AI Agent

AgentPatch: Coarse-to-Fine Weak-Task Repair for Merging Agentic Multimodal Large Language Models

AgentPatch：用于合并智能体多模态大语言模型的由粗到细弱任务修复

Zibo Shao, Baochen Xiong, Chengdong Xu, Linhui Xiao, Kaichen Li, Haoran Gong, Yan Li, Yaguang Song, Xiaoshan Yang

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

AI总结 针对智能体多模态大语言模型合并时的弱任务退化与关键行为遗忘问题，提出无需训练的AgentPatch框架，通过由粗到细修复实现能力平衡，提升合并模型性能。

LLM-Powered Agentic AI for 5G/6G Networks: A Tutorial and Survey on Architectures, Protocols, and Standardization

用于5G/6G网络的基于大语言模型的智能体人工智能：架构、协议和标准化教程与综述

Mazene Ameur, Abdelkader Mekrache, Bouziane Brik, Adlen Ksentini

机构 * EURECOM ； University of Sharjah（谢贾学院） 纠错

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

AI总结 研究5G/6G网络中基于大语言模型的智能体人工智能，通过分为两部分的教程与综述，形式化5G和6G相关平面，涵盖智能体系统基础，映射其能力到控制面等，识别自主电信面临的开放挑战。

Comments 35 pages, 4 figures, Under review

Agentic Large Language Models for Automated Structural Analysis of 3D Frame Systems

用于三维框架系统自动化结构分析的主体化大型语言模型

Ziheng Geng, Ian Franklin, Santiago Martinez, Jiachen Liu, Yunhe Zhao, Minghui Cheng

机构 * Department of Civil and Architectural Engineering, University of Miami（迈阿密大学土木与建筑工程系） ； School of Architecture, University of Miami（迈阿密大学建筑学院） ； HBC Engineering Company（HBC工程公司） ； Department of Electrical and Computer Engineering, University of Miami（迈阿密大学电气与计算机工程系） 纠错

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

AI总结 提出一种主体化LLM框架，通过投影表示和智能体流水线实现从自然语言输入到3D框架的自动化结构分析，平均准确率达90%。

Efficient Reinforcement Learning for Long-Horizon Tool-Use Agentic Tasks

面向长周期工具使用智能体任务的高效强化学习

Zelei Cheng, Amritansh Mishra, Sambit Sahu, William Campbell

机构 * Capital One（第一资本金融公司） ； AI Foundations（人工智能基础部门） 纠错

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

AI总结 本文提出 SINKFLEX-RL 模块化训练系统，通过整合环境接口等技术，在 Tau2Bench 测试中提升验证奖励并降低注意力路径显存占用，实现长周期工具使用智能体的高效 RL 训练。

Comments Published at the COLM 2026 Workshop on Efficient Reasoning

GATS: Graph-Augmented Tree Search with Layered World Models for Efficient Agent Planning

GATS：用于高效智能体规划的具有分层世界模型的图增强树搜索

Maureese Williams, Dymitr Nowicki

机构 * Institute for Cybernetics of NAS of Ukraine（乌克兰国家科学院控制论研究所） 纠错

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

AI总结 研究针对LLM智能体规划计算成本高和行为随机的问题，提出GATS框架，结合系统树搜索与分层世界模型，在合成任务和综合测试中表现优异，规划时无需LLM调用，生成确定性计划，优于LLM引导探索。

Agentic Artificial Intelligence for Power Systems: Strategies to Identify and Close Capability Gaps

面向电力系统的智能体人工智能：识别与缩小能力差距的策略

Eve Tsybina, Samim Konjicija, Slaven Peles

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

AI总结 该研究针对电力系统规划任务，复现当前最优Agentic AI并评估其能力，发现其仅能解决部分低复杂度问题，明确了能力升级需求，强调需采用严格测试与可复现基准评估Agentic AI进展。

Comments 5 pages, 1 figure, 2 tables

Hierarchical Compositionality for An Assistive AI Agent

面向辅助AI智能体的分层组合性

Tianyi Fu, Mohan Sridharan

机构 * University of Edinburgh（爱丁堡大学） 纠错

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

AI总结 本文针对辅助AI智能体的歧义问题，提出嵌入分层组合性原则的架构，结合语义兼容性等模型推理实现歧义消除，实验表明其性能优于当前最优数据驱动基线，可适配特定用户画像。

Comments 25 pages, 9 figures, 4 tables. Project page: https://tianyi-fu.github.io/HCAA

STAIR: Effective Incident Response Using an End-to-End Agentic Planning Framework

STAIR：使用端到端智能体规划框架的有效事件响应

Hanlin Jiang, Jionghao Huang, Shaofei Li, Bojia Yu, Peng Jiang, Yuxin Ren, Ning Jia, Yao Guo, Ding Li

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

AI总结 针对事件响应规划的静态工作流和现有LLM智能体的不足，提出端到端智能体规划框架STAIR，在100个Docker网络靶场中实现0.94标准化防御得分，较最强基线提升9.5%。

Comments 12 pages, 5 figures

BAP-SQL: Budget-Aware Observation Planning for Agentic Text-to-SQL

BAP-SQL：面向智能体Text-to-SQL的预算感知观测规划

Chong Peng, Pin Qian, Su Wang, Yihang Chen, Varun Sah

机构 * Microsoft（微软公司） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 BAP-SQL是面向智能体Text-to-SQL的预算感知观测规划方法，通过将观测形成作为预算控制阶段，在紧预算下提升了SQL生成成功率，同时减少了token使用量。

Comments 10 pages, 3 figures

Reason Before You Retrieve: Agentic Planning for Multi-modal RAG

检索前先思考：多模态检索增强生成的智能体规划

Tianyu Yang, Shir Simon, Zhenzhen Li, Minhao Cheng, Xiangliang Zhang

机构 * Bosch AI Research Center（博世人工智能研究中心） ； University of Notre Dame（圣母大学） ； Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） 纠错

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

AI总结 研究多模态检索增强生成问题，提出MM-R2框架，通过建模检索内容和位置在检索前推理，构建意图基础检索状态，在结构化知识图谱检索，还构建相关数据集并采用两阶段后训练策略，实验证明其在答案准确性等方面表现出色。

Coupled Hierarchical Search over Topology and Execution for Agentic Workflow Synthesis

用于智能工作流合成的拓扑与执行耦合分层搜索

Dong Li, Yanchi Liu, Xujiang Zhao, Wei Cheng, Zhengzhang Chen, Xintao Wu, Zhong Chen, Chen Zhao, Haifeng Chen

机构 * Baylor University（贝勒大学） ； NEC Laboratories America（美国NEC实验室） ； University of Arkansas（阿肯色大学） ； Southern Illinois University（南伊利诺伊大学） 纠错

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

AI总结 针对大语言模型结构化工作流创建自动化难题，提出拓扑与执行耦合的搜索范式，引入HierFlow架构，通过反馈引导拓扑调整与树搜索优化子工作流，经多基准测试验证其性能优于基线，平衡了质量与效率且无需额外训练。

From Agent Failure Paths to Quantified Residual Risk: A Compositional Framework for Resilient Agentic AI

从智能体故障路径到量化残余风险：一种用于弹性智能体人工智能的组合框架

Hassan Karim, Sai Sitharaman, Deepti Gupta, Danda B. Rawat

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

AI总结 研究智能体人工智能风险表示问题，提出CPSAINT和FRIESA-K结合故障机制与风险估计，通过单独惩罚报告治理可观测性，形式化结构可组合性，在两个场景展示框架，获支持跨域推理等的紧凑内核。

End-to-End LLM Flight Planning with RAG-based Memory and Multi-modal Coach Agent

基于基于检索增强生成的记忆和多模态教练代理的端到端大语言模型飞行规划

Amin Tabrizian, Arsyi Aziz, Aarifah Ullah, Mahyar Ghazanfari, Pouria Razzaghi, Peng Wei

机构 * George Washington University（乔治华盛顿大学） ； Metis Solutions Technology Inc 纠错

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

AI总结 针对电动垂直起降飞机部署中传统飞行规划算法难以融入人类偏好的问题，提出FRAMe工具，集成规划器LLM、多模态教练代理和基于RAG的记忆，在多场景演示中效果最佳，能将自然语言指令转化为优质飞行路线。

Comments Accepted at the ICML 2026 LM4Plan Workshop

ACE: Agentic Control for Embodied Manipulation via Zero-shot Workflow Reasoning

ACE：通过零样本工作流推理实现具身操纵的智能体控制

Iok Tong Lei, QianZhi Li, Ying Jie Yap, Yujie Zhang, Rui Zhong, Haichao Gui, Xiaolong Liu, Zhidong Deng

机构 * Department of Computer Science, Tsinghua University（清华大学计算机科学系） ； National College for Excellent Engineers, Beihang University（北京航空航天大学卓越工程师学院） ； Wuxi Dexteroushands Robotic Technology Co.（无锡灵犀机器人技术有限公司） 纠错

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

AI总结 研究开放式桌面操作，提出ACE零样本工作流推理框架，结合智能体工作流推理与视觉基础接口、可重复使用的拾取和放置原语等技能，经掩码介导视觉动作接口连接语义推理与物理控制，能在线适应多种情况，在复杂任务中表现出色。

Comments Preprint

Securing Multi-Tool AI Agent Chains With Dynamic, Real-Time Compositional Policies

通过动态实时组合策略保护多工具人工智能代理链

Chris Schneider, Kriti Faujdar, Philipp Schoenegger, Ben Bariach

机构 * Microsoft AI（微软人工智能） 纠错

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

AI总结 研究多工具代理链安全问题，提出动态安全控制合成器（DSCC），分两阶段实现组合安全。阶段1在会话检查时合成策略，阶段2在运行时跟踪数据敏感度，提供深度防御，评估了参考实现。

Agent vs. Parametric World Models: Hybrid Planning for Reliable Language Agents

基于基础迭代语言规划：参数化世界模型如何减少LLM代理中的幻觉传播

Xinyuan Song, Zekun Cai

机构 * Emory University（埃默里大学） ； The University of Tokyo（东京大学） ； LocationMind 纠错

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

AI总结 提出GILP方法，结合小参数化世界模型与LLM推理，通过一致性门控减少幻觉，在规划基准上将幻觉率从0.176降至0.035，成功率从0.668提升至0.838。

Comments Under Review

Internalizing the Future: A Unified Agentic Training Paradigm for World Model Planning

内化未来：一种统一的世界模型规划智能体训练范式

Xuan Zhang, Zhijian Zhou, Lingfeng Qiao, Yulei Qin, Ke Li, Xing Sun, Xiaoyu Tan, Chao Qu, Yuan Qi

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Tencent Youtu Lab（腾讯优图实验室） 纠错

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

AI总结 提出一种三阶段训练范式（WM-AMT、FE-SFT、FC-RL），使LLM智能体内化世界模型以进行前瞻性规划，在搜索和数学推理任务上优于基线方法。

The Physics of Multi-Turn Long-Horizon Planning: From Pre-training to Post-training via Single- and Multi-Teacher On-Policy Agentic Distillation

多轮长期规划的物理学：通过单教师和多教师策略蒸馏从预训练到训练后

Tianyi Men, Zhuoran Jin, Kang Liu, Jun Zhao

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

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

AI总结 研究多轮长期规划问题，通过引入统一可控环境，利用预训练、GRPO、OPD及MOPD等方法，研究规划能力在不同阶段的获取、塑造与整合，展示了多教师策略蒸馏对跨环境能力整合的作用。

One-for-All Adaptive Radiotherapy Planning Agent: A Foundation Framework for Daily CBCT-guided Radiotherapy

一适用于所有情况的自适应放射治疗计划智能体：基于每日锥束CT引导的放射治疗基础框架

Shaoyan Pan, Kirk Jon Luca, Yuan Gao, Shansong Wang, Mingzhe Hu, Ryan Sanford, Mojtaba Safari, Justin Roper, Zhen Tian, Tonghe Wang, Xiaofeng Yang

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

AI总结 介绍一适用于所有情况的自适应放射治疗计划智能体，它基于统一基础模型，能从每日锥束CT执行在线自适应计划，自主预测关键组件并设计临床计划，经多数据集评估，其准确性和计划质量与临床方案相当，为放射治疗带来新机遇。

From Causal Discovery to Implementation: An Agentic AI Framework for E-Scooter Mobility Hub Planning Across 29 German Cities

从因果发现到实施：面向29个德国城市的电动滑板车出行枢纽规划的智能体AI框架

Meng Jin, Melanie Handrich, Simone Martinenz, Nicholas Hoeser, Ziyue Li

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

AI总结 提出一个三阶段智能体AI框架，利用29个德国城市的公共GBFS数据构建因果模板库，通过LLM驱动的因果发现揭示城市类型与集群类型对热点需求的因果驱动差异，并在海尔布隆指导两个枢纽站点建设。

Comments 32 Pages, Submitted to Transportation Research Part D: Transport and Environment. Under review

Agentic Neuro-Symbolic Planning and Commissioning for Human-in-the-Loop Industrial Robotics with Digital Twins

面向人机协同工业机器人的智能神经符号规划与调试：基于数字孪生

Zhihao Liu, Victor Nan Fernandez-Ayala, Tianyu Wang, Qiang Qin, Xi Vincent Wang, Dimos V. Dimarogonas, Lihui Wang

机构 * Royal Institute of Technology (KTH)（皇家理工学院（KTH）） 纠错

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

AI总结 提出一种结合LLM语言理解与确定性验证执行的神经符号框架，采用SDI架构和两级恢复机制，在数字孪生中验证后执行，显著提升任务成功率。

AgentSLABench: Evaluating and Benchmarking Agentic Systems Under Resource Constraints

AgentSLABench：资源约束下智能体系统的评估与基准测试

Meher Bhaskar Madiraju, Meher Sai Preetam Madiraju

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

AI总结 本研究提出AgentSLABench框架，在资源约束下评估自主AI智能体，通过多维度指标分析发现专用智能体表现优于通用基线，验证了效率调整成功率的重要性并开放相关资源。

Comments 7 pages, 2 figures, 9 tables. Code, sealed test sets, and profiling artifacts available at: https://github.com/MeherBhaskar/agentslabench

AMTFV: Agentic Mathematical Tool-Flow Verification for LLM Self-Correction

AMTFV：面向LLM自校正的智能体数学工具流验证

Rui Zou, Yutao Zhu, Mengqi Wei, Ji-Rong Wen

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

AI总结 本研究针对LLM数学答案验证难题，提出AMTFV方法，通过MTF接口解耦验证建模与执行，在5个数学推理数据集上较基线提升最高8.3个百分点，验证复杂度越高增益越显著。

Comments 19 pages, 9 figures

CyberNeuro: A Privacy-Preserving Agentic Workbench for Cohort-Scale Neuroimage and Clinical Data Analysis

CyberNeuro：用于队列规模神经影像与临床数据分析的隐私保护智能体工作台

Ran Ren, Junhong Tong, Yunxi Kong, Yiyao Chen, Yucheng Li, Kunhao Zhou, Shaoqi Wang, Yuxiang Tao, Shuheng Cao, Zhihao Fan, Marissa DiPiero, Tingting Dan, Guorong Wu

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

AI总结 CyberNeuro是配备WandaMind本地LLM的隐私保护智能体工作台，通过四个专用智能体实现神经影像与临床数据分析自动化，在NeuroBench上提升了域准确率，还降低了令牌使用量。

Comments 25 pages, 4 figures

Decentralized Granular Access Control for Agentic AI Systems in Critical Infrastructure

关键基础设施中智能体人工智能系统的去中心化粒度访问控制

Arun Malik, Deepal Jayasinghe, Bradley Klemick, Prachi Shah, Nitish Talasu, Vineet Tushar Trivedi

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

AI总结 研究关键基础设施中智能体人工智能系统的安全挑战，提出去中心化多层访问控制架构，含复合身份模型等四项创新，基于OWASP威胁分类法设计，经云提供商生产验证，能有效实施粒度访问控制并防止特权升级。

Comments 7 pages, 9 figures, 7 tables

Reward-Driven LLM Agent Workflows: Synthesizing POMDP Routing and Self-Correction for Autonomous Decision-Making

奖励驱动的大语言模型智能体工作流程：合成用于自主决策的部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）路由与自我修正

Amez Amanj Ali, Kuo-Kun Tseng

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

AI总结 研究针对LLM智能体应用挑战，设计优化工作流程，合成多种AI范式，引入POMDP路由和自我修正奖励模型，整合多模态输入与强化学习原则，实验显示相比主流基线任务成功率等提升24.5%，为自主系统AI技术开发提供参考框架。

Comments 29 pages, 1 table, native TikZ/pgfplots diagrams. Code available at https://github.com/01Amez/RLAW_Implementation

Multi-Head Latent Control: A Unified Interface for LLM Agent Decision Making

多头潜在控制：大语言模型智能体决策的统一接口

Amirhosein Ghasemabadi, Ruichen Chen, Bahador Rashidi, Di Niu

机构 * University of Alberta（阿尔伯塔大学） ； Huawei Technologies Canada Co., Ltd.（华为加拿大技术有限公司） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型作智能体时的决策控制问题，提出多头潜在控制方法，通过读取冻结模型的隐藏状态轨迹生成控制信号，能在不修改模型的情况下进行事后适配，改善多模型系统质量成本权衡，减少大模型使用并提高工具使用决策质量。

PaperRouter-Agent: A Content-Grounded LLM Agent for Personalized Hierarchical Paper Routing

论文路由器-智能体：用于个性化分层论文路由的基于内容的语言模型智能体

Keshen Zhou, Lintao Wang, Suqin Yuan, Zhuqiang Lu, Yu Luo, Zhiyong Wang

机构 * University of Sydney（悉尼大学） 纠错

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

AI总结 研究个性化分层论文路由问题，提出无需训练基于文件夹成员决策的PaperRouter-Agent智能体，在真实个人图书馆和公共基准测试中，该智能体有效提升论文路由召回率和准确率，且成本低。

SAFARI: Scaling Long Horizon Agentic Fault Attribution via Active Investigation

SAFARI: 通过主动调查扩展长时域智能体故障归因

Chenyang Zhu, Jiayu Yao, Kushal Chawla, Youbing Yin, Nathan Wolfe, Pengshan Cai, Jingyu Wu, Spencer Hong, Sangwoo Cho, Shi-Xiong Zhang, Daben Liu, Sambit Sahu, Erin Babinsky

机构 * Department of Engineering Sciences（工程科学系） ； Applied Mathematics, Northwestern University（应用数学，西北大学） 纠错

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

AI总结 提出SAFARI框架，用工具增强的诊断循环替代线性上下文加载，结合短期记忆解耦诊断准确性与上下文限制，在Who&When和TRAIL GAIA数据集上分别提升20%和19%，并在超出上下文窗口5倍时保持0.58精度。

Comments Published at the Second Workshop on Agents in the Wild: Safety, Security, and Beyond (AIWILD) at ICML 2026

The Containment Gap: How Deployed Agentic AI Frameworks Fail Public-Facing Safety Requirements

遏制缺口：已部署的自主AI框架如何未能满足面向公众的安全要求

Md Jafrin Hossain, Mohammad Arif Hossain, Weiqi Liu, Nirwan Ansari

机构 * New Jersey Institute of Technology（新泽西理工学院） 纠错

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

AI总结 研究发现主流自主AI框架缺乏架构级安全保证，内存完整性漏洞可导致定向腐败，提出轻量级遏制机制消除攻击向量。

Comments ICML 2026 (AI4GOOD Workshop)