AI Agent

LieIPM: Lie Group Interior Point Method for Direct Trajectory Optimization of Rigid Bodies

LieIPM：用于刚体直接轨迹优化的李群内点法

Sangli Teng, Ruiqi Zhang, Tzu-Yuan Lin, William A Clark, Mark Mueller, Ram Vasudevan, Maani Ghaffari, Koushil Sreenath

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； MIT（麻省理工学院） ； Ohio University（俄亥俄大学） ； University of Michigan, Ann Arbor（密歇根大学安娜堡分校） 纠错

专题命中 工具调用 ：planning(abstract)

AI总结 提出一种基于李群结构的约束轨迹优化框架LieIPM，利用二阶刚体模型和变分积分器，实现无奇异、快速收敛的牛顿型更新。

LEAP: A Rapid Neural Surrogate of Multi-Fluid MHD at Europa

LEAP: 欧罗巴多流体磁流体动力学的快速神经替代模型

Sachin Alexander Reddy, Abigail R. Azari, Corey J. Cochrane, Xianzhe Jia, Tom A. Nordheim, Lukas Mandrake, Steven D. Vance, Camilla Harris, Ioana Ciucǎ

专题命中 工具调用 ：planning(abstract)

AI总结 针对欧罗巴地下海洋探测中MHD模型计算成本高的问题，提出基于Transformer的替代模型LEAP，实现毫秒级预测磁场扰动，速度提升约40000倍，精度与MHD相当。

OpenClaw and Ollama in Agentic AI: Toward Fully Autonomous and Scalable AI Agent Systems

智能体AI中的OpenClaw与Ollama：迈向完全自主且可扩展的AI智能体系统

Konstantinos I. Roumeliotis, Ranjan Sapkota

机构 * University of the Peloponnese（伯罗奔尼撒大学） ； Cornell University（康奈尔大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；AI agent(title,abstract)；agentic(title,abstract)；tool use(abstract)

AI总结 该研究提出智能体AI的分层架构，分析OpenClaw与Ollama组成的全栈系统，验证系统集成可提升智能体能力，指出相关挑战并提供路线图，所有资源公开以支持研究。

Agentic RAG-VLM: Affordance-Aware Retrieval-Augmented Generation with Self-Reflective Planning for Robotic Grasping

Agentic RAG-VLM：基于自反规划与可操作性感知的检索增强生成在机器人抓取中的应用

Tao Chen, Lizheng Liu, Jiaxu Wang, Ziyue Jiang, Ruiqi Tian, JiGuang Huo, Zhongxue Gan

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Kean University（肯恩大学） 纠错

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

AI总结 提出Agentic RAG-VLM框架，通过可操作性感知检索、场景图推理和自反规划，在杂乱环境中实现鲁棒抓取，成功率78.3%，比纯VLM基线提升53.3个百分点。

Comments 8 pages,5 figures,5 tables

Pepti-Agent: An AI Agent for Peptide Design and Optimization

Pepti-Agent: 一种用于肽设计与优化的人工智能代理

Houxu Chen, Achuth Chandrasekhar, Amir Barati Farimani

机构 * Biomedical Engineering, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA 15213, USA（生物医学工程系，卡内基梅隆大学，匹兹堡，PA 15213，美国） ； Mechanical Engineering, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA 15213, USA（机械工程系，卡内基梅隆大学，匹兹堡，PA 15213，美国） 纠错

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

AI总结 提出Pepti-Agent，一种基于模型上下文协议（MCP）的闭环肽设计框架，通过可独立检查的生成、预测和突变工具，结合大语言模型控制器和实时属性预测，实现多目标优化与可复现基准测试。

AOHP: An Open-Source OS-Level Agent Harness for Personalized, Efficient and Secure Interaction

AOHP：一个用于个性化、高效和安全交互的开源操作系统级Agent框架

Shanhui Zhao, Jiacheng Liu, Guohong Liu, Jichao Yan, Jialei Ye, Yuhao Yang, Hao Wen, Shizuo Tian, Yizhen Yuan, Yuxuan Chen, Yunxin Liu, Ju Ren, Ya-Qin Zhang, Chao Huang, Yao Guo, Yuanchun Li

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 提出AOHP，一个基于AOSP的操作系统级Agent框架，通过将Agent视为一等OS参与者，实现个性化服务组合、高效Agent接口和安全信息流，在任务完成率、令牌成本和策略合规性上优于现有系统。

Comments 17 pages, 3 figures

EChO-Agent: Evidence Chain Orchestration Agent for Audio Reasoning

EChO-Agent: 用于音频推理的证据链编排智能体

Siyuan Zhang, Jian Zong, Junyu Wang, Peiyuan Jiang, Jiahao Yan, Jingyu Zhang, Tianrui Wang, Xiaobao Wang, Longbiao Wang, Jianwu Dang

机构 * School of Artificial Intelligence, Tianjin University（天津大学人工智能学院） 纠错

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

AI总结 提出EChO-Agent模块化框架，将复杂音频问答转化为规划、工具执行、证据整合和答案验证流程，在MMAR基准上提升准确率和评分。

Comments 5 pages, 2 figures. Accepted by Interspeech 2026

NiyamAI - An Intent-Bound AI Agent with Cryptographically Verifiable Guardrails using Zero-Knowledge Proofs

NiyamAI——一种使用零知识证明实现密码学可验证护栏的意图绑定AI智能体

Aditya Katkar, Om Karkele, Kartik Mandhane, Manisha More, Yash Kashid

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

AI总结 Niyam-AI是一种基于零知识证明的意图绑定AI智能体框架，通过SHA-256承诺意图合约、Judge模型验证和zk-SNARK确保证明，在Agent-SafetyBench评估中较多款基线护栏实现显著安全性能提升。

UniTraffic-Agent: Unified Traffic Video Reasoning for AI City Challenge 2026 Track 3 with Two Out-of-Domain Evaluations

UniTraffic-Agent：面向2026年AI城市挑战赛第3赛道的统一交通视频推理，含两项域外评估

Peng Li, Qianqian Xu, Shilong Bao, Yangbangyan Jiang, Qingming Huang

机构 * School of Computer Science and Technology, University of Chinese Academy of Sciences (UCAS)（中国科学院大学计算机科学与技术学院） ； Institute of Computing Technology (ICT), Chinese Academy of Sciences (CAS)（中国科学院计算技术研究所） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence (BAAI)（北京智源人工智能研究院） ； School of Artificial Intelligence and Robotics, Hunan University（湖南大学人工智能与机器人学院） 纠错

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

AI总结 UniTraffic-Agent是第10届AI城市挑战赛第3赛道的MR-CAS解决方案，采用观察-推理-行动-验证工作流，在TAR、FETV、PSI-VQA三项任务中取得相应排名，为交通视频推理提供了新方案。

Comments This paper has been accepted to ECCV 2026 AI City Challenge Workshop

Agent-MD: Selective LLM Intervention with Event-Driven Escalation for Stateful GCMC--MD Campaigns

Agent-MD：用于有状态GCMC-MD模拟流程的带事件驱动升级机制的选择性大语言模型干预框架

Yijie Wang, Zhen-Yu Yin, Zhenheng Tang, Xiaowen Chu

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

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

AI总结 Agent-MD框架将LLM推理选择性用于GCMC-MD分子模拟流程的构建与事件审查，结合确定性执行，在蒙脱石水蒸汽脱附模拟中完成多周期计算，识别问题并揭示体系依赖的低湿度响应，实现可复现的代理辅助分子模拟。

Comments 7 figures, 2 tables

Agentic-DPO: From Imitation to Agentic Policy Optimization on Expert Trajectories

Agentic-DPO：从专家轨迹上的模仿到智能体策略优化

Yixiong Chen, Alan Yuille

机构 * Johns Hopkins University（约翰·霍普金斯大学） 纠错

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

AI总结 研究针对大语言模型智能体基于专家轨迹训练只学动作序列、难应对错误的问题，提出Agentic-DPO方法，通过转化专家轨迹为状态条件偏好监督，结合策略保持增强，实现低成本智能体策略优化，实验验证其有效性。

LAVE: Latent Visual Evidence-Enhanced Planning for Video Tool-use Agents

LAVE：面向视频工具使用智能体的隐式视觉证据增强规划

Zijian Wang, Junnan Zhu, Rongzhen Li, Xiao Liu, Guohui Xiang, Quan Lu, Lijia Liu, Yining Wang, Jiang Zhong, Kaiwen Wei

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

AI总结 针对视频工具使用智能体的工具观测瓶颈，提出无训练框架LAVE，通过双通道观测接口复用隐式视觉证据，在三个基准数据集上提升了智能体性能，Video-MME得分较最强基线提高3.76分。

Comments 16 pages, 6 figures, 9 tables. Includes appendix

Beyond the Leaderboard: A Synthesis of Tool-Use, Planning, and Reasoning Failures in Large Language Model Agents

超越排行榜：大语言模型智能体中工具使用、规划和推理失败的综合分析

Wael Albayaydh, Rui Zhao, Ivan Flechais

机构 * University of Oxford（牛津大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；tool-use(title)；agent(abstract)；tool use(abstract)

AI总结 本文综合多篇论文形成大语言模型智能体局限性交叉分类法，识别出六个失败集群，通过迭代分组得出分类法，发现失败与任务长度非线性相关，单个子任务性能不能保证端到端成功，额外脚手架效果不佳，同时在部分任务上有进展。

Comments 16 pages, 3 tables, 1 figure

HIPIF: Hierarchical Planning and Information Folding for Long-Horizon LLM Agent Learning

HIPIF: 面向长视界LLM智能体学习的层次化规划与信息折叠

Juncheng Diao, Zhicong Lu, Peiguang Li, Yongwei Zhou, Changyuan Tian, Qingbin Li, Rongxiang Weng, Jingang Wang, Xunliang Cai

机构 * Meituan（美团） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；planning(title,abstract)；autonomous agent(abstract)；agentic(abstract)

AI总结 提出层次化规划与信息折叠方法，通过子目标分解和历史折叠减少长上下文干扰，结合层次化反思和子目标过程奖励，提升LLM在多轮长视界任务中的表现。

A/B Agent: A Self-Evolving Agent for Strategy Iteration in Industrial A/B Testing

A/B Agent：面向工业A/B测试中策略迭代的自进化智能体

Zhuohang Jiang, Yuxin Chen, Yongsen Pan, Zheng Hu, Wenqi Fan, Qing Li, Hongyang Wang, Jun Wang, Wenwu Ou

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Southwest Jiaotong University（西南交通大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出A/B Agent智能体，通过层级经验树与Tree-RAG技术优化工业A/B测试的策略迭代，在短视频电商场景实现GMV提升4.829%且护栏指标正向增益。

Agentic-V2X: Small Language Model Agents for Deadline-Aware V2X Scheduling in 5G/6G Networks

Agentic-V2X：用于5G/6G网络中具有截止日期感知的V2X调度的小型语言模型代理

Gerasimos Papanikolaou-Ntais, Alexandros Kaloxylos, Athanasios Kanavos

机构 * Department of Informatics, University of Piraeus（比雷埃克斯大学信息学院） ； Department of Informatics and Telecommunications, University of Peloponnese（希腊佩拉索斯大学信息与电信学院） 纠错

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

AI总结 研究针对5G/6G网络中V2X调度，提出Agentic-V2X架构。小型本地部署语言模型生成策略，经验证后由轻量级控制器执行，评估多种策略，该架构能生成有效可执行策略，在多方面有竞争力，但非最佳。

Comments 20 pages 7 figures

Agentic IoT: Architectures, Applications, and Challenges Toward the Internet of Agents

智能物联网：面向智能体互联网的架构、应用及挑战

Rümeysa Hilal Sevinç, Bahaeddin Türkoğlu, İbrahim Kök

机构 * Department of Artificial Intelligence and Data Engineering, Ankara University（人工智能与数据工程系，安卡拉大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；AI agent(abstract)；tool use(abstract)

AI总结 探讨智能物联网，它将自主智能体能力与网络物理系统整合，旨在从以数据为中心的物联网转变为分布式认知智能体生态系统，文中进行了定位、综述、架构框架介绍等

Comments 14 pages, 2 figures, Author's preprint version. The manuscript may be revised based on peer-review feedback and publication requirements

Agentic Planning for Symbolic Execution

符号执行的智能体规划

Daniel Koh Ji Yang, Yannic Noller, Corina S. Pasareanu, Youcheng Sun

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

AI总结 该研究提出智能体规划系统Agolic，利用早期符号执行运行的证据配置后续有界符号执行，在C/C++程序上平均覆盖3倍以上分支，覆盖更多分支及对比语料库未覆盖的分支，扩展了符号执行的实际覆盖范围。

PlanBench-XL: Evaluating Long-Horizon Planning of LLM Tool-Use Agents in Large-Scale Tool Ecosystems

PlanBench-XL：评估大规模工具生态系统中LLM工具使用智能体的长时程规划能力

Jiayu Liu, Qihan Lin, Cheng Qian, Rui Wang, Emre Can Acikgoz, Xiaocheng Yang, Jiateng Liu, Zhenhailong Wang, Xiusi Chen, Heng Ji, Dilek Hakkani-Tür

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 规划决策 ：tool-use(title,abstract)；planning(title,abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 提出PlanBench-XL基准，包含327个零售任务和1665个工具，测试LLM智能体在检索受限工具环境下的长时程规划能力，实验表明GPT-5.4在无阻塞下准确率51.90%，严重阻塞下降至11.36%。

AI Economist Agent: An Agentic Framework for Model-Grounded Economic Analysis with RAG, Knowledge Graphs, and Large Language Models

AI经济学家代理：一种基于模型的经济分析代理框架，结合RAG、知识图谱和大语言模型

Masahiro Kato

机构 * Mizuho-DL Financial Technology, Co., Ltd.（Mizuho-DL金融科技有限公司） 纠错

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

AI总结 提出一种基于RAG的AI经济学家代理框架，利用知识图谱和大语言模型进行经济情景分析，通过代理规划、检索证据、选择模型并生成报告，提高经济叙事的连贯性和可追溯性。

MMDynOpt-Agent: Dynamic Optimization for Multimodal Large Language Model Reasoning via Reinforcement Learning

MMDynOpt-Agent：基于强化学习的多模态大语言模型推理动态优化方法

Wenjin Liu, Haoran Luo, Fayuan Ke, Zhenghong Lin, Yue Lu, Zhe Cui, Anh Tuan Luu, Carl Yang

专题命中 规划决策 ：agent(title,title_cn)

AI总结 该研究针对多模态大语言模型推理效率不足的问题，提出MMDynOpt-Agent，通过强化学习将多模态推理动态优化建模为马尔可夫决策过程，结合多轮优化提示与多维度奖励机制，在15个公开数据集上性能优于基线方法。

SmoothAgent: Efficient Long-Horizon LLM-Based Agent Serving with Lookahead Context Engineering

SmoothAgent: 基于前瞻上下文工程的高效长程LLM Agent服务

Zaifeng Pan, Qianxu Wang, Zhengding Hu, Chang Chen, Yue Guan, Yanbo Zhou, Steven Swanson, Yufei Ding

专题命中 规划决策 ：agent(title,title_cn)

AI总结 针对LLM Agent中上下文变换导致KV缓存失效和TTFT增加的问题，提出前瞻编程模型和调度器，实现异步上下文预处理，降低TTFT达11.9倍。

SLM, LLM or Agentic AI? Toward Intelligent UAV-Enabled WPT Systems in Low-Altitude Economy Networks

SLM、LLM 还是 Agentic AI？面向低空经济网络中智能无人机赋能WPT系统

Feibo Jiang, Li Dong, Lei Mao, Kezhi Wang, Xianbin Wang, Abbas Jamalipour

专题命中 规划决策 ：agentic(title,title_cn)

AI总结 研究在资源受限动态环境下，利用小语言模型（SLM）和基于大语言模型（LLM）的Agentic AI框架优化无人机无线充电（WPT）路径与能量，实现低复杂度、低延迟和高能效。

Journal ref IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 2026

G-MAPP: GPU-accelerated Multi-Agent Planning and Perception for Reactive Motion Generation

G-MAPP: 基于GPU加速的多智能体规划与感知用于反应式运动生成

Tanmay Bishnoi, Riddhiman Laha, Tobias Löw, Jose Alex Chandy, Luis F. C. Figueredo, Sami Haddadin

机构 * Department of Electrical, Computer, and Biomedical Engineering, Toronto Metropolitan University（多伦多都会大学电气、计算机与生物医学工程系） ； Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence (MIRMI), Technical University of Munich (TUM)（慕尼黑工业大学慕尼黑机器人与机器智能研究所） ； Institute for Experiential Robotics, Northeastern University（东北大学体验式机器人研究所） ； Idiap Research Institute（Idiap 研究所） ； EPFL（瑞士联邦理工学院洛桑） ； CHART Group at the School of Computer Science, University of Nottingham（诺丁汉大学计算机科学学院 CHART 小组） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI)（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；agent(title)；multi-agent(title)

AI总结 提出GPU加速的框架，通过并行状态探索和紧密耦合感知-动作循环，实现非结构化环境中的实时反应式运动生成，在7自由度机器人上达到5倍加速并成功避障。

Comments The implementation is available at: https://github.com/chart-research/g-mapp

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 11, no. 6, pp. 7516-7523, June 2026

An Agentic Generative Large Language Model for Treatment Planning of Colorectal Cancer

用于结直肠癌治疗规划的智能体生成式大语言模型

Mengxian Lyu, Cheng Peng, Tim Jang, Ang Li, Mengyuan Zhang, Ziyi Chen, Leighton Elliott, Tianshi Liu, Lidice Galindo, Chiranjeevi Sainatham, Oscar F. Borja-Montes, Kaleb E. Smith, Ying Zhang, Lichao Sun, Jiang Bian, Gloria Lipori, Duane A. Mitchell, Elizabeth A. Shenkman, Yi Guo, Thomas J. George, Yonghui Wu

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

AI总结 本研究提出智能体生成式大语言模型GatorOnco，经大规模生物医学文本训练与领域适配，在结直肠癌治疗规划的临床评估中性能优于开源LLM，达到专家级水平，可缩小生成式AI在高风险诊疗规划领域的应用差距。

DCAS: Decoupling CLI Agent Scaffolding to Internalize Planning across Scaffolds

DCAS：解耦CLI智能体脚手架以在脚手架间内化规划能力

Kishanthan Thangarajah, Boyuan Chen, Ahmed E. Hassan

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

AI总结 本文针对CLI智能体微调后跨脚手架性能下降问题，提出DCAS框架，通过解耦脚手架与后端实现跨脚手架评估，微调规划感知轨迹后模型在非训练脚手架下性能一致提升。

Agentic Incident Response through Digital Twin-Enhanced Multiscale Planning

基于数字孪生增强多尺度规划的智能体事件响应

Yiran Gao, Tao Li, Kim Hammar

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

AI总结 该研究针对现有智能体事件响应方法的局限，提出结合决策论规划与LLM的多尺度方法，经实验验证可显著缩短恢复时间、提升恢复率。

Comments 31st European Symposium on Research in Computer Security (ESORICS) 2026

Proof of Execution: Runtime Verification for Governed AI Agent Actions

执行证明：受治理人工智能代理行动的运行时验证

James Rhodes, George Kang

机构 * AlphaBitCore, Inc.（AlphaBitCore公司） 纠错

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

AI总结 研究人工智能代理行动正确性验证问题，提出运行时证明（PoE）方法构建执行三元组及相关谓词和保证，证明其合理性，通过原型测试验证效果，能将多方面绑定到可检查对象，使受治理执行可证。

Comments 14 pages, 1 figure, 4 tables, 1 algorithm; includes formal soundness and replay theorems with witness constructions in appendix

Towards Direct Latent-Space Synthesis for Parallel Branches in LLM-Agent Workflows

面向LLM-Agent工作流中并行分支的直接潜在空间合成

Shikun Liu, Mufei Li, Dongqi Fu, Haoyu Wang, Yinglong Xia, Hong Li, Hong Yan, Pan Li

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Meta 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,title_cn)；agentic(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 提出Parallel-Synthesis框架，通过直接利用并行工作代理的KV缓存进行合成，避免文本拼接冗余，在9个数据集上匹配或超越文本合成，并将首令牌延迟降低2.5-11倍。

Scalable Long-Horizon Planning with Staggered Updates for Lifelong MAPF

面向终身多智能体路径发现（LMAPF）的、采用交错更新机制的可扩展长时程规划

Vaibhav Sanjay, Jiaoyang Li

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

AI总结 该研究针对通用地图的终身多智能体路径发现问题，提出PUSH规划器，结合多种框架优势实现可扩展长时程规划，在10k智能体场景下吞吐量优于基线方法

Comments 11 pages, 6 figures