AI Agent

Towards a Systems Foundation for Agentic Cloud Management

迈向智能云管理的系统基础

Minghao Li, Ziqian Liu, Ziyu Mao, Daqian Ding, Yu Kang, Qingwei Lin, Tianyin Xu, Yiming Qiu

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)

AI总结 研究智能云管理中缺少系统基础的问题，核心方法是开发CloudWeaver智能管理基础架构，贡献在于能跨界面管理，确定会话上下文、协调并发操作，提供安全保证和可追溯反馈，经Azure API工作负载验证。

ReDesign: Recovering Editable Design Structures from Images via Agentic Decomposition

ReDesign：通过智能分解从图像中恢复可编辑设计结构

Jooyeol Yun, Jintae Park, Hyesu Lim, Junha Hyung, Hyungjin Chung, Jaegul Choo

机构 * KAIST AI（韩国科学技术院人工智能研究所） ； Helmholtz Munich（慕尼黑亥姆霍兹中心） ； Korea University（韩国大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；tool use(abstract)

AI总结 研究旨在从图像恢复可编辑设计文件，提出ReDesign智能框架，通过跨模态选工具生成层层次结构，引入优雅验证与评估基准，在视觉保真度和编辑性上表现出色，超越基线和管道。

Comments Accepted to ECCV 2026

LLMs for Agentic Home Energy Management

用于智能家庭能源管理的大语言模型

Sokipriala Jonah, Queen Moses, Abiola Babatunde, Michael Ajao-Olarinoye, Daniel Bammeke

专题命中 工具调用 ：agentic(title)；agent(abstract)；function calling(abstract)

AI总结 研究家庭能源管理系统中，大语言模型智能体能否为多设备家庭能源调度提供自然语言接口。通过工具调用ReAct智能体及相关数据，对三个商业模型进行基准测试，结果显示模型表现各异，能实现高调度成功率和接近最优性。

Comments 15 pages, 8 figures

AEcroscopyWave: Towards Self-Driving Characterization Platforms for Agentic AI

AEcroscopyWave：迈向用于智能AI的自动驾驶表征平台

Yongtao Liu, Jawad Chowdhury, Ganesh Narasimha, Ralph Bulanadi, Liam Collins, Ruben Millan Solsona, Marti Checa, Asraful Haque, Sumner B. Harris, Stephen Jesse, Rama Vasudevan

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；AI agent(abstract)

AI总结 探讨电子材料表征的两种传统方式，介绍“自动驾驶”表征工具进展。基于AEcroscopyWave平台，通过创建控制硬件的API并整合AI方法，弥合行业规模自动化与高度定制系统差距，展示异构仪器供智能体使用的好处。

Comments 17 pages, 5 figures

AoA: Theorem Proving Agent over Abstract Syntax Tree of Redesigned Language

AoA：基于重新设计语言抽象语法树的定理证明智能体

Qiyuan Xu, Joshua Ong Jun Leang, Renxi Wang, Wenda Li, Haonan Li, Luke Ong, Conrad Watt

机构 * Nanyang Technological University Singapore（南洋理工大学新加坡分校） ； Imperial College London London, UK（伦敦帝国理工学院伦敦分校） ； University of Edinburgh Edinburgh, UK（爱丁堡大学爱丁堡分校） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG、cs.SE

AI总结 研究针对交互式定理证明中人工操作限制可扩展性及基于LLM的证明智能体成本高的问题，提出将智能体从源文本提升到抽象语法树的方法，实现了AoA，在多个方面有显著提升且解决更多难题。

Comments 13 pages

A Tool-Invariant Framework for Teaching and Assessing Computational Methods in the Age of Agentic AI

在智能人工智能时代用于教授和评估计算方法的工具不变框架

Larry Engelhardt

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)

AI总结 探讨在智能人工智能时代计算方法教学与评估，提出工具不变框架，指出验证是关键技能，阐述评估变化，介绍针对小班课程的实际应对，强调计算物理课程中学生解释和捍卫计算工件能力的重要性。

Evidence-Grounded Verified Agentic Reasoning: A Path Toward Eliminating LLM Hallucination in Empirical Inference via Tool-Attested Kernel Proofs

基于证据的可验证智能推理：通过工具验证内核证明消除经验推理中语言模型幻觉的途径

Junyu Ren

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG、cs.SE

AI总结 研究旨在消除语言模型经验推理中的幻觉，提出基于Lean 4的EG-VAR工具调用架构，通过工具验证公理等生成可验证声明，经实验在数值推理等测试中表现良好，定位为高风险经验声明的技术治理接口，可审计相关条件并转化错误为审计目标。

Comments Accepted at the ICML 2026 TAIGR workshop. System name: EG-VAR

Evaluating Large Language Models for Decision-Making in Agent-Based Urban Mobility Simulations

在基于代理的城市交通模拟中评估用于决策的大语言模型

Bruno Cascaes Alves, Míriam Blank Born, Ulisses Gilioli Francescatto Júnior, Felipe Moura Goulart, Letícia Brandão Caldas, Marilton Sanchotene de Aguiar

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 研究在多智能体模拟中集成大语言模型作为决策组件，提出混合架构，通过API连接GAMA平台与外部基于大语言模型的模块，能指导智能体重规划行为，比较不同场景下效果，显示其可丰富行为表示。

Delegation Rights: Property, Agency, and Investment Incentives in the Age of AI Agents

委托权：AI代理时代中的财产、代理与投资激励

Yukun Zhang, Kemu Xu

专题命中 工具调用 ：AI agent(title,abstract)；agent(abstract)

AI总结 本文定义委托权为账户持有人授权代理执行的可撤销、身份保留、范围受限且模式特定的权限，通过三方不完全契约模型分析平台控制、用户控制与认证委托三种机制对投资激励和风险分配的影响。

ForecastAgentSearch: Towards a Multi-Expert Agent Search System for Geopolitical Event Forecasting

ForecastAgentSearch：面向地缘政治事件预测的多专家智能体搜索系统

Miaomiao Cai, He Chang, Yunshan Ma, See-kiong Ng

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 提出ForecastAgentSearch框架，将地缘政治事件预测建模为多专家智能体搜索问题，通过检索、排序和协调专业智能体生成预测，并讨论关键设计挑战与评估方案。

Journal ref SIGIR 2026 AgentSearch Workshop

SimpleSearch-VL: A Simple Recipe for Multimodal Agentic Deep Search

SimpleSearch-VL：多模态智能深度搜索的简单配方

Ming Dai, Zhihong Lu, Jinjie Gu, Jiedong Zhuang, Yefeng Liu, Wankou Yang, Jian Wang, Chunhua Shen

机构 * Southeast University（东南大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)

AI总结 提出SimpleSearch-VL框架，通过因子化自适应展开和证据验证推理提升多模态智能搜索的效率与可靠性，仅用少量数据即显著超越基线。

Comments Technical Report

R$^2$-Searcher: Calibrating Retrieval and Reasoning Boundaries for Agentic Search

R$^2$-Searcher：校准智能搜索中的检索与推理边界

Sheng Zhang, Junyi Li, Wenlin Zhang, Xiaowei Qian, Yichao Wang, Yingyi Zhang, Maolin Wang, Yong Liu, Xiangyu Zhao

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)

AI总结 提出R$^2$-Searcher框架，通过细粒度查询令牌引导的证据建模和检索后反思，校准检索与推理边界，在多跳问答基准上显著优于现有方法。

Towards Recursive Self-Evolving Agentic Literature Retrieval

迈向自演化代理文献检索

Yuwen Du, Tian Jin, Jing Kang, Xianghe Pang, Jingyi Chai, Tingjia Miao, Fenyi Liu, WenHao Wang, Sikai Yao, Yuzhi Zhang, Siheng Chen

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；planning(abstract)

AI总结 本文提出PaSaMaster系统，通过迭代意图分析、检索和排序，实现证据支持的文献推荐，解决传统关键词检索和生成式LLM的局限性，提升文献检索的准确性和效率。

Grasp to Act: Dexterous Grasping for Tool Use in Dynamic Settings

抓取到动作：动态环境中的灵巧抓取与工具使用

Harsh Gupta, Mohammad Amin Mirzaee, Wenzhen Yuan

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 工具调用 ：tool use(title,abstract)；tool-use(abstract)

AI总结 本文提出Grasp-to-Act系统，结合物理基抓取优化与强化学习适应，实现动态环境下稳定抓取。在五种动态工具使用任务中表现优异，减少手内滑动并提高任务完成率。

Comments Result videos can be found at https://grasp2act.github.io/

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters, 11(5):6288-6295, 2026

Transferable Self-Evolving Playbooks for Agentic Security Auditing

可迁移的自演化剧本用于智能体安全审计

Ziyue Wang, Cheuk Wang Maurice Ng, Chenchen Yu, Strick Sheng, Kaihua Qin, Liyi Zhou

专题命中 工具调用 ：agentic(title)；agent(abstract)；tool use(abstract)

AI总结 提出EvoHunt框架，通过审计、评估和修订三个智能体循环演化空剧本，自动生成安全审计程序知识，开源演化可超越商业产品，且演化后的剧本可迁移至弱智能体提升其能力。

PACT: Privileged Trace Co-Training for Multi-Turn Tool-Use Agents

PACT: 多轮工具使用智能体的特权轨迹协同训练

Zhenbang Du, Jun Luo, Zhiwei Zheng, Xiangchi Yuan, Kejing Xia, Dachuan Shi, Qirui Jin, Qijia He, Shaofeng Zou, Yingbin Liang, Wenke Lee

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：tool-use(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

AI总结 提出PACT框架，通过特权轨迹（专家轨迹）在训练时提供密集监督信号，结合轨迹条件RL和组件感知SFT损失，避免推理时依赖轨迹，显著提升多轮工具使用智能体的性能。

Comments Project page: https://zhenbangdu.github.io/pact-project-page/

SAAS: Self-Aware Reinforcement Learning for Over-Search Mitigation in Agentic Search

SAAS：面向智能体搜索中过度搜索缓解的自我感知强化学习

Yunbo Tang, Chengyi Yang, Shiyu Liu, Zhishang Xiang, Zerui Chen, Qinggang Zhang, Jinsong Su

机构 * School of Informatics, Xiamen University（厦门大学信息学院） ； School of Artificial Intelligence, Jilin University（吉林大学人工智能学院） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

AI总结 提出SAAS强化学习框架，通过搜索边界建模、边界感知奖励和分阶段优化策略，使LLM智能体具备动态自我感知能力，在不降低准确率的前提下显著减少过度搜索。

Large Language Model Based Agent for Automated Discovery in Computational Physics

基于大语言模型的自动化计算物理发现智能体

Hang Lin, Chongwen Liu, Gang Yan

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；autonomous agent(abstract)

AI总结 提出PhyNex智能体，结合大语言模型引导搜索与领域工具，通过渐进局部搜索和知识积累，在三个物理问题上实现与人类专家相当或更优的解决方案。

Combining Reinforcement Learning with Arc-search Interior-Point Method for Path Planning

结合强化学习与弧搜索内点法的路径规划

Yaguang Yang, Qiang Le, Isaac E. Weintraub

专题命中 工具调用 ：planning(title,abstract)；agent(abstract)

AI总结 提出一种结合强化学习与弧搜索内点法的框架，利用强化学习的实时决策能力和弧搜索内点法的优化性能，实现障碍物环境下的高效路径规划。

Comments 15 pages, 9 figures

Towards Retrieving Interaction Spaces for Agentic Search

面向智能体搜索的交互空间检索

Shengyao Zhuang, Yuansheng Ni, Hengxin Fun, Jimmy Lin, Xueguang Ma

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)

AI总结 提出RISE方法，通过BM25构建有边界的交互空间，并预处理文档支持shell式导航，在BrowseComp-Plus上以约四分之一成本达到78%准确率，优于纯shell基线。

Agent-Based Modeling and Simulation of Connected and Automated Vehicles Using Game Engine: A Cooperative On-Ramp Merging Study

基于游戏引擎的连接和自动化车辆的代理建模与仿真：一种合作匝道合并研究

Ziran Wang, BaekGyu Kim, Hiromitsu Kobayashi, Guoyuan Wu, Matthew J. Barth

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于游戏引擎Unity3D的连接和自动化车辆（CAVs）的代理建模与仿真方法，通过分布式共识协议研究了合作匝道合并问题，并与人类在回路模拟进行了比较，结果显示该协议在减少旅行时间、能源消耗和污染物排放方面具有显著优势。

Comments 14 pages, 6 figures. 2019 Transportation Research Board Annual Meeting

Towards Networked One Search Agent Systems: Multilateration of WiFi Fine Time Measurement Responders Using GNSS References

迈向网络化单搜索代理系统：使用GNSS参考的多边定位WiFi精细时间测量响应器

Juan Bravo-Arrabal, Javier Serón-Barba, Carlos Simón Álvarez-Merino, J. J. Fernández-Lozano, Alfonso García-Cerezo, Anders Lyhne Christensen

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 提出一种基于无人机和GNSS参考的移动基线多边定位系统，通过WiFi FTM测距实时定位地面接入点，实验显示视距条件下水平误差可达4.4米。

Comments 8 pages, 3 figures, 1st Workshop on Robot Meets GNSS and Ranging for Seamless Autonomy, June 5, 2026 at IEEE ICRA in Vienna

LongTraceRL: Learning Long-Context Reasoning from Search Agent Trajectories with Rubric Rewards

LongTraceRL: 基于评分奖励从搜索智能体轨迹中学习长上下文推理

Nianyi Lin, Jiajie Zhang, Lei Hou, Juanzi Li

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

AI总结 提出LongTraceRL框架，通过知识图谱随机游走生成多跳问题并利用搜索智能体轨迹构建分层干扰物，结合基于实体链的评分奖励进行过程监督，提升大语言模型在长上下文推理中的表现。

REVERSE: Reinforcing Evidence Verification and Search for Agentic Image geo-localization

REVERSE: 强化证据验证与搜索的智能体图像地理定位

Yong Li, Furong Jia, Dacheng Yin, Kang Rong, Fengyun Rao, Jing Lyu, Fan Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； WeChat Vision, Tencent Inc（腾讯公司） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；workflow(abstract)

AI总结 提出REVERSE框架，通过多轮智能体推理强化证据搜索与验证的交互，在图像地理定位任务中优于强检索增强基线，以4B模型媲美更大模型。

Tool-Schema Compression Enables Agentic RAG Under Constrained Context Budgets

工具模式压缩实现受限上下文预算下的智能体检索增强生成

Furkan Sakizli

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.SE

AI总结 针对智能体RAG系统中工具模式与检索上下文竞争资源的问题，提出工具模式压缩方法，在8K上下文预算下将平均精确匹配率提升20.5个百分点，并验证了压缩模式在超过800个工具时仍可运行。

Comments 12 pages (8 main + 4 appendix), 7 tables, 2 figures. Code and data: https://github.com/SKZL-AI/tscg

Gen-Searcher: Reinforcing Agentic Search for Image Generation

Gen-Searcher: 强化搜索代理用于图像生成

Kaituo Feng, Manyuan Zhang, Shuang Chen, Yunlong Lin, Kaixuan Fan, Yilei Jiang, Hongyu Li, Dian Zheng, Chenyang Wang, Xiangyu Yue

机构 * MMLab, CUHK（CUHK的MMLab） ； UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Meituan Home（美团家庭） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)

AI总结 提出Gen-Searcher，首个通过多跳推理和搜索收集文本知识与参考图像的搜索增强图像生成代理，结合SFT和强化学习训练，显著提升生成质量。

Comments Project page: https://gen-searcher.vercel.app Code: https://github.com/tulerfeng/Gen-Searcher

SynAE: A Framework for Measuring the Quality of Synthetic Data for Tool-Calling Agent Evaluations

SynAE: 一个用于评估工具调用代理合成数据质量的框架

Shuaiqi Wang, Aadyaa Maddi, Zinan Lin, Giulia Fanti

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.LG、cs.SE

AI总结 本文提出SynAE框架，用于评估多轮工具调用代理合成数据的质量，通过四个指标类别评估合成数据的有效性、保真度和多样性，揭示单一指标不足以全面表征合成数据质量。

What Does Vision Tool-Use Reinforcement Learning Really Learn? Disentangling Tool-Induced and Intrinsic Effects for Crop-and-Zoom

视觉工具使用强化学习究竟在学习什么？解构工具诱导效应与内在效应以实现作物和缩放

Yan Ma, Weiyu Zhang, Tianle Li, Linge Du, Xuyang Shen, Pengfei Liu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Peking University（北京大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：tool-use(title,abstract)；tool use(abstract)

AI总结 本文研究了视觉工具使用强化学习在作物和缩放任务中的学习机制，通过引入MED框架解耦内在能力变化与工具诱导效应，发现改进主要由内在学习驱动，而工具使用强化学习主要减少工具诱导的负面影响，而非掌握工具。

Comments ICML 2026 camera ready. Code: https://github.com/GAIR-NLP/Med

IndusAgent: Reinforcing Open-Vocabulary Industrial Anomaly Detection with Agentic Tools

IndusAgent: 通过智能工具增强开放词汇工业异常检测

Rongbin Tan, Fangfang Lin, Zhenlong Yuan, Min Qiu, Kejin Cui, Mengmeng Wang, Yi Wang, Zijian Song, Zhiyuan Wang, Jiyuan Wang, Yue Wang, Shuhan Song§, Huawei Cao

机构 * State Key Lab of Processors, Institute of Computing Technology, CAS（处理器国家重点实验室，计算技术研究所，中国科学院） ； Santa Clara University（圣克拉拉大学） ； LongCat Team（LongCat团队） ； Independent Researcher（独立研究者） ； New York University（纽约大学） ； Sun Yat-sen University（孙中山大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院大学，北京，中国） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)

AI总结 本文提出IndusAgent框架，通过整合视觉观测、高分辨率局部片段和专家正常性先验，提升开放词汇工业异常检测的零样本性能，验证了方法的鲁棒性和泛化能力。

Self-Distilled Agentic Reinforcement Learning

自蒸馏代理强化学习

Zhengxi Lu, Zhiyuan Yao, Zhuowen Han, Zi-Han Wang, Jinyang Wu, Qi Gu, Xunliang Cai, Weiming Lu, Jun Xiao, Yueting Zhuang, Yongliang Shen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Meituan（美团） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

AI总结 本文提出SDAR方法，通过将OPSD作为辅助目标并保持RL为主优化，解决多轮代理中的稳定性问题，提升性能。