AI Agent

ImagineUAV: Aerial Vision-Language Navigation via World-Action Modeling and Kinodynamic Planning

ImagineUAV：通过世界-动作建模和动力学规划实现空中视觉语言导航

Xuchen Liu, Jiawei Huang, Shihao Xia, Bingxi Liu, Jinqiang Cui, Jiankun Yang

机构 * Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； School of Computer Science and Cyber Engineering（计算机科学与网络工程学院） ； Guangzhou University（广州大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title)

AI总结 针对无人机视觉语言导航中几何不一致和动力学失配问题，提出基于潜视频扩散模型的世界-动作建模框架，通过生成未来观测推断6自由度运动并规划无碰撞轨迹，以1.3B参数在基准和实际飞行中超越先前方法。

Comments Video demo: https://www.youtube.com/watch?v=Ng1alP0yhc0

Optimality of Symmetric Independent Policies under Decentralized Mean-Field Information Sharing for Stochastic Teams and Equivalence with McKean-Vlasov Control of a Representative Agent

分散均值场信息共享下随机团队的对称独立策略的最优性及与代表智能体的McKean-Vlasov控制的等价性

Sina Sanjari, Naci Saldi, Serdar Yüksel

专题命中 规划决策 ：agent(title)

AI总结 研究有限和无限决策者随机可交换团队的最优策略，证明有限人口最优策略收敛到无限人口的分散对称独立策略，并建立与McKean-Vlasov控制的关系。

Learning-Guided Sparsification of Dynamic Graphs in Robotic Exploration

基于学习的动态图稀疏化在机器人探索算法中的应用

Adithya V. Sastry, Bibek Poudel, Weizi Li

机构 * Independent Researcher（独立研究者） ； University of Tennessee, Knoxville（田纳西大学，基洛尼尔） ； University of California, Riverside（加州大学河滨分校） 纠错

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

AI总结 本文提出基于Transformer的框架，利用PPO算法在机器人探索中稀疏化动态图，减少冗余信息，提升性能，实验表明该方法能有效降低图规模并提高探索一致性。

The Periodic Table of LLM Reasoning: A Structured Survey of Reasoning Paradigms, Methods, and Failure Modes

LLM推理的周期表：推理范式、方法与失败模式的结构化综述

Avinash Anand, Mahisha Ramesh, Avni Mittal, Ashutosh Kumar, Rishitej Reddy Vyalla, Erik Cambria, Zhengkui Wang, Timothy Liu, Aik Beng Ng, Simon See, Rajiv Ratn Shah

机构 * Singapore Institute of Technology（新加坡理工大学） ； Nvidia AI Center (SNAIC)（英伟达人工智能中心（SNAIC）） ； MIDAS Lab, IIIT Delhi（IIIT德里MIDAS实验室） ； MIDAS Lab, IIT Mandi（IIT曼迪MIDAS实验室） ； Owl Autonomous Imaging, Inc.（Owl自主成像公司） ； College of Computing & Data Science, NTU Singapore（新加坡南洋理工大学计算与数据科学学院） ； NVIDIA AI Technology Centre, Singapore（英伟达新加坡人工智能技术中心） ； Department of Computer Science and Engineering, IIT Kanpur（IIT坎普尔计算机科学与工程系） 纠错

专题命中 规划决策 ：tool use(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文系统综述了300多篇论文，提出LLM推理研究的结构化分类法，涵盖多种推理范式，分析方法论趋势，并总结常见限制与失败模式，旨在为开发更鲁棒、可解释和可泛化的推理系统提供参考。

ActiveFly-Bench: Aligning Embodied Question Answering with Vision-Language-Action for Aerial Embodied Perception

ActiveFly-Bench：将具身问答与视觉-语言-动作对齐用于空中具身感知

Weichen Zhang, Shiquan Yu, Yinan Zhu, Peizhi Tang, Shilong Ji, Zhiyuan Deng, Tianyi Lyu, Haoyang Wang, Xin Zeng, Chen Gao, Yong Li, Xinlei Chen

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Manifold AI（流形人工智能） 纠错

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

AI总结 介绍用于无人机具身感知的ActiveFly-Bench基准测试，它分解主动感知为三个层次任务，收集数据集，开发集成视觉语言推理与细粒度控制的ActiveFly智能体，实验表明当前无人机智能体有困难，该基准成为具身空中智能新测试平台。

Towards a Bridge Layer Between Bibliographic and Formalized Mathematical Knowledge

迈向文献与形式化数学知识之间的桥梁层

A. Mayeux

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

AI总结 提出一个关系型桥接数据库，对齐出版物元数据与形式化工件，并引入论文级形式化评分，通过跨文档对齐估计形式化覆盖度，以整合文献与形式化数学生态系统。

Human-Level Text-to-SQL via Reinforcement Learning on Verified Data, Without Pipeline Engineering

ReViSQL：实现人水平的文本到SQL

Yuxuan Zhu, Tengjun Jin, Yoojin Choi, Daniel Kang

机构 * UIUC（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 本文提出ReViSQL框架，通过高质量训练数据提升SQL推理能力，首次在BIRD基准上达到人水平准确率，且在不同模型规模下均表现优异。

Thinking Is Not Telling: Information Disclosure in User-Service LLM Agents

思考使大语言模型代理变得内向：强制性思考在用户参与代理中的反效果

Jiatong Li, Changdae Oh, Hyeong Kyu Choi, Jindong Wang, Sharon Li

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

AI总结 本文研究了强制性思考在用户参与代理中的反效果，发现其导致性能下降，而主动透明性可提升代理性能。

Comments 26 pages, 5 figures, 7 tables

The Belief-Desire-Intention Ontology for modelling mental reality and agency

信念-愿望-意图本体用于建模心理现实与代理

Sara Zuppiroli, Carmelo Fabio Longo, Anna Sofia Lippolis, Rocco Paolillo, Lorenzo Giammei, Miguel Ceriani, Francesco Poggi, Antonio Zinilli, Andrea Giovanni Nuzzolese

机构 * CNR - Institute of Cognitive Sciences and Technologies（CNR认知科学与技术研究所） ； CNR - Institute for Research on Population and Social Policies（CNR人口与社会政策研究所） ； CNR - Research Institute on Sustainable Economic Growth（CNR可持续经济增长研究所） ； University of Bologna - Department of Philosophy（博洛尼亚大学哲学系） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种形式化的BDI本体，通过模块化设计模式实现信念、愿望、意图及其动态关系，结合LLMs和Semas平台验证其在认知基础和语义可互操作性中的应用。

Journal ref Journal of Web Semantics (2026) 90:100885

Reflex First, Reflect Later: Latency-Aware Embodied LLM Agents for Dynamic Response

先反射，后反思：面向动态响应的延迟感知具身大语言模型智能体

Yangqing Zheng, Shunqi Mao, Dingxin Zhang, Weidong Cai

机构 * School of Computer Science, The University of Sydney（计算机科学学院，悉尼大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对动态环境中具身LLM智能体的推理延迟问题，提出RRARA智能体及相关评估指标，通过时间转换机制与预规划器实现决策质量与响应能力的平衡。

Comments Accepted by the CVPR 2025 Embodied AI Workshop

Zero-shot reasoning for simulating scholarly peer-review

模拟学术同行评审的零样本推理

Khalid M. Saqr

机构 * College of Engineering and Technology（工程与技术学院） ； Arab Academy for Science, Technology, and Maritime Transport（阿拉伯科学、技术与海运学院） 纠错

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

AI总结 本研究构建同行评审模拟基准 xPeer，对比其与人类评审的特征差异，发现 xPeer 报告针对性等更优，人类报告显式推理等更强，成果存档于 Zenodo。

NashPG: A Policy Gradient Method with Iteratively Refined Regularization for Finding Nash Equilibria

NashPG: 一种通过迭代细化正则化寻找纳什均衡的策略梯度方法

Eason Yu, Tzu Hao Liu, Clément L. Canonne, Yunke Wang, Chang Xu, Nguyen H. Tran, Stefano V. Albrecht

机构 * University of Sydney（悉尼大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出NashPG算法，通过在策略优化目标中直接引入正则化，解决了多智能体强化学习中两玩家零和不完全信息游戏寻找纳什均衡的挑战，实现了在经典基准游戏和大型领域中的高效收敛与高收益。

Comments Transactions on Machine Learning Research (TMLR), 2026

Continual Learning for VLMs: A Survey and Taxonomy Beyond Forgetting

视觉语言模型的持续学习：超越遗忘的综述与分类

Yuyang Liu, Qiuhe Hong, Linlan Huang, Alexandra Gomez-Villa, Dipam Goswami, Tiantian Peng, Xialei Liu, Joost van de Weijer, Yonghong Tian

专题命中 规划决策 ：autonomous agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文综述了视觉语言模型的持续学习挑战，提出四种核心范式以解决跨模态特征漂移和灾难性遗忘问题，强调零样本学习和智能体生态系统的发展。

A Tale of LLMs and Induced Small Proxies: Scalable Small Language Models for Knowledge Mining

小型语言模型代理实现高效高质量的知识挖掘

Sipeng Zhang, Longfei Yun, Zilong Wang, Letian Peng, Jingbo Shang

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Carneigie 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(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出Falconer框架，结合大语言模型的代理推理与轻量级代理模型，通过规划与标注实现可扩展的知识挖掘，在保持指令遵循精度的同时降低90%推理成本并加速20倍以上。

Comments Code available: https://github.com/LongfeiYun17/falconer

FirstResearch: Auditable Question Formation for LLM Scientific Discovery Agents

FirstResearch：用于大语言模型科学发现智能体的可审计问题形成

Yufeng Wang

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

AI总结 研究针对大语言模型科学发现智能体首个研究问题难审计的问题，提出FirstResearch框架，核心是研究问题证书，记录多种要素使问题可检查。实验表明该框架在多个主题上优于基线，以证书为中心的核心组件作用显著，支持明确推导约束可提升问题可审计性。

Comments Withdraw for further improvement and work consolidation

LLM-generated personalized nudges for improving pro-environmental behavior: Field evidence from resource conservation

利用大型语言模型的迭代个性化增强行为提示：一项关于电力和热水节约的实地实验

Zonghan Li, Yi Liu, Chunyan Wang, Song Tong, Kaiping Peng, Feng Ji

机构 * School of Environment, Tsinghua University（清华大学环境学院） ； Department of Applied Psychology and Human Development, University of Toronto（多伦多大学应用心理学与人类发展系） ； State Key Laboratory of Regional Environment and Sustainability, Tsinghua University（清华大学区域环境与可持续性国家重点实验室） ； Department of Psychology, Beijing Normal University at Zhuhai（北京师范大学珠海校区心理学系） ； Department of Psychology and Cognitive Sciences, Tsinghua University（清华大学心理学与认知科学系） 纠错

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

AI总结 本研究利用大型语言模型实现迭代个性化，通过实地实验发现其在促进节能方面效果显著，且在前两轮干预中表现更优，但热水节约效果较弱且随时间减弱。

Git Context Controller: Manage the Context of LLM-based Agents like Git

Git Context Controller: 管理基于LLM的代理的上下文像Git一样

Junde Wu, Minhao Hu, Jiayuan Zhu, Jiazhen Pan, Yuyuan Liu, Min Xu, Yueming Jin

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；tool use(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 Git-Context-Controller通过版本化文件系统管理LLM代理上下文，提升多轨迹问题解决能力，在SWE-Bench等基准测试中取得最佳性能。

Cross-reality location privacy protection in 6G-enabled vehicular metaverses: an LLM-enhanced hybrid generative diffusion model-based approach

6G赋能车联网元宇宙中的跨现实位置隐私保护：一种基于LLM增强混合生成扩散模型的方法

Xiaofeng Luo, Jiayi He, Jiawen Kang, Ruichen Zhang, Zhaoshui He, Ekram Hossain, Dong In Kim

机构 * School of Automation, Guangdong University of Technology（自动化学院，广东技术大学） ； School of Computer Science and Engineering, Nanyang Technological University（计算机科学与工程学院，南洋理工大学） ； Department of Electrical and Computer Engineering, University of Manitoba（电气与计算机工程系，曼尼托巴大学） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University（电气与计算机工程系，成均馆大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于LLM增强混合生成扩散模型的方法，用于6G赋能车联网元宇宙中的跨现实位置隐私保护，通过混合动作优化平衡隐私保护、延迟降低和服务质量维护。

Comments 16 pages, 8 figures

Equivariant Conditional Diffusion Model for Head and Neck CT Image Synthesis from CBCT

用于从CBCT合成头颈CT图像的等变条件扩散模型

Alzahra Altalib, Chunhui Li, Alessandro Perelli

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

AI总结 针对CBCT图像有伪影、CT图像难捕捉治疗中解剖变化的问题，提出EqDiff-CT模型，基于扩散概率模型和群等变条件U-Net主干，从CBCT合成高质量CT图像，经实验验证在多方面有显著提升，为CBCT改进提供框架。

Comments 43 pages, 9 figures, 6 tables, accepted in Medical Physics

AutoVSR: Automatic Visual-to-Symbolic Reasoning for Symbolic Expression Generation from Circuit Schematic

AutoVSR：用于从电路原理图生成符号表达式的自动视觉到符号推理

Zhe Xiao, Longfei Li, Xu He, Haoying Wu, Zixing Zhang, Mingyu Liu

机构 * Hunan University, Changsha, China（湖南大学） ； Wuhan University of Technology, Wuhan, China（武汉理工大学） ； Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China（华中科技大学） 纠错

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

AI总结 研究旨在解决从电路原理图生成符号表达式的难题，提出AutoVSR框架，利用视觉语言模型，通过重建电路图为可执行中间表示并借助符号求解器推理，引入两项创新提升准确率，在任务中表现优于其他方法，还降低了推理成本和提高了计算效率。

Don't Fool Me Twice: Adapting to Adversity in the Wild with Experience-Driven Reasoning

不要愚弄我两次：通过经验驱动推理在野外适应逆境

Navin Sriram Ravie, Andrew Jong, Krrish Jain, John Liu, Omar Alama, Bijo Sebastian, Sebastian Scherer

机构 * Department of Engineering Design, Indian Institute of Technology, Madras（印度理工学院工程设计系，马德拉斯） ； Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所） 纠错

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

AI总结 提出一种持续学习框架，使移动机器人能够在线从干扰中学习，通过语义将异常行为归因于原因，从而更好地预测和规划未来。

Comments Accepted at 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)

You Live More Than Once: Towards Hierarchical Skill Meta-Evolving

你活不止一次：迈向分层技能元进化

Xujun Li, Kehan Zheng, Mingyuan Zhao, Yize Geng, Jinfeng Zhou, Qi Zhu, Fei Mi, Lifeng Shang, Minlie Huang, Hongning Wang

机构 * Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） ； Huawei Foundation Model Department（华为基础模型部门） 纠错

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

AI总结 本文提出HiSME，一种轻量级分层技能元进化方法，通过从智能体任务执行轨迹中学习元技能，联合优化技能和技能进化策略，以持续提升部署的智能体系统在不同下游场景中的性能。

HERAKLES: Hierarchical Skill Compilation for Open-ended LLM Agents

HERAKLES：用于开放式语言模型智能体的分层技能编译

Thomas Carta, Clément Romac, Loris Gaven, Pierre-Yves Oudeyer, Olivier Sigaud, Sylvain Lamprier

机构 * Inria(Flowers)（Inria） ； University of Bordeaux（波尔多大学） ； Sorbonne Université (ISIR)（索邦大学） ； Univ Angers (LERIA) SFR MATHSTIC（昂格斯大学） 纠错

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

AI总结 研究部分可观测、稀疏奖励且目标空间大的环境中目标条件强化学习，提出HERAKLES分层智能体，联合学习高级语言模型策略与低级控制器，通过同时训练实现可扩展技能组合，提升开放式组合环境下的效率和适应性。

Comments 42 pages

Native Active Perception as Reasoning for Omni-Modal Understanding

原生主动感知作为全模态理解的推理

Zhenghao Xing, Ruiyang Xu, Yuxuan Wang, Jinzheng He, Ziyang Ma, Qize Yang, Yunfei Chu, Jin Xu, Junyang Lin, Chi-Wing Fu, Pheng-Ann Heng

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Qwen Team, Alibaba Group（阿里巴巴集团Qwen团队） 纠错

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

AI总结 提出OmniAgent，一种基于POMDP迭代观察-思考-行动循环的原生全模态智能体，通过主动感知将推理复杂度与视频时长解耦，在多个基准上达到开源模型最优性能。

Comments Accepted at ICML 2026. Code and models: https://github.com/harryhsing/omniagent

GlyRAG: Context-Aware Retrieval-Augmented Framework for Blood Glucose Forecasting

GlyRAG：用于血糖预测的上下文感知检索增强框架

Shovito Barua Soumma, Hassan Ghasemzadeh

机构 * College of Health Solutions, Arizona State University（亚利桑那州立大学健康解决方案学院） ； School of Computing and Augmented Intelligence, Arizona State University（亚利桑那州立大学计算与增强智能学院） 纠错

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

AI总结 研究旨在利用连续血糖监测数据进行准确血糖预测，开发了GlyRAG框架，结合大语言模型提取上下文信息并通过检索增强预测，在OhioT1DM和AZT1D数据集上评估，显著提高长期预测的均方根误差，多数预测落在临床可接受区域。

Mini Amusement Parks (MAPs): A Testbed for Modelling Business Decisions

迷你游乐园（MAPs）：一个用于模拟商业决策的测试平台

Stéphane Aroca-Ouellette, Ian Berlot-Attwell, Panagiotis Lymperopoulos, Abhiramon Rajasekharan, Tongqi Zhu, Herin Kang, Kaheer Suleman, Sam Pasupalak

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

AI总结 介绍用于评估智能体决策能力的游乐园模拟器Mini Amusement Parks (MAPs)，统一现实决策多方面挑战，提供人类基线和对先进语言模型智能体的评估，发现人类表现更优并揭示智能体在多方面的弱点，为基准测试适应性决策智能体提供新基础。

Comments 9 pages (main paper)

RAD: Retrieval High-quality Demonstrations to Enhance Decision-making

RAD：检索高质量示范以增强决策

Lu Guo, Yixiang Shan, Zhengbang Zhu, Qifan Liang, Lichang Song, Ting Long, Weinan Zhang, Yi Chang

机构 * School of Artificial Intelligence, Jilin University, Changchun, China（吉林大学人工智能学院） ； School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（上海交通大学计算机学院） 纠错

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

AI总结 研究针对离线强化学习泛化能力受限问题，提出RAD方法，通过引入检索机制，从离线数据集检索高回报可达状态作目标，利用生成模型生成子轨迹规划，经实验验证该方法在多基准测试中性能优越。

From physical surfaces to human-centric heat stress: LST and UTCI heat mapping reveals nonlinear effects of urban morphology

超越地表温度：可解释的空间机器学习揭示城市形态对以人类为中心的热压力的影响

Yuan Wang, Shengao Yi, Xiaojiang Li, Pengyuan Liu, Zhiwei Yang, Ronita Bardhan, Rudi Stouffs

机构 * Department of Architecture, National University of Singapore, Singapore 117566, Singapore ； Cambridge Centre for Advanced Research ； Sustainable Design Group, Department of Architecture, University of Cambridge, Cambridge, United Kingdom ； Department of City ； Regional Planning, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA 19104, USA ； Urban Analytics Subject Group, Urban Studies \& Social Policy Division, University of Glasgow ； Laboratory for Earth Surface Processes, Ministry of Education, College of Urban ； Environmental Sciences, Peking University, Beijing 100871, China 纠错

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

AI总结 本文通过比较地表温度与通用热气候指数，揭示城市形态对人类热压力的影响，采用可解释的机器学习方法分析两者在空间分布和机制上的差异。

Comments Accepted manuscript. The final published version is available at https://doi.org/10.1016/j.scs.2026.107659

REST: Receding Horizon Explorative Steiner Tree for Zero-Shot Object-Goal Navigation

REST：基于零样本目标导航的视界探索Steiner树

Shuqi Xiao, Maani Ghaffari, Chengzhong Xu, Hui Kong

机构 * State Key Laboratory of Internet of Things for Smart City, University of Macau（智能城市物联网国家重点实验室，澳门大学） ； University of Michigan（密歇根大学） 纠错

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

AI总结 REST通过构建开放词汇3D地图、生成以代理为中心的路径树以及利用LLM推理选择最佳路径，在多个基准测试中实现了高成功率和高效路径效率。

Comments Accepted to IROS'26

CXRAgent: Director-Orchestrated Multi-Stage Reasoning for Chest X-Ray Interpretation

CXRAgent：用于胸部X光解读的由主任编排的多阶段推理

Jinhui Lou, Yan Yang, Zhou Yu, Zhenqi Fu, Weidong Han, Qingming Huang, Jun Yu

机构 * School of Computer Science, Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学计算机科学学院） ； Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） ； Department of Colorectal Medical Oncology, Zhejiang Cancer Hospital（浙江省肿瘤医院结直肠医学肿瘤科） ； School of Computer and Control Engineering, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学计算机与控制工程学院） ； School of Intelligence Science and Engineering, Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）智能科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 针对胸部X光解读中模型适应性差等问题，提出CXRAgent，通过中央主任协调多阶段，包括工具调用、诊断规划和协作决策，实验证明该方法性能出色，能提供视觉证据并适应不同临床任务。

Comments 10 pages, 4 figures, 7 Tables