AI Agent

Antares: Foundation Models for Agentic Vulnerability Localization

Antares：用于智能体漏洞定位的基础模型

Supriti Vijay, Aman Priyanshu, Didier Chapoteau, Arthur Goldblatt, Jianliang He, Kimia Majd, Fraser Burch, Baturay Saglam, Takahiro Matsumoto, Zhuoran Yang, Amin Karbasi

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

AI总结 该研究提出基于IBM Granite的Antares系列紧凑语言模型，经两阶段训练用于智能体漏洞定位，其30亿参数版本性能接近GPT-5.5且远超更大模型，推理高效低成本。

Comments 57 pages, 12 figures, technical report for antares

Harness-R1: Learning to Edit Executable Runtime Harnesses from Agent Failure Trajectories

Harness-R1：从智能体失败轨迹中学习编辑可执行运行时管控程序

Shuai Shao, Kangning Zhang, Qingyao Li, Shijian Wang, Hao Wang, Wenxiang Jiao, Yuan Lu, Yi Guo, Weiwen Liu, Weinan Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Xiaohongshu Inc.（小红书公司） ； Southeast University（东南大学） 纠错

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

AI总结 Harness-R1是首个基于智能体失败轨迹学习编辑可执行运行时管控程序的方法，经WebShop等基准测试，可提升Qwen3.5-9B智能体成功率，为管控程序与智能体协同进化提供了方向。

Assuming You Knew: Fixing an Epistemic Semantics for Flow Policies Using Agentic AI

假设你已知：使用智能体AI修复流策略的认知语义

David A. Naumann

机构 * Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院） 纠错

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

AI总结 该研究针对流策略认知语义框架的缺陷，借助智能体AI编码助手在Rocq中完成修正形式化的机器验证，形成了可比较不同策略规范风格并支持实施的通用框架。

AOSpec: Action and Observation Co-Speculation for Low-Latency Agent Serving

AOSpec：用于低延迟智能体服务的动作与观测协同推测

Hao Mark Chen, Jinnan Guo, Wayne Luk, Hongxiang Fan

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

AI总结 AOSpec是一种动作与观测协同推测的无损框架，通过EVD和JASV技术降低智能体服务延迟，在Terminal-Bench上较基线实现显著延迟缩减，且观测模型可跨基准迁移。

Neural operator learning for collision-aware trajectory planning of spacecraft swarms

面向航天器集群碰撞感知轨迹规划的神经算子学习

Sidhdharth D. Sikka, Suyi Gao, Zehui Lu, Rongjie Lai, Shaoshuai Mou

机构 * Purdue University（普渡大学） ； Manifold Research Group（流形研究组） 纠错

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

AI总结 该研究提出排列等变神经算子，结合自监督物理目标与对抗威胁训练，实现航天器集群轨迹规划，可零样本泛化到大规模集群，精度接近最优控制求解器，性能优于无碎片感知基线。

Comments 27 pages, 6 figures, 6 tables. Submitted to Nature Machine Intelligence. Video abstract included as ancillary file

AutoFOAM: The Self-Refining Autonomous OpenFOAM Agent

AutoFOAM：自优化自主OpenFOAM智能体

Arun Govind Neelan, A Seshaditya

机构 * SimuNetics ； Onnes Cryogenics ； Quasi AI 纠错

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

AI总结 AutoFOAM是基于Qwen-coder 2.5-14B微调的自主LLM智能体，通过7阶段迭代循环及三种抗退化机制，可基于自然语言指令完成OpenFOAM模拟，助力CFD工作流程普及与快速原型开发。

Scaling Scientific Discovery Environments for Turn-Level Agentic RL

面向回合级智能体强化学习的科学发现环境扩展

Yucheng Xu, Keyi Zhang, Yuyang Yu, Min Zhang, Shiyuan Meng, Pei Chu, Zhongying Tu

机构 * Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出可扩展框架SciDisco，结合SciThèque与DiscoPO，训练出的SciDisco-14B在假设驱动的科学数据分析基准上实现了当前最优性能。

When Unlearning Fails: Reliable Data Deletion under Post-Training in Agent Networks

当遗忘失效时：智能体网络后训练下的可靠数据删除

Zihao Ding, Jun Huang, Liang Dong

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

AI总结 针对自改进联邦智能体网络后训练时数据删除易出现影响回声的问题，提出MUTE方法，经实验验证其可在保障任务效用的同时降低行为泄漏且通信开销更低。

Leveraging Trajectory Graphs for Pre-Execution Error Diagnosis in Agentic LLM Systems

利用轨迹图实现智能体大语言模型系统的预执行错误诊断

Xu Zheng, Zhuomin Chen, Chaohao Lin, Hua Wei, Haifeng Chen, Wei Cheng, Dongsheng Luo

机构 * Florida International University（佛罗里达国际大学） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； NEC Laboratories America（美国 NEC 实验室） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出Trajectory Graph Copilot框架，以Graph Debugger为核心，通过预执行错误诊断提升LLM智能体完成长周期任务的能力，在多基准测试中平均提升14.69%通过率。

SkillMentor: LLM Agent Self-Evolution via Learning Blind-Spot Diagnosis

SkillMentor：基于盲点诊断的大语言模型智能体自我进化

Xiaoyi Bao, Yuanzhen Xie, Yunzhi Tan, Jinghang Gu, Zhongqing Wang, Chu-Ren Huang, Bo Hu, Zang Li

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Platform and Content Group, Tencent（腾讯平台与内容事业群） ； Soochow University（苏州大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SkillMentor，将盲点诊断作为独立于执行的可学习智能体能力，通过强化学习训练导师策略，在AppWorld和BFCLv3上使执行器性能平均提升44.2%，实现无需更新执行器的智能体自我进化。

PIE-APT: A Unified Framework for Temporal Planning and Contradiction Hunting via Incremental Direct-Derivation Abduction

PIE-APT：基于增量直接推导溯因的时态规划与矛盾检测统一框架

Amir Hossein Sharafi, Alireza Shahbazi

机构 * Najm（纳吉姆） ； Tafresh University（塔夫雷什大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出统一框架PIE-APT，含PIE-Abducer与PIE-APT模块，通过增量直接推导溯因解决动态知识图谱规划与矛盾检测问题，在OWL基准上优于经典规划器与MHS基线。

WikiLoop: Jointly Learning to Build and Navigate Agent-Native Wikis with Downstream Feedback

WikiLoop：基于下游反馈联合学习构建与智能体原生Wiki导航

Haoliang Ming, Feifei Li, Wenhui Que

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

AI总结 WikiLoop是反馈耦合框架，以Qwen3.5-9B为主干，联合学习构建与导航智能体原生Wiki，在AuthTrace等数据集上提升答案正确性，整合两种角色能力且无需特定数据集训练。

Comments 13 pages, 2 figures, 12 tables. Includes supplementary material

Eco3S: Complex Socio-Economic System Simulation via Agent-Based Models

Eco3S：基于智能体模型的复杂社会经济系统仿真

Shaopeng Wei, Yufei Cheng, Wenxi Sun, Yepeng Ding, Yu Zhao, Gang Kou

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

AI总结 Eco3S是面向经济研究与政策分析的社会经济系统仿真框架，通过三种关键机制解决现有LLM-based ABM的挑战，经多场景实验验证其有效性、可扩展性与通用性。

Comments 18 pages, 18 figures, 7 tables

GoGoTB: Agentic RTL Verification with Specification-Grounded Coverage Closure

GoGoTB：基于规范驱动覆盖闭合的智能体式RTL验证

Xin Xin, Jincheng Lou, Junhui Li, Jinglin Yan, Panda Xiao, Di Wu, Haixiao Li, Weicong Lu, Weijian Fan, Xinyu Qu, Yuxiang Zhao, Min Yu, Zhixiong Di, Yibo Lin

机构 * Tencent（腾讯） ； School of Integrated Circuits, Peking University（北京大学集成电路学院） ； Southwest Jiaotong University（西南交通大学） ； Institute of Electronic Design Automation, Peking University（北京大学电子设计自动化研究所） ； Beijing Advanced Innovation Center for Integrated Circuits（北京集成电路高精尖创新中心） 纠错

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

AI总结 GoGoTB是实现端到端验证闭合的智能体式RTL验证框架，在8个RTL设计上无需人工干预，实现100%环境生成成功率及多维度高覆盖率，优于现有方法。

Comments 9 pages, 7 figures, 3 tables. Xin Xin and Jincheng Lou contributed equally to this work and share first authorship

ODYSSE: Episode-wise Policy Optimization for Personalized Agentic Reasoning

ODYSSE：用于个性化智能体推理的逐情节策略优化

Jiaqi Zhang, Tong Chen, Junliang Yu, Quoc Viet Hung Nguyen, Hongzhi Yin

机构 * The University of Queensland（昆士兰大学） ； Griffith University（格里菲斯大学） 纠错

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

AI总结 研究个性化智能体推理问题，提出基于强化微调框架ODYSSE，核心方法是逐情节GRPO，通过情节级奖励机制等解决长动作跨度等问题，经实验验证其在个性化GUI推理任务中优于其他模型，有效提升个性化智能体推理能力。

VisualPatchWorld: Code World Models as Latent Structured Representations for Planning

视觉补丁世界：作为规划潜在结构化表示的代码世界模型

Jiaxin Bai, Jiaxuan Xiong

机构 * Hong Kong Baptist University（香港浸会大学） 纠错

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

AI总结 研究旨在构建用于规划的代码世界模型。提出VisualPatchWorld方法，先选定性动力学形式，再拟合参数。实验表明其平均规划成功率69.0%，超基线23.5分，在多方面接近真实引擎成功率，为自动构建有用的代码世界模型提供实用途径。

AI's Capability in Assisting Scientific Research in Physics, Astrophysics, and Cosmology II: Project Planning and Proposal Evaluation

人工智能在协助物理、天体物理和宇宙学科学研究中的能力II：项目规划与提案评估

Jia Liu, Veena Krishnaraj, Kateryna Vovk, Kosuke Aizawa, Adrian E. Bayer, Linda Blot, Jessica Cowell, Suyog Garg, Jonathan Grée, Anamaria Hell, Ben Horowitz, Masaya Ichikawa, Kanyuni Iemoto, Keigo Kondo, Zacharie Lorsin, Kevin McCarthy, Jamie Robinson, Miguel Ruiz-Granda, Leander Thiele, Ievgen Vovk, Mingshen Zhou

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

AI总结 研究大语言模型在科学项目规划与提案评估中的作用，人类和三个当代模型生成计划，再由人类与前沿模型盲评，结果显示当前模型能产出类似人工的计划，但人工智能评审员更青睐人工智能生成的提案，部署时需谨慎。

Comments 16 pages, 4 figures

Falsifiable Commitment Planning for Self-Correcting Web Agents

用于自我纠正网络代理的可证伪承诺规划

Guangyi Liu, Huan Zhao, Quanming Yao

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

AI总结 研究长期运行网络代理易偏离轨道问题，提出FCPAgent框架，将计划步骤表示为FCU，通过计划-测试-修复循环执行，经混合承诺测试模块和范围感知修复提高成功率，在WebArena上相比基线有显著提升。

Hybrid Advantage Estimation with Unified Critic for VLM Agentic Reinforcement Learning

用于视觉语言模型智能体强化学习的统一评论家混合优势估计

Wenxuan Zhang, Yuhui Wang, Donggang Jia, Xiaoqian Shen, Jian Ding, Ivan Viola, Jürgen Schmidhuber, Mohamed Elhoseiny

机构 * KAUST（沙特阿卜杜拉国王科技大学） 纠错

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

AI总结 研究视觉语言模型智能体强化学习，提出HyGAE框架，用统一评论家估计值，推导混合优势联合优化令牌和轮次级目标，在多轮决策环境评估中平均成功率91%，比其他方法显著提升10%，证明混合优势解析形式对优化关键。

Comments Accepted by ECCV 2026

SEGRA: Structured Experience-Guided Graph Reasoning Agent for Gremlin Based Question Answering

SEGRA：用于基于Gremlin的问答的结构化经验引导图推理代理

Saiyue Lyu, Mariam Dundua, Vishaal Kapoor, Sarthak Ahuja, Neda Kordjazi, Evren Yortucboylu, Harsh Amin, Rebecca Steinert

机构 * University of British Columbia（英属哥伦比亚大学） ； Amazon（亚马逊） 纠错

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

AI总结 针对企业文本到Gremlin问答难题，SEGRA引入经验引导代理，集成多种技术，包括意图路由、查询生成等。在企业IT支持基准测试中成绩出色，平均评判分数大幅提高，技能库还降低了成本，提升了企业图问答的准确性与效率。

Opti-Q: A Constraint-Based Optimization Framework for Multi-LLM Question Planning

Opti-Q：一种用于多语言模型问题规划的基于约束的优化框架

Aamir Hamid, Bharg Barot, Satvik Racharla, Tim Finin, Primal Pappachan, Roberto Yus

机构 * University of Maryland, Baltimore County（马里兰大学巴尔的摩县分校） ； Portland State University（波特兰州立大学） 纠错

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

AI总结 研究针对多语言模型预算部署难题，提出OPTI-Q框架。该框架将模型调用建模为执行DAG操作符，利用PERFDB估计质量和成本，经帕累托前沿搜索选计划，在指定预算下于MMLU-Pro和SimpleQA上提升QoA，实现更好的质量-资源权衡。

Agent-Guided Relational Concept Discovery: Toward Interpretable Surgical Margin Assessment

代理引导的关系概念发现：迈向可解释的手术切缘评估

Nooshin Maghsoodi, Amoon Jamzad, Robert Policelli, Mohammad Farahmand, Dilakshan Srikanthan, Martin Kaufmann, Kevin Y. M. Ren, Shaila Merchant, Sonal Varma, Ross Walker, Doug McKay, John Rudan, Gabor Fichtinger, Parvin Mousavi

机构 * Queen’s University（女王大学） 纠错

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

AI总结 针对深度学习模型用于手术切缘评估时面临的泛化难及黑箱问题，提出代理引导的概念发现框架，直接从数据学习概念，经推理代理和知识图谱完善调整，在相关数据集和术中病例中提升了评估效果。

Comments This paper is accepted to MICCAI 2026, and this is the submission version, not the camera-ready version

Logical Regression for Planning with Axioms

基于公理的规划逻辑回归

Connor Little, Christian Muise

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

AI总结 研究含公理领域中动作的逻辑回归，提出近似方法，将条件限制在部分状态以避免公理重算。该方法可泛化部分状态，减少执行监控变量，增强执行监控在意外变化环境中的恢复能力。

SPORD: A Simulation-Propose-then-OR-Dispose Approach for Supply Chain Planning

SPORD：一种用于供应链规划的模拟-提出-然后-优化-处置方法

Jiayin He, Yutong Pan, Sen Yang, Ningxuan Kang, Yongzhi Qi, Jianshen Zhang, Wei Qi, Zuo-Jun Max Shen

机构 * Department of Industrial Engineering, Tsinghua University（清华大学工业工程系） ； College of Engineering, UC Berkeley（加州大学伯克利分校工程学院） ； Faculty of Business and Economics, University of Hong Kong（香港大学经管学院） 纠错

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

AI总结 针对电商供应链规划中孤立项目及面临的难题，提出模拟-提出-然后-优化-处置方法（SPORD）及NetSim平台，通过解耦实现加速模拟与操作闭环，应用后提升服务质量、降低履约率并实现碳减排，推动模拟用于主动规划。

Explainability Framework for Policy-Aware Autonomous Agents

策略感知自主智能体的可解释性框架

Heather Merhout, Daniela Inclezan

机构 * Miami University（迈阿密大学） 纠错

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

AI总结 针对策略感知自主智能体，借鉴社会科学见解，用回答集编程语言结合Python实现可解释性框架，利用违反策略的惩罚创建对比性解释，并通过调查评估框架。

Comments In Proceedings ICLP 2026, arXiv:2607.17707

Journal ref EPTCS 450, 2026, pp. 515-528

Courteous Anticipation: Improving Long-Lived Task Planning in Persistent Shared Environments

礼貌预期：改善持久共享环境中的长期任务规划

Md Ridwan Hossain Talukder, Roshan Dhakal, Elizabeth Phillips, Gregory J. Stein

机构 * George Mason University（乔治梅森大学） 纠错

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

AI总结 研究共享持久环境中机器人任务规划问题，提出礼貌预期规划方法，基于模型规划器联合最小化即时成本与预期未来成本，经独立估计器估计，在家庭和餐厅环境实验中相比其他规划降低了任务序列总成本。

Comments 9 Pages

From Distances to Trajectories: Real-Time Signed Distance Function Mapping and Distance-Accelerated Motion Planning for UAVs

从距离到轨迹：无人机的实时带符号距离函数映射与距离加速运动规划

Jason Stanley, Zhirui Dai, Qihao Qian, Tzu-Chin Ho, Tianxing Fan, Siddharth Saha, Christopher Barngrover, Ki Myung Brian Lee, Nikolay Atanasov

机构 * UC San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Shield AI（护盾人工智能公司） 纠错

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

AI总结 研究针对无人机在杂乱环境中的自主飞行，提出围绕带符号距离函数协同设计映射与规划阶段。开发OREN重建SDF，Bubble$^\star$基于距离信息规划，减少碰撞检查。集成方法在四旋翼飞行器上实时导航，提升SDF估计并快速找到长轨迹。

Comments 25 pages, 10 figures, 5 tables

A Decision-Centered Reference Architecture for Trustworthy Agentic Commerce

用于可信代理商务的以决策为中心的参考架构

Dimitrios S. Sfiris

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

AI总结 研究针对代理商务问题，提出以决策为中心的与协议无关的架构，含规范信封等多种机制，通过开源实现、多场景和消融评估，支持受保护依赖项检测等多项功能，但未涵盖部分关键特性。

Comments 23 pages, 3 figures. Includes ancillary reproducibility materials

SAGE: Subgoal-Conditioned Action Generation for Latent World Model Planning

SAGE：用于潜在世界模型规划的子目标条件动作生成

Letian Cheng, Qi Zhang, Yisen Wang

机构 * 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 研究潜在世界模型规划中提议质量受限问题，提出先验条件规划器，利用目标条件生成器预测潜在子目标，结合不同时长子目标作先验，实验证明该方法显著提升长期规划性能。

Planning with Transformers: Chain of Computation and Structured Context Windows

使用Transformer进行规划：计算链与结构化上下文窗口

Ehsan Futuhi, Nathan R. Sturtevant

机构 * Department of Computing Science, University of Alberta（阿尔伯塔大学计算科学系） ； Alberta Machine Intelligence Institute (Amii)（阿尔伯塔机器智能研究所） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型解决规划问题的不足，提出计算链架构，利用结构化上下文窗口，让语言模型学习规划策略、预测世界模型并执行算术运算，在多个任务上取得高成功率，能解决复杂汉诺塔问题且减少训练数据。