AI Agent

UEmbed: Unified Sparse and Dense Multimodal Embeddings

UEmbed：统一稀疏与稠密多模态嵌入

Tingyu Song, Mingxin Li, Yanzhao Zhang, Dingkun Long, Pengjun Xie, Zhijie Nie, Yilun Zhao, Shu Wu

机构 * CASIA（中国科学院自动化研究所） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Yale University（耶鲁大学） 纠错

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

AI总结 UEmbed是一种仅解码器的多模态嵌入模型，可单次前向传播生成稀疏与稠密表示，在MMEB-v2和BEIR上表现优异，统一了两类嵌入并支持多模态智能体应用。

Diagnosing Search Behavior and Failure Modes in Long-Horizon Search Agents

长视野搜索智能体的搜索行为与失败模式诊断

Qi Liu, Jiaxin Mao, Fengbin Zhu, Tat-Seng Chua

机构 * Renmin University of China（中国人民大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 本研究通过轨迹级诊断区分长视野搜索智能体的检索与利用差距，发现搜索努力与答案质量弱相关，为优化深度研究系统提供了查询构建、证据管理等方向。

Control Under Compression: Reliability Frontiers for Tool-Using Agents

压缩下的控制：使用工具的智能体的可靠性边界

Yinghan Hou, Zongyou Yang

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

AI总结 研究针对工具使用智能体的控制上下文压缩，提出CompressAgent基准，揭示压缩的非线性可靠性边界，发现压缩会引发工具执行等错误，需以可执行结果评估压缩效果。

Comments 12 pages, 5 figures; includes an appendix

Post-Training at the Edge of Detectability: A Game-Theoretic Approach to Fine-Tuning

可检测边界处的后训练：一种用于微调的博弈论方法

Keegan Harris, Brian W. Lee, Ian Waudby-Smith, Philip Amortila, Nika Haghtalab, Michael I. Jordan

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Inria（法国国家信息与自动化研究所） ； École Normale Supérieure（巴黎高等师范学院） 纠错

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

AI总结 该研究提出博弈论框架解决RL微调中KL正则化系数设置问题，将均衡系数归约为KL正则化RL目标，在Qwen3-8B等模型实验中实现良好奖励-保留权衡，可用于审计开源模型API提供商。

LLM-INSTRUCT at UZH Shared Task 2026: Constraint-Aware Retrieval and Selective Debate for Paragraph-Level Argument Mining

LLM-INSTRUCT在UZH 2026共享任务中的应用：用于段落级论证挖掘的约束感知检索和选择性辩论

Phuong Huu Vu Tran, Long Minh Vo, Son Nguyen Minh Le, Hoang Van

机构 * Vietnamese-German University（越南-德国大学） ； RMIT University Vietnam（皇家墨尔本理工大学越南分校） ； VANGIA INNOVATIONS（VANGIA创新公司） 纠错

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

AI总结 本文介绍了在UZH 2026共享任务中用于段落级论证挖掘的获胜系统LLM-INSTRUCT，通过元数据感知检索、约束解码等方法缩小决策空间，提高了准确性和提交稳健性，在官方排行榜上取得优异成绩。

Comments Accepted to the 13th Workshop on Argument Mining (ArgMining 2026) at ACL 2026

Predictive Extrema, Unprofitable Policies: An AI-Assisted Audit of Candle-Based Binance Spot Timing Models

预测极值、无利可图的策略：基于蜡烛图的币安现货时机模型的人工智能辅助审计

Ayoub Jadouli

机构 * Abdelmalek Essaâdi University（阿卜杜勒马莱克·埃萨阿迪大学） 纠错

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

AI总结 研究基于蜡烛图的机器学习模型能否将加密货币极值预测转化为币安现货正向策略，通过模型运行和模拟器获取数值结果，经人工监督的AI代理辅助审计，结果显示多数测试协议未确立正向可执行策略价值，操作决策应为不交易。

Comments 23 pages, 5 figures, 8 tables. Simulation-only negative empirical study and human-supervised AI-assisted evidence audit. No live trading or investment advice. Code and available artifacts: https://github.com/AyoubJadouli/Quantbot-Research-Framework

Intelligence from Learnable Novelty

可学习新奇性中的智能

Yanbo Zhang, Michael Levin

机构 * Allen Discovery Center at Tufts University（塔夫茨大学艾伦发现中心） ； Wyss Institute for Biologically Inspired Engineering at Harvard University（哈佛大学威斯生物启发工程研究所） 纠错

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

AI总结 研究表明可学习新奇性产生智能不同投影，基于廉价可微储层计算机给出闭式估计器。此估计器无监督可恢复复杂度分类，作目标能推动神经细胞自动机发展，作奖励可提升强化学习智能体表现，让智能相关研究有了共同定量基础。

Comments 24 pages, 10 figures, 4 tables

Verify, Repair, Repeat, or Stop? Robust Stopping for Noisy Verify-Repair Loops in LLM Agents

验证、修复、重复还是停止？大语言模型代理中用于有噪声验证-修复循环的稳健停止方法

Yitao Wu, Si Shen, Rui Yang, Hong Peng, Bin Hu

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

AI总结 研究大语言模型代理中验证-修复循环有噪声时缺乏停止原则的问题，提出VRR-Stop框架，通过四参数噪声模型和信念过滤估计有效性，依真实边际增益符号决策，配对VRR-Guard，提升了停止可靠性与真实有效性。

Comments 18 pages, 10 figures, 10 tables. Under review

ToolAlignBench: Investigating Alignment Conflicts in Tool-Calling Enabled LLMs

ToolAlignBench：研究启用工具调用的大语言模型中的对齐冲突

Aryan Keluskar, Amrita Bhattacharjee, Huan Liu

机构 * School of Computing \& AI, Arizona State University, Tempe, AZ, USA 纠错

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

AI总结 研究受监管行业中工具调用大语言模型智能体的安全对齐冲突，构建含128个场景的基准测试，发现安全对齐开源模型有时会违背部署指令，擦除可降低举报率，揭示多元对齐矛盾，发布基准测试框架。

Comments Accepted to the Pluralistic Alignment Workshop at ICML 2026

Where Should RL Post-Training Compute Go? Model Size, Search, Learning, and Feedback

强化学习训练后计算资源应投向何处？模型大小、搜索、学习与反馈

Patrick Wilhelm, Odej Kao

机构 * Technische Universität Berlin（柏林工业大学） 纠错

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

AI总结 研究强化学习训练后计算资源分配问题，引入浮点运算核算框架，通过LoRA适配的Qwen2.5策略发现条件分配前沿，揭示模型选择与训练分配关联及奖励系统对核算影响，提出RACE协议，建议相关论文报告总浮点运算及计算分配方式。

A Minimalist Retargeting-Guided Reinforcement Learning Recipe for Dexterous Manipulation

一种用于灵巧操作的极简重定向引导强化学习方法

Yunhai Feng, Natalie Leung, Jiaxuan Wang, Lujie Yang, Haozhi Qi, Preston Culbertson

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； Amazon FAR（亚马逊FAR） 纠错

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

AI总结 研究如何将重定向引导强化学习用于灵巧操作，提出REGRIND方法，从单人演示学习策略，经重定向、模拟训练、零样本转移到硬件，在丰富接触任务中产生类人行为，还分析了模拟到现实转移的关键因素。

Comments Website: https://yunhaifeng.com/REGRIND

Tool-Adaptive LLM Reranker

工具自适应语言模型重排器

Zichuan Liu, Ruijin Hua

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

AI总结 研究针对生成式大语言模型在复杂查询时的事实幻觉及重排延迟问题，提出TALRanker框架，将相关性评分形式化为马尔可夫决策过程，经两阶段训练优化，在检索基准上性能领先，兼顾吞吐量与准确性。

Comments 12 pages, 7 figures, 6 tables

Exploratory Analysis of Deep Learning Models for Forecasting Meteorological Parameters in the Agricultural Sector

农业领域气象参数预测深度学习模型的探索性分析

Piotr Sikora, Sotirios Kontogiannis

机构 * Lodz Universtiy of Technlogy（罗兹工业大学） ； MicroComputer Systems Laboratory（微计算机系统实验室） ； University of Ioannina（约阿尼纳大学） 纠错

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

AI总结 研究对深度学习架构进行比较评估，用于农业气象参数多变量预测，利用希腊约阿尼纳的观测数据，对比多种模型在24小时次日和168小时提前一周预测任务中的表现，发现混合模型在短期预测中更优且参数更少。

Comments 13 pages, 5 figures

Memory-Conditioned Tool Calling for Camera-First Visual Agents

用于相机优先视觉智能体的内存条件工具调用

Xiaofan Wu, Xi Zeng, Miaoxia Chen, Peishan Chen, Shuyan Li, Jiyun Yao, Hanyong Zhong, Jiahao Zhu

机构 * Chance AI（机遇人工智能公司） 纠错

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

AI总结 研究在相机优先视觉智能体中个人视觉记忆对工具选择等的影响，采用三层视觉记忆调节大语言模型工具调用循环，通过对800张图像与合成内存块实验发现，移除三层内存块会降低工具查询相关性和端到端效用。

Comments 13 pages, 3 figures, 4 tables. Equal contribution: Xiaofan Wu, Xi Zeng. Corresponding author: xiaofan@chance.vision

Context Graphs for Proactive Enterprise Agents

用于主动企业智能体的上下文图

Avinash Kumar

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

AI总结 研究旨在让企业智能体更主动，提出上下文图结构，定义相关检测引擎、评分器和呈现层，形式化组件并给出Python实现，经案例研究评估，该方法提升了Precision@5，降低误报率和平均呈现时间。

Future Confidence Distillation in Large Language Models

大语言模型中的未来置信度蒸馏

Sahil Kale

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

AI总结 研究大语言模型置信度估计，通过比较解决问题前后的置信度，发现其在回答过程中演变。基于此引入未来置信度蒸馏，用解决问题后的置信度估计训练解决问题前隐藏表征的预测器，实现可靠且低成本的置信度估计。

Comments 16 pages, 5 figures

Predicting LLM Safety Before Release by Simulating Deployment

通过模拟部署预测大语言模型发布前的安全性

Marcus Williams, Hannah Sheahan, Cameron Raymond, Tomek Korbak, Deng Pan, Peilin Yang, Leon Maksin, Ningyi Xie, Phillip Guo, Ian Kivlichan, Micah Carroll

机构 * OpenAI（开放人工智能研究公司） 纠错

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

AI总结 研究通过模拟部署预测大语言模型发布前安全性的方法，从去识别化对话出发，固定前缀用候选模型生成回复来评估。该方法能估计行为不当率，优于基线，还能克服工具重新采样挑战，为外部研究提供途径，助力预测模型现实行为及评估部署风险。

Comments 31 pages

AutoSpec: Safety Rule Evolution for LLM Agents via Inductive Logic Programming

AutoSpec: 通过归纳逻辑编程实现LLM智能体的安全规则演化

Pingchuan Ma, Zhaoyu Wang, Zimo Ji, Yuguang Zhou, Zhantong Xue, Zongjie Li, Shuai Wang, Xiaoqin Zhang

机构 * Zhejiang University of Technology（浙江工业大学） 纠错

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

AI总结 提出AutoSpec框架，利用归纳逻辑编程引导的CEGIS自动演化专家定义的安全规则，平衡精确率和召回率，在代码执行和具身智能体领域将F1提升至0.98和0.93，减少高达94%的误报。

Multimodal Evaluator Preference Collapse: Cross-Modal Coupling in Self-Evolving Agents

多模态评估者偏好坍缩：自进化智能体中的跨模态传染

Zewen Liu

机构 * Qilu Institute of Technology, School of Software Engineering（齐鲁理工学院软件工程学院） 纠错

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

AI总结 研究多模态自评估中偏好坍缩的加剧现象，发现跨模态传染导致策略选择扭曲，并引入传染矩阵量化风险。

Comments 17 pages, 0 figures

FactorLibrary: From Polynomials to Circuits via Recursive Subgoals

FactorLibrary: 从多项式到电路通过递归子目标

Rohan Pandey, Michael Ruofan Zeng, Weikun K. Zhang, Kaijie Jin, Naomi Morato, Archit Ganapule, Bhaumik Mehta, Jarod Alper

机构 * University of Washington, Seattle, WA, USA（华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 将有限域上多项式的最小算术电路发现建模为强化学习问题，提出FactorLibrary存储可分解子表达式作为子目标，使用PPO+MCTS的top-down方法在复杂度8以内达到91.8%的成功率。

Comments 14 pages, 8 figures, in 3rd AI for Math Workshop (ICML 2026)

EComAgentBench: Benchmarking Shopping Agents on Long-Horizon Tasks with Distributed Hidden Intent

EComAgentBench：在分布式隐藏意图的长时任务上基准测试购物代理

Zeyao Du, Tong Li, Yanci Zhang, Haibo Zhang

机构 * Shopee 纠错

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

AI总结 提出EComAgentBench基准，包含662个基于真实亚马逊产品的任务，要求代理在100次工具调用内从可见查询、工具门控配置文件和脚本化澄清中挖掘隐藏意图，验证候选产品并提交最终选择，通过类型化源标签评分归因失败。

IRumAI: Reinforcement Learning for Indian Rummy

IRumAI: 面向印度拉米纸牌游戏的强化学习

Vignesh Mohan

机构 * IEEE 纠错

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

AI总结 提出首个面向印度拉米纸牌游戏的强化学习智能体IRumAI，采用PPO、融合感知编码、死牌驱动奖励和双分支卷积架构，在仅对弱启发式训练后，以53.9%胜率击败最强搜索对手，推理速度比最优启发式快7000倍以上。

Comments 9 pages, 2 figures, 6 tables

LedgerAgent: Structured State for Policy-Adherent Tool-Calling Agents

LedgerAgent: 策略遵从工具调用代理的结构化状态

Md Nayem Uddin, Amir Saeidi, Eduardo Blanco, Chitta Baral

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； University of Arizona（亚利桑那大学） 纠错

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

AI总结 针对客服领域策略遵从工具调用代理，提出LedgerAgent方法，通过独立账本维护任务状态并渲染到提示中，在执行工具调用前检查状态依赖策略约束，提升多轮一致性。

Comments Work in Progress

Uncertainty Decomposition for Clarification Seeking in LLM Agents

LLM代理中寻求澄清的不确定性分解

Gregory Matsnev

机构 * AI Talent Hub, ITMO University（AI Talent Hub, ITMO大学） 纠错

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

AI总结 提出一种基于提示的不确定性分解方法，将行动置信度与请求不确定性分离，使代理能在任务规范模糊时主动寻求澄清，在五个LLM骨干上平均澄清F1提升36%-73%。

Comments 26 pages, 8 figures. Source code: https://github.com/PE51K/udcs-in-llm-agents

Risk-Aware LLM Agents for Geospatial Data Retrieval: Design and Preliminary Adversarial Evaluation

风险感知的LLM智能体用于地理空间数据检索：设计与初步对抗性评估

Kyle Gao, Joel Cumming, Jonathan Li, Linlin Xu, David A. Clausi

机构 * Dept. of Systems Design Engineering, University of Waterloo（滑铁卢大学系统设计工程系） ； SkyWatch ； Dept. of Geography and Environmental Management, University of Waterloo（滑铁卢大学地理与环境管理系） ； Dept. of Geomatics Engineering, University of Calgary（卡尔加里大学测绘工程系） 纠错

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

AI总结 提出一种基于LLM的框架，通过自然语言查询从云地理空间目录检索遥感数据，集成三个智能体实现安全、意图解析和API调用生成，初步对抗实验表明提示级安全指令提升鲁棒性但需系统级防御。

Comments Accepted for publication in the International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences (ISPRS Archives), ISPRS Congress 2026

Journal ref Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLIX-B3-2026, 1419-1426, 2026

Search Discipline for Long-Horizon Research Agents

长周期研究智能体的搜索纪律

Adithya Srinivasan, Devesh Paragiri

机构 * North Carolina State University（北卡罗来纳州立大学） ； University of Maryland（马里兰大学） 纠错

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

AI总结 针对研究智能体使用聚合指标评估候选方案导致科学有效性反转的问题，提出一种外部审计协议，基于分解行为而非单一分数进行决策。

Comments 9 pages, 1 figure

Harness Engineering for Physical AI: Robot Middleware Is the Harness Layer

面向物理AI的驾驭工程：机器人中间件即驾驭层

Sanghoon Lee, Jiyeong Chae, Kyung-Joon Park

机构 * Daegu Gyeongbuk Institute of Science and Technology (DGIST)（大邱庆北科学技术院） 纠错

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

AI总结 本文提出机器人中间件作为物理AI的驾驭层，需同时干预控制、计算和通信，并补充投影、隔离和转移三种缺失的强制功能，以ROS 2驾驭配置文件为例。

Comments 6 pages, 2 figures, 2 tables. Big Ideas track submission to the 27th ACM/IFIP International Middleware Conference (Middleware 2026)

Contract2Tool: Learning Preconditions and Effects for Reliable Tool-Augmented LLM Agents

Contract2Tool: 学习可靠工具增强型LLM代理的前提条件和效果

Rahul Suresh Babu, Laxmipriya Ganesh Iyer

机构 * Independent Researcher（独立研究者） ； United States of America（美国） 纠错

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

AI总结 提出Contract2Tool框架，从元数据、文档和执行轨迹中推断工具契约，实现因果工具过滤，在保持可靠性的同时大幅减少工具选择和token使用。

NTILC: Neural Tool Invocation via Learned Compression

NTILC: 通过学习的压缩实现神经工具调用

Andrew Krikorian, Yayuan Li, Jason J. Corso

机构 * Department of Robotics, University of Michigan（机器人学系，密歇根大学） ； Department of ECE, University of Michigan（电子工程与计算机科学系，密歇根大学） 纠错

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

AI总结 提出NTILC框架，用学习的潜在检索替代上下文工具查找，将工具选择与参数生成解耦，通过签名感知复合损失函数提升选择精度，相比基线减少95%上下文消耗和74%延迟。

Comments 10 Pages, 4 Figures, 5 Tables, 1 Algorithm

Learning to Run Power Networks: Effective AlphaZero-inspired Topological Control

学习运行电力网络：受AlphaZero启发的有效拓扑控制方法

Lukas Zetto, Benjamin Schäfer, Qiong Huang

机构 * Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对电网拓扑控制的组合空间与约束问题，研究受AlphaZero启发的模型方法，发现优化的AlphaZero达98.43%生存能力，需结合领域启发式、二元奖励与受限观测空间。

Comments 10 pages, 9 figures. Accepted for publication in ACM SIGENERGY Energy Informatics Review, Volume 6, Issue 3, September 2026