AI 大模型
智能体、工具调用、规划、工作流、多智能体和自主任务执行。
TabClaw: 一个用于电子表格操作和表格推理的交互式自进化智能体
机构 * State Key Laboratory of Cognitive Intelligence, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学认知智能国家重点实验室）
专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；AI agent(abstract)；tool-use(abstract)；workflow(abstract)
AI总结 提出TabClaw，一个开源交互式AI智能体，通过可编辑执行计划、流式ReAct循环、并行多表推理和用户记忆提取，提升电子表格操作和表格推理的透明性与个性化。
Comments 5 pages, 2 figures
OneDayAgent：面向自主智能体的长程管控框架
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Ant Group（蚂蚁集团）
专题命中 规划决策 ：autonomous agent(title,abstract)；agent(abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG
AI总结 OneDayAgent是一种长程管控框架，可将开放式请求分解为子任务，在不同后端LLMs上实现最优性能，解决智能体的多类失效模式。
Comments Ongoing work
小到足以突破：由小型语言模型驱动的智能体远程访问木马
专题命中 规划决策 ：agentic(title,summary_cn)
AI总结 该研究提出由小型语言模型（SLM）驱动的智能体远程访问木马（agentic RAT），经实验验证其架构可行，虽操作可靠性不足，但预示着AI驱动自主网络威胁的近现实风险。
Comments 6 pages, 5 figures, 1 table. Formatted in Springer LNCS style
并发智能体系统的有状态治理
专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；AI agent(abstract)；workflow(abstract)
AI总结 本文针对并发智能体系统的有状态治理问题，提出Provenact运行时架构，可防止失效授权，在采购工作流中避免策略违规，为智能体框架的有状态治理提供了可行路径。
Comments 18 pages, 8 figures. Revision notes: system terminology updated; technical content and results unchanged
Skill-3D：面向智能体3D空间推理的场景感知技能进化
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； University of Technology Sydney（技术悉尼大学） ； OPPO Research Institute（OPPO研究院）
专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；tool use(abstract)；tool-use(abstract)
AI总结 提出Skill-3D框架，通过场景记忆和技能库的协同进化，使智能体根据场景自适应选择工具，显著提升3D空间推理中工具使用的正确性和充分性。
智能体AI系统的模型验证：基于POMDP的信念状态、预测与策略验证框架
机构 * Quiota LLC（Quiota公司）
专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；autonomous agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 提出基于部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）的智能体AI模型验证框架，将自主决策分解为信息、信念、预测、动作和效用组件独立验证，并通过投资组合管理案例展示其有效性。
Comments 28 pages, 3 figures, 6 tables. Source code available from https://github.com/mfrdixon/agentic-AI-as-POMDP
编程智能体的在线监控与纠正引导
专题命中 规划决策 ：agent(summary_cn,abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG
AI总结 本文提出LivePlan，通过解耦判断与建议的设计，在SWE-agent基础上实现编程智能体的在线监控与纠正，在SWE-bench数据集上显著提升问题解决率，且成本增量极小。
KNOWPLAN：用于智能学位路径规划的知识驱动型AI智能体
专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；AI agent(title)；分类 cs.AI
AI总结 KnowPlan将学位路径规划拆分为提取与优化阶段，CatalogBrowse负责课程爬取解析，DegreeMap基于超图优化，在多赛道实验中实现了高召回率、可行性与效用提升。
ToolGuardian：人工智能代理与工具交互的声明式安全
专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；AI agent(title)；分类 cs.AI
AI总结 研究人工智能代理与工具交互安全问题，提出ToolGuardian框架，通过预准入审查和任务感知运行时授权保障安全，利用渐进式特征化和基于ASP的声明式策略层，实验表明该框架在审查和授权方面性能良好。
原子任务图：智能体规划与执行的统一框架
机构 * South China University of Technology（华南理工大学） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院）
专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；agentic(title)；分类 cs.AI
AI总结 提出原子任务图（ATG）框架，通过显式图结构暴露子任务依赖、支持并行执行和局部错误修复，在三个交互基准上使用7B-8B模型显著提升成功率和执行效率。
Comments 14 pages, 7 figures
三叉戟：如何突破深度强化学习网络防御（智能体式）
专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 研究针对DRL网络防御对自适应威胁鲁棒性不足的问题，提出Trident智能体式LLM红队框架，通过含三类组件的设计，发现现有防御存在根本性脆弱性，大幅降低蓝方防御性能并揭示新兴行为。
Comments code: https://anonymous.4open.science/r/Trident-A934
用于定制产前护理的PATHFinder智能体
机构 * University of Michigan（密歇根大学）
专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；workflow(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL
AI总结 研究针对产前护理，提出PATHFinder智能体这一端到端对话系统，通过结构化对话收集信息并制定个性化计划，展示社区资源。经评估前沿大语言模型，GPT-5.2平均分最高，还发现检测建议差距，将开展人体研究和随机对照试验验证。
Comments Accepted as demo at ACM Interactive Health 2026. https://realize-lab.github.io/PATHFinder/
压缩表示空间中的运动规划
机构 * MIT LIDS（麻省理工学院信息与决策系统实验室）
专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 提出一种生成式框架，通过高压缩率自编码器学习离散层级化潜在空间，并在其中直接搜索进行运动规划，兼顾灵活性与效率，无需任务特定训练。
Comments To appear in the Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning
智能体模型批判
机构 * Institute of Foundation Models, Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学基础模型研究所） ； School of Computer Science, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学计算机科学学院）
专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；AI agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 本文区分了自动化与智能体，提出真正智能体需内化目标、身份、决策、自我调节和学习等结构，并设计了GIC通用智能体架构。
超越静态端点：工具程序作为灵活智能体网络服务的接口
机构 * School of Computer Science, Peking University, Beijing, China ； School of Software \& Microelectronics, Peking University, Beijing, China ； Institute for Artificial Intelligence, Peking University, Beijing, China
专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE
AI总结 提出ToolPro，将工具意图表示为可执行程序，通过约束引导构建、效应感知重放和策略决策，在MCP服务上实现最高53.4%的延迟降低和96.1%的流量减少。
Comments Accepted by ICML 2026
面向自主AI系统运行时治理的道义策略
机构 * CSEE Department UMBC Baltimore, MD, USA ； Center for AI UMBC Baltimore, MD, USA ； Information Systems Department UMBC Baltimore, MD, USA ； CSAIL MIT Cambridge, MA, USA
专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；autonomous agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 针对大语言模型驱动的自主AI系统在安全、隐私和合规方面的治理挑战，提出AgenticRei框架，利用基于Rei的道义策略语言（OWL表示）在运行时通过逻辑引擎强制执行义务、豁免、冲突解决等治理约束，并兼容A2AS等标准。
Comments 10 pages, 1 figure. To be published in the 2026 IEEE Symposium on Agentic Services which is part of the IEEE Conference on Web Services
SBCO：面向规划智能体的自监督、验证器驱动的工具链优化器
专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本研究针对规划任务提出SBCO，一种自监督的验证器驱动工具链优化器，其性能优于或相当的定制基线，且计算成本仅为其1/4至1/5.5。
ColluSkill：用于规避智能体技能扫描器的对抗性跨技能组合
专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；planning(abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本研究提出ColluSkill攻击框架，可通过跨技能组合规避技能扫描器，攻击成功率达96.0%；还提出ChainGuard防御框架，能将攻击成功率降至22.5%，同时放行99.5%良性工作流。
Comments 9 pages, 3 figures, 4 tables
TRAJDEBUG：追踪错误生命周期以识别长视野智能体轨迹中的关键失败
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Tencent Hunyuan（腾讯混元）
专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；tool-use(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 针对长视野智能体轨迹调试的级联错误与关键错误定位难题，提出TrajDebug框架，构建含486条轨迹的TrajErrBench基准，实验显示其性能优于现有基线，可提供改进智能体的可操作反馈。
EnvACE：通过世界预演内化环境动态以实现智能体强化学习
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Central South University（中南大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Tencent Inc.（腾讯公司）
专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；tool use(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出 EnvACE 方法，以世界预演替代外部环境交互训练 LLM 智能体，在多基准测试中性能优于基线，可突破外部环境约束扩展 LLM 智能体训练。
EmpaAva：开源智能体式3D化身共情实时聊天机器人
机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Oxford（牛津大学）
专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 该研究提出首个开源智能体式3D化身共情聊天机器人EmpaAva，通过三智能体架构实现闭环多模态交互，在评估中优于多款基准模型，将开源并提供在线演示。
Comments Project&Demo: https://empaava.top/
ToolLIFT：将工具特定轨迹提升为函数级图以实现可泛化的工具规划
专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；tool-use(abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出ToolLIFT框架，通过将工具特定轨迹提升为函数级工作流图，实现了更具泛化性的工具规划，在多个基准上优于现有方法，对未见过的工具集泛化能力强。
开放数字孪生生态中可验证AI智能体的神经符号参与治理
专题命中 规划决策 ：AI agent(title,abstract)；agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 该研究针对开放数字孪生生态中AI智能体的验证需求，提出神经符号去中心化治理框架，结合神经推理与制度治理，通过区块链智能合约实现可审计参与，经原型验证可管控开销下保障合规协作。
Comments Accepted at the 2026 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC 2026), Bellevue, WA, USA, October 4-7, 2026. 7 pages, 1 figure, 5 tables. Code: https://github.com/weicaiuw/verigov-ai (DOI: 10.5281/zenodo.21706699)
动态环境下基于学习的运动规划：从基础算法到新兴范式
机构 * College of Information Science and Technology, Jinan University（暨南大学信息科学技术学院） ； University of Connecticut（康涅狄格大学） ； Guangzhou Maritime University（广州海事大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Global College, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学全球学院） ； Wuyi University（五邑大学） ； South China University of Technology（华南理工大学）
专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本综述回顾2015至2025年动态环境下基于学习的运动规划代表性研究，提出学习作用分类法，分析相关影响因素，探讨安全可验证规划等开放挑战与未来方向。
用于自主量子传感实验中科学推理的智能体人工智能
专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 该研究围绕大语言模型智能体实现用于金刚石中NV中心自主实验的智能体人工智能工作流程，主要贡献为展示自主实验流程，引入离线基准评估智能体推理，结果表明自主实验中智能体与代码分工明确，智能体负责假设和数据评估，代码控制硬件与执行安全约束。
Comments 11 pages, 4 figures + Supplementary Information
SCAIR：用于企业知识图谱的模式条件代理迭代推理
机构 * University of Stuttgart（斯图加特大学） ； Bosch Center for AI（博世人工智能中心） ； University of Oslo（奥斯陆大学） ； University of Southampton（南安普顿大学） ； BSH Home Applications Holding (China) Co., Ltd（博西华家用电器有限公司（中国）） ； Tsinghua University（清华大学）
专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 针对现有方法在企业知识图谱应用的局限，提出SCAIR无训练框架，集成结构化规划与受控迭代推理，通过模式条件结构先验等提升性能，强调企业图推理要结合领域约束，与业务逻辑对齐可增效。
Comments Accepted at ACL 2026 Industry Track
ToolVerse：为智能强化学习解锁大规模环境和长时任务
机构 * LongCat Interaction Team, Meituan（美团长猫互动团队） ； Peking University（北京大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Wuhan University（武汉大学）
专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；tool use(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究针对LLM智能体在复杂环境中工具集成问题，提出ToolVerse框架。通过构建大规模训练环境、设计任务策略及提出新算法，经实验验证该框架能增强LLM长时工具使用能力，提升性能与推理能力。
Mako：用于自主网络攻击的自进化智能操作系统（SE-AOS）
专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；AI agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 介绍用于自主网络攻击的自进化智能操作系统SE-AOS，以Mako为首个实例，在XBOW验证基准上实现全套件覆盖，提出自主攻击定律，运行自进化循环，因研究有双重用途，公布科学成果但保留操作细节等。
Comments 13 pages, 10 figures, 8 tables
VIA：用于机器人控制的视觉接口代理
机构 * Stanford University（斯坦福大学）
专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；planning(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究探索能否用基础模型通过视觉接口控制机器人，提出 VIA 框架，将机器人控制转为代理任务，该框架无需特定微调及特权信息，能零样本解决多种桌面操作任务，凭借基础模型能力提升取得高成功率，证明前沿代理技能可借合适接口用于机器人控制。
GRASP：用于智能检索增强生成的粒度感知搜索策略
机构 * University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； Adobe Research（Adobe 研究院）
专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究智能体检索增强生成中模型决策难题，提出GRASP强化学习框架，训练智能体协调互补检索工具，实验表明其提升检索召回率和问答性能，还展现出可解释行为，凸显协调检索信号和上下文粒度对智能体推理的关键作用。
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