入攻击的成功率达40.4%-66.9%，为相关研究奠定基础。

EmbodiedGen V2: An Agentic, Simulation-Ready 3D World Engine for Embodied AI

EmbodiedGen V2：用于具身人工智能的具有智能体特性、可用于模拟的3D世界引擎

Xinjie Wang, Liu Liu, Taojun Ding, Andrew Choi, Chaodong Huang, Mengao Zhao, Ziang Li, Jackson Jiang, Chunlei Yu, Shengxiang Liu, Wei Xu, Zhizhong Su

机构 * Horizon Robotics（地平线机器人） ； WuwenAI（悟文智能） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agentic(title)

AI总结 研究提出EmbodiedGen V2这个用于具身智能的3D世界引擎，通过统一表示解决资产组装问题。其生成环境支持多种任务，评估中资产管道表现良好，强化学习提升了模拟成功率，确立了它作为可扩展模拟基础设施的地位。

Comments Project page: this http URL (http://horizonrobotics.github.io/EmbodiedGen)

Embodied-Navigator: Point, Think, Memorize, and Align for Efficient Navigation

具身导航器：指向、思考、记忆与对齐以实现高效导航

Hongyan Feng, Sunlai Chen, Xuanyu Liu, Miao Pan, Yangfan Xie, Yuxiang Cui, Zhongxiang Zhou, Rong Xiong, Wenqi Zhang, Jianwei Yin, Yueting Zhuang, Xuhong Zhang

机构 * ZJU（浙江大学） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)；planning(abstract)

AI总结 本研究提出具身导航框架TAMP-Nav，通过像素转3D动作、选择性推理记忆与GRPO两级对齐，在R2R-CE数据集上实现66.2% SR，仅需90k训练轨迹，达成高效具身导航的最优性能。

Dijkstra as an Oracle for Online Stochastic Shortest Path Navigation with Provable Guarantees

作为具有可证保证的在线随机最短路径导航的神谕的Dijkstra算法

Mansur M. Arief, Ali Akarma, Ahmad Alfan Alfian Irfan

机构 * King Fahd University of Petroleum and Minerals (KFUPM)（法赫德国王石油与矿产大学） ； Islamic University of Madinah（麦地那伊斯兰大学） ； Universitas Muhammadiyah Yogyakarta（日惹穆罕默迪亚大学） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究提出DORA算法，基于Dijkstra算法的可证保证特性，实现高效安全的在线随机最短路径导航，性能与最优值迭代相当且规划工作量显著减少，接触率满足预算要求。

ScreenSearch: Uncertainty-Aware OS Exploration

ScreenSearch: 带有不确定性的操作系统探索

Michael Solodko, Justin Wagle

机构 * Microsoft（微软） 纠错

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

AI总结 ScreenSearch通过结合结构化屏幕检索与基于不确定性的PUCT图强化学习，在大规模桌面探索中有效平衡探索与承诺，生成具有跨应用多样性的探索语料库。

Comments 22 pages, 8 figures, 21 tables

If, Then, Otherwise: Diagnosing Conditional Branching in Vision-Language Navigation

如果、那么、否则：诊断视觉-语言导航中的条件分支

Seoyoung Lee, Neel P. Bhatt, Pranay Samineni, Cong Liu, S P Sharan, Timothy Barclay, Gregory M. Wagner, Daniel Milan, Sandeep Chinchali, Ufuk Topcu, Atlas Wang

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Collins Aerospace（柯林斯航空航天公司） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)

AI总结 针对视觉-语言导航智能体的条件分支诊断需求，提出基于场景图的基准CondVLN及轻量级神经符号分支选择模型，可暴露智能体的逻辑决策失败并提升性能2倍。

Comments 11 pages, 1 figure, 3 tables. Project page: this https URL (https://condvln.github.io/)