AI Agent

WorkSurface-Bench: Benchmarking Enterprise Agents on Multi-Surface Knowledge Routing

WorkSurface-Bench：在多表面知识路由上对企业代理进行基准测试

Hao Liang, Meiyi Qiang, Sizhe Qiu, Linzhuang Sun, Wentao Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； Zhongguancun Academy（中关村科学城） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；tool use(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对企业代理整合异构知识源时表面路由能力评估不足的问题，提出WorkSurface-Bench基准测试，含多种任务且答案可审计，评估多个模型主干，揭示表面选择与任务完成关系及干预效果，并发布相关资源。

SIREN: Towards End-to-End Extreme-Weather Early Warning with Experience-Grounded LLM Agents

SIREN：借助基于经验的大语言模型智能体实现端到端极端天气预警

Hang Ni, Weijia Zhang, Fan Liu, Mengqian Lu, Hao Liu

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； The World Sustainable Development Institute（世界可持续发展研究所） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究借助大语言模型智能体实现端到端极端天气预警。开发了包含多任务问答实例的SIREN-Bench基准，发现现有框架差距后，构建基于经验的SIREN框架，结合多种技术，实验证明其在预警程序和预警链上优于基线。

Beyond Success Rate: Cost-Aware Evaluation of Offensive and Defensive Security Agents

超越成功率：攻防安全代理的成本感知评估

Paul Kassianik, Blaine Nelson, Yaron Singer

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；tool use(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究通过成本-成功率视角评估语言模型安全代理，在攻防挑战中比较固定成本下模型性能，发现红蓝队任务扩展模式不同，进攻性CTF性能与测试时计算量有关，防御性SOC调查更依赖工具使用等，强调安全代理基准应考量经济效率与运营契合度。

Solar Open 2 Technical Report

太阳能开放2技术报告

Sungrae Park, Sanghoon Kim, Gyoungjin Gim, Jungho Cho, Hyunwoong Ko, Minbyul Jeong, Minjeong Kim, Keunwoo Choi, Chaehun Shin, Chanwoong Yoon, Dongjun Kim, Eunwon Kim, Gyungin Shin, Hyeonju Lee, Hyungkyu Kang, Inseo Song, Jisu Bae, Jiyoon Han, Jiyun Lee, Joonkee Kim, Junyeop Lee, Mikyoung Cha, Sangwon Yu, Sehwan Joo, Seokyoon Kang, Seonghoon Yang, Seung Shin, Seunghyun Lee, Seungseop Lim, Seungyoun Shin, Sukyung Lee, Taegyeong Eo, Taehwan Oh, Taewhoo Lee, Wonho Song, Wonjun Oh, Wonseok Hwang, Yunsu Kim, Yura Shim, Hwalsuk Lee, Sunghun Kim, Du-Seong Chang, Kyunghyun Cho, Seungju Han, Yejin Choi, Junsuk Choe, Hwaran Lee, Minjeong Ban, Yun Taewon, Hwanjun Song, Jae-Gil Lee, KyungTae Lim, Alice Oh

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文介绍为长期代理任务构建的太阳能开放2语言模型。通过混合注意力堆栈等技术扩大规模，利用更强起点和高价值数据实现高效训练，经多教师策略蒸馏构建代理技能，在多项基准测试中表现出色，展示了其在语言模型领域的优势。

HERMES: Heterogeneous Edge-Relational Multi-Head Embedded SSM Attention for Traffic Conflict Prediction at Signalized Intersections

HERMES：用于信号交叉口交通冲突预测的异构边缘关系多头嵌入式SSM注意力模型

Md Monzurul Islam, Subasish Das

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究针对交通冲突预测，提出HERMES异构边缘关系图神经网络，利用特定关系注意力等方法，在多指标上表现优异，优于基线模型，联合训练提升目标站点性能，为信号交叉口路边安全监测提供支持。

Building Trust in Autonomous Commerce: A Verifiable Global Event Timeline and AI-Ready Fraud Intelligence Layer

在自主商业中建立信任：可验证的全球事件时间线和支持人工智能的欺诈情报层

Rajat Srivastava

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究为智能商业提出可验证全球事件时间线，由规范事件模式等四组件构成，还引入欺诈标记和数据集谱系模型。原型实现实证结果显示，其在处理事件速度、验证时间、证明大小及验证性能上有优势。

Comments 18 pages, 4 tables, 1 figure. Preprint also available on Zenodo: https://doi.org/10.5281/zenodo.19060285

Predictive single cell foundation model for gene regulation and aging with privacy-preserving tabular learning

用于基因调控和衰老的具有隐私保护表格学习的预测性单细胞基础模型

Jiayuan Ding, Jianhui Lin, Ziyang Miao, Nils Mechtel, Shiyu Jiang, Yixin Wang, Zhaoyu Fang, Jorge D. Martin-Rufino, Chen Weng, Reuben Saunders, Weize Xu, Jonathan S. Weissman, Min Li, Jiliang Tang, Wei Ouyang, Yuancheng Ryan Lu, Xiaojie Qiu

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；AI agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究针对单细胞数据独特表格结构及隐私问题，提出用联邦学习设计的Tabula模型，开发Chiron平台。该模型在下游基准测试表现出色，揭示调控逻辑，提名年轻化因子，推动单细胞基础建模发展，迈向隐私保护虚拟细胞。

Comments 98 pages, 4 main figures, and 15 supplementary figures

Do AI-Native Biotechs Need Departments? Benchmarking Company World Models for AI-Driven Drug Development

人工智能原生生物技术公司需要部门吗？人工智能驱动药物研发的公司世界模型基准测试

Yinan Wang

机构 * Noah AI Research（诺亚人工智能研究） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究人工智能原生生物技术公司组织模式，提出公司世界模型，用含45个案例的虚拟实验室基准测试，比较多种架构，发现价值转换架构表现优，核心操作原语应是资产到价值状态而非静态组织结构图，不过研究仅限虚拟实验室。

Comments Working paper. Includes public no-label benchmark cases and dry-lab evaluation artifacts. No wet-lab, patient-level, clinical, regulatory, or investment validation is claimed

Beyond Resolved Rate: A Non-Functional Quality Study

超越解决率：非功能性质量研究

Xin Sun, Daniel Ståhl, Kristian Sandahl, Christoph Kessler

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract,abstract_cn)；分类 cs.SE

AI总结 研究对比新旧模型在存储库级修复任务中生成补丁的非功能性质量，通过两个案例研究，用CodeQL等工具评估，发现新模型解决实例更多，但非功能性指标无一致改善，旨在推动对模型软件工程能力的全面评估。

PARSE: Provenance-Aware Retrieval Sanitization for Professional Domain LLM Agents

PARSE: 面向专业领域LLM Agent的溯源感知检索净化

Aaditya Pai

机构 * Data Science Institute（数据科学研究所） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(title_cn)；分类 cs.CL

AI总结 针对真实企业文档中提示注入攻击难以防御的问题，提出PARSE方法，通过分类句子注入可能性、提取结构化事实并验证一致性，将攻击成功率从25.4%降至15.6%，同时保持86.9%的实用性。

Comments 8 pages, 3 figures, 2 tables

Frontier LLM-based agents can overcome the ontology curation bottleneck for natural phenotypes

基于前沿LLM的智能体可以克服自然表型的本体策展瓶颈

James P. Balhoff, Hilmar Lapp

机构 * Renaissance Computing Institute, University of North Carolina（北卡罗来纳大学雷丁计算研究所） ； Neuromatch, USA（美国Neuromatch） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文使用前沿大型语言模型作为智能体策展人，在自包含工作空间中利用本体和注释指南进行表型注释，其性能达到人类策展人之间的变异性范围，显著优于传统NLP工具。

Comments 7 pages, 2 figures

How Many Iterations to Jailbreak? Dynamic Budget Allocation for Multi-Turn LLM Evaluation

需要多少次迭代才能突破限制？多轮LLM评估中的动态预算分配

Shai Feldman, Yaniv Romano

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； Technion, Israel（技术ion, 以色列） ； Departments of Electrical and Computer Engineering and of Computer Science（电气与计算机工程系和计算机科学系） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出DAPRO框架，通过动态预算分配在多轮LLM交互中提供事件发生时间的界限，解决静态方法效率低的问题，实验表明其在覆盖性和方差方面优于传统方法。

SENTINEL: A Multi-Level Formal Framework for Safety Evaluation of Foundation Model-based Embodied Agents

SENTINEL：面向基础模型基于具身代理的安全性评估多级形式框架

Simon Sinong Zhan, Philip Wang, Yao Liu, Yiyan Peng, Zinan Wang, Qineng Wang, Zhian Ruan, Xiangyu Shi, Xinyu Cao, Frank Yang, Zhenyang Ni, Kangrui Wang, Ruohan Zhang, Huajie Shao, Manling Li, Qi Zhu

机构 * Northwestern University, USA ； University of Southern California, USA ； College of William \& Mary 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 SENTINEL通过形式时序逻辑多级验证框架，系统性评估基础模型具身代理在模拟环境中的物理安全性。

SGA: Plug&Play Geometric Verification for Educational Video Synthesis

SGA：用于教育视频合成的即插即用几何验证

Lopez Jhon, Hinojosa Carlos, Ghanem Bernard

机构 * Universidad Industrial de Santander（桑坦德工业大学） ； King Abdullah University of Science and Technology (KAUST)（阿卜杜拉国王科技大学） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对教育视频合成中空间正确性和视觉清晰度难题，提出符号几何智能体SGA，通过拦截代码、提取场景图及针对性优化提升质量，引入MVQS，实验显示其在多配置下有效提升了视觉质量分数。

Salience Induction against Multi-Hop RAG Agents: Threat and Defense

针对多跳检索增强生成智能体的显著性诱导：威胁与防御

Xingfu Zhou, Pengfei Wang, Yuan Zhou, Wei Xie, Xu Zhou

机构 * National University of Defense Technology（国防科技大学） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究多跳检索增强生成智能体面临的新攻击面——显著性通道，提出显著性诱导方法并定义操作符类，构建管道，引入基准。通过实验评估多种模型和架构，展示该方法有效性，强调智能体RAG需防御显著性 - 相关性解耦。

Comments 18 pages, 4 figures, 12 tables

Expected Free Energy as Belief-Dependent Utility for rho-POMDPs

作为rho-POMDPs中信念依赖效用的期望自由能

Patrick Cooper, Alvaro Velasquez

机构 * University of Colorado Boulder（科罗拉多大学博尔德分校） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究在部分可观测性下智能体信息收集决策问题，核心方法是用主动推理最小化期望自由能，此方法被证明等同于求解特定rho-POMDP，实验表明该方法在多种环境中表现良好，能提供基于信念的效用，避免过度探索。

Comments 41 pages, 12 figures. Paper accepted as a spotlight at the 2026 International Workshop on Active Inference (IWAI); the workshop version will appear in the Springer Communications in Computer and Information Science (CCIS) series. Code and experiment data at https://github.com/PatrickAllenCooper/rho_aif

SkillRouter: Skill Routing for LLM Agents at Scale

SkillRouter：大规模LLM代理中的技能路由

YanZhao Zheng, ZhenTao Zhang, Chao Ma, YuanQiang Yu, JiHuai Zhu, Yong Wu, Tianze Xu, Baohua Dong, Hangcheng Zhu, Ruohui Huang, Gang Yu

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出SkillRouter，通过全文本检索和重排序提升大规模LLM代理的技能路由性能，实验显示隐藏技能体导致路由准确率下降31-44个百分点，SkillRouter在基准测试中达到74.0%的Hit@1性能。

CIPHER: A Decoupled Exploration-Selection Framework for Test-Time Scaling of Data Science Agents

CIPHER：用于数据科学智能体测试时扩展的解耦探索-选择框架

Maxime Heuillet, Sharadind Peddiraju

机构 * Amazon Web Services（亚马逊网络服务公司） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；AI agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对数据科学任务自动化挑战，提出CIPHER智能体，通过生成和选择多初始状态实现测试时扩展，解耦生成与选择过程。经实验验证其性能超越现有技术，刻画DES框架设计空间并给出设计建议。

JADE: Expert-Grounded Dynamic Evaluation for Open-Ended Professional Tasks

JADE：面向开放式专业任务的专家基础动态评估

Lanbo Lin, Jiayao Liu, Tianyuan Yang, Li Cai, Yuanwu Xu, Lei Wei, Sicong Xie, Guannan Zhang

机构 * Alibaba International Digital Commerce Group（阿里巴巴国际数字商业集团） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出JADE双层评估框架，结合专家知识与动态声明级评估，解决开放式专业任务中严格性与灵活性的矛盾，在BizBench等基准上提升稳定性并揭示关键失败模式。

Comments Accepted at ICML 2026

First, do NOHARM: a medical safety benchmark and randomized study of physician and AI teaming on clinical consultations

首先，不伤害：迈向临床安全的大语言模型

David Wu, Fateme Nateghi Haredasht, Saloni Kumar Maharaj, Priyank Jain, Jessica Tran, Matthew Gwiazdon, Arjun Rustagi, Jenelle Jindal, Jacob M. Koshy, Vinay Kadiyala, Anup Agarwal, Bassman Tappuni, Brianna French, Sirus Jesudasen, Christopher V. Cosgriff, Rebanta Chakraborty, Jillian Caldwell, Susan Ziolkowski, David J. Iberri, Robert Diep, Rahul S. Dalal, Kira L. Newman, Kristin Galetta, J. Carl Pallais, Nancy Wei, Kathleen M. Buchheit, David I. Hong, Vartan Pahalyants, Ernest Y. Lee, Allen Shih, Tamara B. Kaplan, Vishnu Ravi, Sarita Khemani, Thomas A. Buckley, April S. Liang, Daniel Shirvani, Advait Patil, Nicholas Marshall, Kanav Chopra, Joel Koh, Adi Badhwar, Anastasia Perez, Austin J. Schoeffler, Mahbuba Tusty, Chase M. Walton, Liam G. McCoy, David J. H. Wu, Yingjie Weng, Sumant Ranji, Kevin Schulman, Nigam H. Shah, Jason Hom, Arnold Milstein, Arjun K. Manrai, Adam Rodman, Jonathan H. Chen, Ethan Goh

机构 * Harvard Combined Dermatology Program（哈佛联合皮肤科项目） ； Department of Dermatology, Mass General Brigham（麻省总医院皮肤科） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； Stanford Center for Biomedical Informatics Research（斯坦福生物医学信息学研究中心） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Division of Hospital Medicine, Department of Medicine, Stanford University School of Medicine（斯坦福大学医学院医院医学科） ； Department of Medicine, Cambridge Health Alliance（剑桥健康联盟医学科） ； Beth Israel Deaconess Hospital–Plymouth（贝塞斯达德acons医院-普利茅斯） ； Department of Medicine, University of California, San Francisco（加州大学旧金山分校医学科） ； Department of Neurology, Stanford University School of Medicine（斯坦福大学医学院神经科） ； Department of Medicine, Beth Israel Deaconess Medical Center（贝塞斯达德acons医学中心医学科） ； Division of Cardiology, Department of Medicine, Cambridge Health Alliance（剑桥健康联盟心脏病科） ； Department of Cardiovascular Medicine, Summa Health System（Summa健康系统心血管医学科） ； Division of Allergy, Pulmonary, and Critical Care Medicine, Department of Medicine, University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校医学科过敏、呼吸科和危重医学科） ； Division of Pulmonary and Critical Care Medicine, Department of Medicine, Massachusetts General Hospital（麻省总医院呼吸科和危重医学科） ； Center for Immunology and Inflammatory Diseases, Department of Medicine, Massachusetts General Hospital（麻省总医院免疫和炎症疾病中心） ； Broad Institute of MIT and Harvard（MIT和哈佛Broad研究所） ； Division of Pulmonary, Critical Care, and Sleep Medicine, Cambridge Health Alliance（剑桥健康联盟呼吸科、危重医学科和睡眠医学科） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出NOHARM基准，包含1100个初级到专科咨询案例，评估28个LLM的医疗建议安全性，发现高达22.6%的案例存在严重危害风险，其中遗漏错误占80%以上。

Reinforcement Learning for Execution under Dynamic Fees in a Closed-Loop DEX Simulator

在闭环去中心化交易所模拟器中基于动态费用的执行强化学习

Wen-Ting Wang

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究在闭环去中心化交易所模拟器中，针对动态费用下的执行问题，采用构建最小闭环模拟器及小深度Q网络的方法，得出该方法能减少执行缺口，且优势集中在动态费用环境中的结论。

AgentAbstain: Do LLM Agents Know When Not to Act?

AgentAbstain：基于大语言模型的智能体知道何时不行动吗？

Xun Liu, Yi Evie Zhang, Vira Kasprova, Parisa Rabbani, Pardis Sadat Zahraei, Tianyu Zhang, Ali Ebrahimpour-Boroojeny, Varun Chandrasekaran

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究基于大语言模型的智能体何时应弃权的问题，提出AgentAbstain评估框架及AbstainGen全自动管道，通过配对任务基准测试多种前沿LLMs，发现弃权能力与任务解决能力无关，并识别出失败模式，代码和数据集开源。

Comments 56 pages, 13 figures

PHITSBench: an execution-scored benchmark for AI-assisted PHITS radiation-transport input generation using natural language

PHITSBench：用于使用自然语言生成人工智能辅助的PHITS辐射传输输入的执行评分基准

Xianglin Ji, Svetlana V. Boriskina

机构 * MIT（麻省理工学院） 纠错

专题命中 Agent评测 ：workflow(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 介绍用于PHITS辐射传输输入生成的PHITSBench基准，涵盖三类任务。评估五种基于GPT - 5.4的配置，无特定知识时模型在编辑和修复任务表现好，Reproduce任务差。知识目录和智能体执行可提升成功率，结果显示建模进展依赖多方面因素。

Trust, but verify

信任，但验证

Michael J. Yuan, Carlos Lospoy, Sydney Lai, James Snewin, Ju Long

机构 * ByteTrade Labs（ByteTrade实验室） ； Nolais & Co/Labs（Nolais与公司实验室） ； Gaia Foundation（Gaia基金会） ； Eigen Labs（Eigen实验室） ； McCoy College of Business（McCoy商学院） ； Texas State University（德克萨斯州立大学） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；AI agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文探讨了通过社交共识检测非法或错误LLM节点的方法，提出基于EigenLayer AVS的验证系统以激励诚实行为。

Journal ref IEEE Computer ( Volume: 59, Issue: 2, February 2026)

ARGUS: Defending LLM Agents Against Context-Aware Prompt Injection

ARGUS：防御大语言模型智能体免受上下文感知提示注入攻击

Shihao Weng, Yang Feng, Jinrui Zhang, Xiaofei Xie, Jiongchi Yu, Jia Liu

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 研究针对LLM智能体的上下文感知提示注入攻击，提出AgentLure基准测试及ARGUS因果溯源审计器，通过构建溯源图等验证行动因果依据，在AgentLure上降低攻击成功率，提升安全-效用权衡表现。

Comments 14 pages

TypeGo: An OS Runtime for Embodied Agents

TypeGo：一种用于具身智能体的操作系统运行时

Guojun Chen, Alex Schott, Lin Zhong

机构 * Yale University（耶鲁大学） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 研究针对具身智能体大语言模型规划与实时控制等的矛盾，提出TypeGo运行时，将基于大语言模型的规划构建为异步循环，管理智能体物理身体，通过自然语言指令编程，能降低延迟并支持并发任务，提供了初步设计证据。

Benchmarking Requirement-to-Architecture Generation with Hybrid Evaluation

基于混合评估的软件需求到架构生成基准测试

Minxiao Li, Li Zhang, Shuying Yan, Fang Liu, Liehao Li, Yang Liu, Xiaoli Lian

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 本文提出R2ABench基准，包含真实软件项目及PRD和PlantUML图，通过多维混合评估框架评估生成架构，发现LLM在关系推理上存在不足，代码专用模型和代理框架各有优劣。

Toward Trustworthy Large Language Model Agents in Healthcare

迈向医疗保健领域值得信赖的大语言模型智能体

Hadi Hasan, Safaa Salman, Adam Tai Abou Dargham, Ammar Mohanna, Ali Chehab

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；function calling(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对医疗预约调度瓶颈，提出CareConnect智能体，利用大语言模型函数调用等技术，协调工具支持预约操作，设安全护栏。经评估有高任务完成率、安全合规性及成本效益，能自动化复杂医疗工作流程。

APeB: Benchmarking Personalization Ability of Large Language Model Agents

APeB：大型语言模型智能体个性化能力基准测试

Garry Yang, Zizhe Chen, Xinru Chen, Yongqiang Chen, Jianxiang Wang, Deyu Zou, Linyi Ding, Jialiang Wu, Yunzhong He, Yu Gong, James Cheng, Huaixiao Tou

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究大型语言模型智能体在处理原始、未明确查询时的个性化问题，通过引入个性化产品搜索测试平台构建基准测试，评估发现模型处理明确查询较好，但早期查询有困难，简单方法能提升性能。

Comments NA

Human-Centric Reflective Architecture for Human-AI Collaborative Decision-Making

用于人类与人工智能协作决策的以人类为中心的反思架构

Andreas Kouridakis, Dimitrios Patiniotis Spyropoulos, George Vouros

机构 * University of Piraeus（比雷埃夫斯大学） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；AI agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究人类与人工智能协作决策问题，将其建模为随机博弈，提出以人类为中心的反思架构，整合人类校准模型与强化学习智能体，提升决策有效性并给出高质量建议。