AI Agent

SciExplore: Evaluating Autonomous Agents from Scientific Navigation to Information Integration

SciExplore：评估从科学导航到信息整合的自主智能体

Yinhao Tang, Youqing Fang, Yanan Sun, Wenran Liu, Weiming Zhang, Bin Liu, Kuikun Liu, Wenwei Zhang, Kai Chen

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 介绍用于评估大语言模型和智能体科学信息检索与推理能力的基准SciExplore，包含四类任务，在其上评估多个先进模型和智能体，发现随着任务复杂度增加性能差距大，凸显当前模型在实际科学信息检索场景中的局限。

Comments 25 pages, 13 figures. Submitted to ACL 2026

BaRA: Budget-constrained and Reliable Web Data Collection Agent

BaRA: 基于BFS与反思的网络数据收集代理

Soojeong Lee, Joseph Lee, Yongseong Cho, Sunjae Kim, Youngwoo Moon, Kyungwoo Song

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

AI总结 提出BaRA框架，结合有界广度优先搜索和历史自反思，在固定交互预算下高效收集网站级数据，在链接发现和可下载多模态提取上优于现有方法。

LUMOS: A Semantic Operating-System Layer for Accessibility-Grounded AI Agents

LUMOS：面向无障碍AI代理的语义操作系统层

Yogeswar Reddy Thota

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

AI总结 提出LUMOS语义层，将操作系统无障碍元数据转化为机器可读蓝图，使AI代理通过结构化UI原语而非截图进行观察-行动循环，降低视觉依赖和成本。

Comments The LUMOS repository is available at https://github.com/thotayogeswarreddy/Lumos.git

GUI agent: Guided Exploration of User-Sensitive Screens

GUI代理：用户敏感屏幕的引导探索

Aradhana Nayak, Mussadiq Nazeer, Wang Peng, Feng Liu

机构 * Huawei Heisenberg Research Center (Munich)（华为海森堡研究中心（慕尼黑）） ； Huawei Technologies Co., Ltd（华为技术有限公司） 纠错

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

AI总结 提出一种探索代理，通过系统性地探索查询空间，识别在GUI环境中执行后会导致用户敏感状态的查询，以提升LLM代理的安全性和可靠性。

Whose Agent Are You? Multi-Layer Fingerprinting and Attribution of Autonomous Web Agents

你是谁的代理？自主网络代理的多层指纹识别与归因

Dayeon Kang, Hyejun Jeong, Jade Sheffey, Pubali Datta, Amir Houmansadr

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

AI总结 针对AI网络代理的隐私与安全挑战，提出基于网络层和浏览器交互行为的多层指纹识别方法，通过决策树分类器实现97%准确率的代理识别与归因。

FraudSMSWalker: Benchmarking Agentic Large Language Models for SMS-to-Webpage Fraud Detection

FraudSMSWalker: 用于短信到网页欺诈检测的智能体大语言模型基准测试

Y. H. Zhou, Z. M. Ma, Y. J. Zhou, Y. T. Li, H. X. Xiang, Y. M. Cheng, T. L. Chen, K. J. Zhang, Z. H. Nan, J. H. Ni, Z. Wu, Q. Y. Pan, S. Zhang, S. Cheng, M. Y. Luo

机构 * Baimaohui（白猫汇） ； PPSUC（中国人民公安大学） 纠错

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

AI总结 提出FraudSMSWalker基准，通过屏蔽URL的短信-网页对评估智能体大语言模型在跨渠道欺诈检测中的证据推理能力，发现模型能检测可疑线索但难以保持良性召回。

WebChallenger: A Reliable and Efficient Generalist Web Agent

WebChallenger: 一个可靠且高效的通用型Web智能体

Jayoo Hwang, Xiaowen Zhang, Vedant Padwal

机构 * ML Collective ； longsurf.ai ； Independent（独立研究者） 纠错

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

AI总结 提出WebChallenger框架，通过PageMem结构化页面表示、分治观察、轻量探索记忆和复合动作工作流，复现人类认知优势，使开源模型在多个Web导航基准上接近前沿专有系统性能。

Human-AI Coordination Zones: A Framework for Designing Human-in-the-Loop Experiences with Agentic AI

人机协调区域：设计具有代理性AI的人机协同体验框架

James Pierce, Vaiva Kalnikaitė, Siddharth Gupta, Brian Granger

机构 * Amazon Web Services（亚马逊网络服务） 纠错

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

AI总结 提出人机协调框架，通过显著性、参与度和活动三个维度定义协调区域，并提供输入分类、协调曲线和设计模式，用于生成、分析和沟通人机交互体验。

Latent World Models with Monotone Planning Costs for Image-Goal Navigation

带有单调规划代价的潜在世界模型用于图像目标导航

Amirhosein Chahe, Siwei Cai, Lifeng Zhou

机构 * Drexel University（卓克索大学） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出基于冻结DINO编码器的潜在世界模型，通过自回归回退损失与单调代价排序损失优化，在GNM数据集上实现图像目标导航最优性能，方向误差较基线降低2.7倍，还可零样本部署于物理机器人。

RMSWeb: Reflection, Failure-Mode Mining, and Salvage-DS for Web Agent Reinforcement Learning

RMSWeb：面向Web智能体强化学习的反思、失败模式挖掘与Salvage-DS

Chengbo Liu, Lifang Zhou, Ruijie Yan, Pei Tan, Ao Sun, Haojun Huang, Guichun Hua, Sining Wei, Yining Chen, Yingying He, Yutao Xie

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(title)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

AI总结 RMSWeb是针对Qwen3-VL-Instruct 8B和32B模型的Web智能体强化学习方案，通过三部分技术提升训练效率与性能，在多个Web基准数据集上较SFT取得显著提升，且8B模型获同规模开源模型最优Online-Mind2Web结果。

Comments 15 pages, 9 figures, and 6 tables. Includes appendices

Mixed-Agent Museum Tour Guide Design Improves Gendered Learning Outcomes and Visitor Preferences

混合智能体博物馆导游设计提升性别化学习成果及游客偏好

Annette M. Masterson, Wonse Jo, Helena C. Sieh, Lionel P. Robert,, Dawn Tilbury

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； Incheon National University（仁川国立大学） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(title,abstract)

AI总结 研究博物馆中机器人导游，提出结合实体与虚拟智能体的混合导游系统，经30人受试者内研究验证，发现其提升女性学习表现，各条件下参与度和体验质量一致，且无论性别参与者都更偏好混合智能体团队。

Comments Accepted on IROS 2026, 8 pages

EFLUX: Elastic Multi-Robot Formation Navigation and Adaptation with Agentic LLMs

EFLUX：基于智能语言模型的弹性多机器人编队导航与自适应

Jinyuan Zhang, Yuwei Wu, Guangyao Shi, Jonathan Diller, Gaurav S. Sukhatme, Vijay Kumar

机构 * GRASP Lab, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学GRASP实验室） ； Department of Computer Science, University of Southern California（南加州大学计算机科学系） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agentic(title,abstract)

AI总结 针对多机器人在受限环境中编队导航问题，提出EFLUX框架，基于几何和大语言模型，对变形与重新配置动作联合推理，经闭环管道转化为航点，实验证明其能实现安全弹性导航，减少死锁与导航失败。

RoboNav-Arm: Agentic AI-Driven Navigation and Obstacle Avoidance for Robotic Manipulator in Cluttered Environments

RoboNav-Arm：杂乱环境中机器人操纵器的智能AI驱动导航与避障

Aachal Sharma, Narendra Kumar Dhar

机构 * Centre for Artificial Intelligence and Robotics (CAIR), Indian Institute of Technology Mandi（人工智能与机器人中心（CAIR），印度曼迪理工学院） 纠错

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

AI总结 针对杂乱环境中机器人操纵器面临的挑战，提出含环境、中央协调和规划模块的安全任务执行框架，能实时检测与定位障碍物，依环境选算法规划轨迹并优化，在Gazebo Classic中评估，展现动态场景鲁棒性。

"Zooming In" on Agentic Web Browsers as Assistive Technologies: A Case Study with a Low-Vision Technology Expert

“放大”代理型网络浏览器作为辅助技术：一项低视力技术专家的案例研究

Laura Colazzo, Giuseppe Anzillotti

专题命中 GUI与网页智能体 ：agentic(title,abstract)

AI总结 通过低视力专家案例研究，探讨基于大语言模型的代理型网络浏览器如何以对话方式辅助视障用户导航网页，发现其虽有限制但体验流畅灵活，有望提升无障碍性并减少交互障碍。

Deep Research Pretraining via Predictive Navigation

基于预测导航的深度研究预训练

Jiang Zhou, Zhiyuan Fan, Xing Wu, Tinghao Yu, Feng Zhang, Lilin Wang

机构 * Tencent（腾讯） ； Hunyuan Team（混元团队） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)；tool-use(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出Deep Research Pretraining（DRP）离线框架，在学术引用图和维基百科超链接上预训练Qwen3-14B-Base模型，可提升智能体在多个基准任务上的表现，是轨迹智能体训练的补充方法。

Comments working in progress; correspondence to {ucaswu,maxwellyu}@tencent.com or wuxing@iie.ac.cn

LabOSBench: Benchmarking Computer Use Agents for Scientific Instrument Control

LabOSBench: 科学仪器控制的计算机使用智能体基准测试

Anqi Zou, Han Deng, Chengyu Zhang, Junquan Hu, Yu Wang, Yuxiang Xing, Aokai Zhang, Hanling Zhang, Zhaoyang Liu, Ben Fei, Zhihui Wang, Wanli Ouyang

机构 * Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 提出LabOSBench基准，基于Web科学仪器模拟器评估多模态GUI智能体在仪器控制中的表现，揭示现有智能体在反馈驱动操作和长流程执行上的不足。

DigitalCoach: Communication and Grounding Gaps in Human and Agentic Computer Use Coaching

DigitalCoach：人类与智能体计算机使用辅导中的沟通与基础差距

Meng Chen, Anya Ji, Tsung-Han Wu, Tobias Maringgele, David M. Chan, Alane Suhr, Amy Pavel

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agentic(title)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 提出DigitalCoach数据集，包含72次人机辅导会话，评估模型在计算机使用教学中的表现，发现模型在解释、错误诊断和视觉基础方面存在不足。

Syll: Open-Source Personal Automation with Cross-Surface Execution

Syll: 开源个人自动化与跨界面执行

Bo Zhang, Borui Zhang, Chenghao Jiang, Minglei Shi, Xiaofeng Wang, Zheng Zhu, Jie Zhou, Jiwen Lu

机构 * Adobe Systems Inc.（Adobe系统公司） ； Stardew Valley（《星露谷物语》） ； macOS ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)；AI agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG、cs.SE

AI总结 提出开源多模态智能体框架Syll，通过统一API、CLI和GUI控制，支持用户演示教学和可审计执行，实现跨界面个人自动化。

Comments Code: https://github.com/THU-SAGE/syll

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。

Chai: Agentic Discovery of Cryptographic Misuse Vulnerabilities

Chai：加密误用漏洞的智能发现

Corban Villa, Sohee Kim, Austin Chu, Alon Shakevsky, Raluca Ada Popa

机构 * UC Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 提出Chai系统，利用AI改进差分测试，从库级缺陷出发沿依赖图传播，发现并验证加密误用漏洞，在X.509、JWT、SAML库中发现超100个漏洞。

CAP: A Scalable Benchmark for Evaluating Cross-Site Browser Agents with Complex Actions and Perception

CAP：用于评估具备复杂动作与感知能力的跨站点浏览器智能体的可扩展基准

Zejun Xu, Taiyi Chen, Jin Li, Yongtong Gu, Qi Cheng, Aixuan Lv, Shuai Zhu, Pengfei Zhu, Kaichen Yang, Boyu Sun, Yixian Yang, Mulong Xie, Xin Liu, Dagang Li, Xiaoteng Ma, Hongru Wang

机构 * Macau University of Science and Technology（澳门科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Southeast University（东南大学） ； FellouAI ； ARGUS Lab（ARGUS实验室） ； The University of Edinburgh（爱丁堡大学） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)；autonomous agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 研究人员推出可扩展基准CAP，通过分解-重组流程构建420项跨站点网页任务，实验发现当前浏览器智能体在感知密集型交互上存在明显瓶颈，与真实需求差距较大。

Comments Accepted to COLM 2026. Project page: https://warriorxu0302.github.io/CAP-Bench/

JaleesBench: Are AI Assistants Good Spiritual Company?

JaleesBench：AI助手能否成为良好的精神陪伴？

M. Waleed Kadous, Benjamin Olsen

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

AI总结 研究人员推出JaleesBench基准测试，评估AI助手的精神陪伴能力，发现简单提示指导可提升通用模型的陪伴表现，领域微调助手的优势来自检索和提示层，还可用于改进现有宗教类AI助手。

Comments 21 pages, 8 figures, 4 tables. Open-source harness, scenario bank, proof texts, and full evaluation (model responses and both judges' verdicts): https://github.com/iaser-ai/jaleesbench . Interactive browser for inspecting scenarios, responses, and judge verdicts: https://s.iaser.ai/jb

Qwen-CUA: Native Computer Use for (almost) Everything

Qwen-CUA：面向几乎所有场景的原生计算机使用智能体

Dunjie Lu, Shuai Bai, Tianyi Bai, Sicheng Fan, Chang Gao, Jian Guan, Feng Hu, Mianqiu Huang, Xingyang Huang, Yizhen Jiang, Yuheng Jing, Dehui Kong, Ning Li, Dayiheng Liu, Shixuan Liu, Zheng Liu, Que Shen, Bowen Wang, Junli Wang, Chencan Wu, Rui Xie, Tianbao Xie, Zhihui Xie, Haiyang Xu, An Yang, Tao Yu, Wenzhen Yuan, Xi Zhang, Zhenru Zhang, Mingkang Zhu, Zhaoqing Zhu, Yizhong Cao, Kai Dang, Binyuan Hui, Kaixin Li, Junyang Lin, Haiquan Wang, Zekun Wang, Yiheng Xu, Fan Yan, Mengqi Yuan, Danyang Zhang, Jiajun Zhang, Zhipeng Zhang, Fan Zhou, Fan Zhou

机构 * Qwen Team（通义千问团队） ； Xlang Lab（Xlang实验室） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)；tool use(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 本文提出原生计算机使用智能体Qwen-CUA，采用397B-A17B Qwen混合专家主干，经大规模训练后在多基准测试中性能优于Qwen3.7，为通用能力智能体奠定基础。

Comments 24 pages, 10 figures. Technical report

Beyond the GUI Paradigm: Do Mobile Agents Need the Phone Screen?

超越GUI范式：移动代理是否需要手机屏幕？

Li Gu, Zihuan Jiang, Linqiang Guo, Zhixiang Chi, Ziqiang Wang, Huan Liu, Yuanhao Yu, Tse-Hsun Chen, Yang Wang

机构 * Mila – Québec AI Institute（魁北克人工智能研究所） ； Concordia University（康科迪亚大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； McMaster University（麦马斯特大学） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL、cs.SE

AI总结 本文挑战移动代理的GUI主导范式，提出CLI应同等重要，通过实验证明CLI代理在AndroidWorld和MobileWorld上超越GUI基线，并引入CLI-Advantage任务套件展示其优势。

Progressive Experience Fusion for Multi-Task World Model Control in Endovascular Navigation

用于血管内导航多任务世界模型控制的渐进式经验融合

Harry Robertshaw, Maxence Boels, Nikola Fischer, Sebastien Ourselin, Christos Bergeles, Alejandro Granados, Thomas C Booth

机构 * School of Biomedical Engineering & Imaging Sciences, King’s College London（伦敦国王学院生物医学工程与影像科学学院） ； Surgical & Interventional Engineering（外科与介入工程） 纠错

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

AI总结 本研究提出渐进式经验融合（PEF）训练多任务TD-MPC2控制器，在血管内导航任务中提升了成功率，可实现跨血管结构迁移与患者特异性微调，为临床应用提供概念验证。

LegacyWorld: Atomicity-Aware Evaluation of GUI Agents for Legacy Workflows

LegacyWorld：面向遗留工作流的GUI智能体的原子性感知评估

Thilo Reintjes, Sivajeet Chand, Derui Zhu, Sushant Kumar Pandey, Alexander Pretschner

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

AI总结 该研究开发LegacyUse框架以自动化遗留工作流，构建含28个Windows GUI工作流的基准，采用原子性评估6款计算机使用智能体，发现不同操作特征并提出相关首要要求。

Comments Accepted for publication in the Industry Track of the 42nd IEEE International Conference on Software Maintenance and Evolution (ICSME 2026), 14-18 September 2026, Benevento, Italy

WebGrader: Training LLMs for Web Development with Self-Evolving Programmatic Grader

WebGrader：利用自演化程序化评分器训练用于网页开发的大语言模型

Boshui Chen, Huiping Liu, Shaolei Zhang

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

AI总结 本研究提出自演化程序化评分器WebGrader，通过分离测试规划等环节生成准确奖励，训练8B策略在WebGen-Bench、WG-core-250数据集上的功能成功率及得分优于多款大语言模型。

Comments 17 pages, 3 figures. Supplementary material is included in the main PDF

StepReflect: Structured UI Transition Reflection for Mobile GUI Agents

StepReflect：面向移动GUI智能体的结构化UI过渡反射

Linqiang Guo, Wei Liu, Li Gu, Yang Wang, Tse-Hsun, Chen

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

AI总结 针对移动GUI智能体长时序执行的动作反射需求，提出StepReflect模型，在离线和在线实验中均优于GPT-5.2相关方案，成本更低且可本地部署。

Rethinking Inference-Time Scaling in Local Computer-Use Agents: Failure Modes and Compute Tradeoffs

重新思考本地计算机使用智能体的推理时扩展：失败模式与计算权衡

Woongkyu Lee, Jungwook Choi

机构 * Hanyang University（汉阳大学） 纠错

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

AI总结 本文针对本地计算机使用智能体的推理时扩展开展系统实证研究，评估多款模型在OSWorld基准上的表现，揭示其边际收益递减、失败模式转变等规律，提出高效本地智能体的设计方向。

RAG-HAR+: Towards Cost-Efficient LLM-Based Human Activity Recognition for Edge Deployment

RAG-HAR+: 面向边缘部署的成本高效型基于大语言模型（LLM）的人类活动识别

Hansi Karunarathna, Nirhoshan Sivaroopan, Chamara Madarasingha, Anura Jayasumana, Kanchana Thilakarathna

机构 * University of Sydney（悉尼大学） ； Curtin University（科廷大学） ； Colorado State University（科罗拉多州立大学） 纠错

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

AI总结 RAG-HAR+是面向边缘部署的成本高效型LLM辅助HAR方案，通过检索设计智能体优化特征、对确定样本用多数投票、仅不确定样本用LLM，在六基准上性能相当或更优且降低了LLM相关开销。

Comments Submitted to IEEE Transactions on Mobile Computing. Extended version of the IEEE PerCom 2026 paper "RAG-HAR: Retrieval Augmented Generation-based Human Activity Recognition." (https://doi.org/10.1109/PerCom67906.2026.11524560)