AI Agent

Provenance of Lyfe: Chemical Autonomous Agents Surviving through Associative Learning

Stuart Bartlett, David Louapre

专题命中 记忆与上下文管理 ：autonomous agent(title)

Power law decay of entanglement quantifiers in a single agent to a many body system coupling

Ohad Shpielberg

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title)

Attenuation of an Ultrasound Contrast Agent Estimated from Transient Solution of Linearized Rayleigh-Plesset Equation

Lang Xia

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title)

Comments 11 pages. arXiv admin note: text overlap with arXiv:1809.10605

Agent Inspired Trading Using Recurrent Reinforcement Learning and LSTM Neural Networks

David W. Lu

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title)

Pipelined Workflow in Hybrid MPI/Pthread runtime for External Memory Graph Construction

Sandeep Gupta

专题命中 记忆与上下文管理 ：workflow(title)

Comments 12 pages

The critical properties of the agent-based model with environmental-economic interactions

Z. Kuscsik, D. Horvath, M. Gmitra

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title)

Comments 12 pages, 6 figures, published in Physica A

Journal ref Physica A, 2007, Vol 379/1 pp 199-206

News and price returns from threshold behaviour and vice-versa: exact solution of a simple agent-based market model

Damien Challet

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title)

Comments 4 pages, 3 figures. This is quite possibly the final version. To appear in J. Phys A

State Agreement in Finite Time

Feng Xiao, Long Wang

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract,comments)；multi-agent(abstract,comments)

Comments Finite-time state agreement problems for continuous-time multi-agent systems

Multi Type Mean Field Reinforcement Learning

Sriram Ganapathi Subramanian, Pascal Poupart, Matthew E. Taylor, Nidhi Hegde

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract,comments)；分类 cs.AI、cs.LG；autonomous agent(comments)；multi-agent(comments)

Comments The paper appears in the proceedings of International Conference on Autonomous Agents and Multi-Agent Systems (AAMAS) 2020. Revised version has some typos corrected

Topological Attribution Distance (TAD): Revealing Segment-Level RAG Influence on LLM Output Geometry for Incident Log Analysis

拓扑归因距离（TAD）：揭示用于事件日志分析的RAG片段级影响对LLM输出几何的作用

Reza Fayyazi, Michael Zuzak, Shanchieh Jay Yang

专题命中 记忆与上下文管理 ：autonomous agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究针对LLM在网络安全应用中证据归因追踪的缺口，提出拓扑归因距离（TAD）方法，可自适应识别对LLM输出关键的事件日志，为证据验证提供可解释追踪。

Replacing Tunable Parameters in Weather and Climate Models with State-Dependent Functions using Reinforcement Learning

用强化学习替代天气和气候模型中的可调参数以状态依赖函数

Pritthijit Nath, Sebastian Schemm, Henry Moss, Peter Haynes, Emily Shuckburgh, Mark J. Webb

机构 * Department of Applied Mathematics and Theoretical Physics, University of Cambridge（剑桥大学应用数学与理论物理系） ； School of Mathematical Sciences, Lancaster University（兰卡斯特大学数学科学学院） ； Department of Computer Science and Technology, University of Cambridge（剑桥大学计算机科学与技术系） ； Met Office Hadley Centre（英国气象局哈德利中心） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文通过强化学习在线学习天气和气候模型中的参数方案，展示了在简化测试环境中，强化学习在气候偏差校正、辐射-对流平衡和纬向平均能量平衡模型中的应用，证明了强化学习在改进模型性能方面的有效性。

Comments 79 pages, 24 figures

Journal ref Journal of Advances in Modeling Earth Systems (JAMES) 18 (8), e2026MS005745

AI Research Preference Models

AI研究偏好模型

Thomas Simon Foster, Bassel Al Omari, Tingchen Fu, Thomas Mann, Carl Domond, Lucia Cipolina-Kun, Bhavul Gauri, Muna Aghamelu, Alexander D. Goldie, Eryk Helenowski, Jean-Christophe Gagnon-Audet, Alberto Pepe, Saba Nazir, Daniel Izcovich, Noam Levi, Rishi Hazra, Karen Hambardzumyan, Nicolas Baldwin, Xian Li, Martin Josifoski, Paris Giampouras, Masoud Jalili Sabet, Anya Sims, Hela Momand, Tatiana Shavrina, Despoina Magka, Jason Weston, Yulin Wang, Anirudh Goyal, João Henriques, Yoram Bachrach, Emily McMilin, Jakob Nicolaus Foerster

机构 * FAIR at Meta ； University of Oxford（牛津大学） ； University College London（伦敦大学学院） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究针对AI研究智能体的候选方案评估成本过高问题，提出AI研究偏好模型，将其集成到AIRA-dojo智能体后提升了基准任务性能，且达到目标性能的时间更短、预算更少。

Comments 34 pages, 17 figures, 6 tables

Enhancing Virtual Agents through SLMs and Edge-Computing: An Exploratory Evaluation of Think and Memory Processes

通过小型语言模型（SLMs）与边缘计算增强虚拟智能体：对思考与记忆过程的探索性评估

Aimilios Hadjiliasi, Louis Nisiotis

机构 * University of Central Lancashire（中央兰开夏大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文探索利用SLMs与边缘计算支持CEAA的“思考”“记忆”组件，在NVIDIA Jetson Orin NX上用Qwen2.5模型开发边缘虚拟智能体网关，经模拟实验验证其可高效运行部分CEAA过程，助力沉浸式虚拟世界具身智能体开发。

Credo: Declarative Control of LLM Pipelines via Beliefs and Policies

Credo：通过信念和策略实现LLM流水线的声明式控制

Duo Lu, Andrew Crotty, Uğur Çetintemel

机构 * Brown University（布朗大学） ； Northwestern University（西北大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出Credo，通过声明式策略和信念管理LLM流水线的决策，实现可适应、可审计和可组合的执行。

Comments VLDB 2026 (Demo)

From Faulty Memories to Corrected Actions: Dependency-Guided Rollback Repair for Memory-Augmented Agents

从错误记忆到修正行动：记忆增强智能体的依赖引导回滚修复

Caili Yu, Yiqi Wang, Jiaqi Zhang, Yiqun Duan, Mingkai Zheng, Zhangkai Wu, Kaize Shi, Taotao Cai

专题命中 记忆与上下文管理 ：tool use(abstract)；tool-use(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究针对记忆增强智能体的错误记忆问题，提出依赖引导回滚修复方法，在150案例受控基准和50案例改编测试中，均优于对比方法，实现了更优的记忆恢复效果与成本权衡。

An adaptive and evolvable deep reinforcement learning framework for weather prediction

一种用于天气预报的自适应可演化深度强化学习框架

Qiang Wu, Han Li, Jianping Huang

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract,abstract_cn)；分类 cs.LG

AI总结 该研究提出FTAE-Weather框架，通过深度强化学习协调预训练气象模型，以极低额外参数实现预报误差显著降低，优于传统集合基线，将模型多样性转化为科学优势。

Toward Metacognitive One-Shot Indirect Prompt Injection: Strategy Abstraction Via Outcome-Conditioned Reflection

迈向元认知少样本间接提示注入：基于结果条件反射的策略抽象

Sihan Hou, Xinmeng Hou, Zhijun Zhang, Zehao Wang, Xuhong Ren, Sibo Qin, Kuntharrgyal Khysru, Qing Guo

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出SAVOR方法，将攻击适配转向离线策略蒸馏，仅需一次目标智能体查询，在多基准与模型上攻击成功率显著优于现有方法，且记忆可跨防御迁移。

MemWM: Memory-Augmented Text-Based World Model

MemWM：记忆增强的基于文本的世界模型

Yujun Wang, Tao Zhang, Jinhe Bi, Aniri, Wenxuan Ye, Boliang Liu, Sikuan Yan, Shuning Wang, Xuebing Zhou, Sören Pirk, Hinrich Schütze, Yunpu Ma

机构 * LMU Munich（慕尼黑大学） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） ； Huawei Heisenberg Research Center（华为海森堡研究中心） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Technical University of Munich (TUM)（慕尼黑工业大学） ； TU Berlin（柏林工业大学） ； Kiel University（基尔大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究提出记忆增强的基于文本的世界模型MemWM，通过引入世界记忆解决世界模型的系统性预测错误，在ALFWorld等基准上提升智能体规划成功率与效率。

When Does Reward Teach State? A Hidden-Automaton Instrument and a Group-Language Warning Signal

奖励何时能引导对状态的理解？一种隐藏自动机工具与群语言边界

James E. Allchin

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究强化学习中高奖励与潜在状态理解的关系，通过将任务表示为隐藏自动机，利用三个可控轴（优化器强度、任务结构、观察信息量）来分别测量奖励成功和潜在状态学习，区分感知差距和规划差距，得出高奖励非任务理解证据且智能体恢复潜在状态可预测的结论。

Comments 17 pages, 3 figures, 6 tables (9-page main text). Ancillary file hidden-automata-rl-code.zip contains reproduction code and the complete per-run data behind every table and figure. v3: author name corrected, title revised, text rewritten for clarity, new robustness checks (nonlinear and off-policy probes) added; results and conclusions unchanged

Memory in the LLM Era: Modular Architectures and Strategies in a Unified Framework

在大语言模型时代：在统一框架下的模块化架构与策略

Yanchen Wu, Tenghui Lin, Yingli Zhou, Fangyuan Zhang, Qintian Guo, Xun Zhou, Sibo Wang, Xilin Liu, Yuchi Ma, Yixiang Fang

机构 * Huawei Cloud（华为云） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文在统一框架下系统比较了多种记忆方法，设计出优于现有方法的新方法，并探讨了未来研究方向。

PMMC: Prospective Multimodal Memory Compilation for Long-Term LVLM Agents

PMMC：面向长期LVLM智能体的前瞻性多模态记忆编译

Jingyu Sun, Yan Lin, Yuyang Xue, Yifan Wang, Zhengtao Yao, Rui Qian, Zefeng Xu, Jiachen Li, Xianyang Liu, Jiancheng Pan, Jingyuan Sun, Syed Murtuza Baker, Hongpeng Zhou

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对现有LVLM智能体记忆系统的缺陷，提出PMMC框架，将部分记忆推理移至整合阶段，构建结构化问题库，提升答案质量与证据召回率，降低查询成本。

Training Skills Like Parameters via Self-Supervised Semantic Diffusion

通过自监督语义扩散将技能像参数一样训练

Mo Li, Zixin Yin, Ting Cao, Yunxin Liu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 该研究提出受扩散模型启发的无监督自进化智能体框架，通过自监督信号更新外部文本技能库，提升了智能体在短剧剧本创作领域的生成能力。

Comments Preprint, work in progress

Beyond Memory: A Templated Substrate for Heterogeneous Collaborative Knowledge Work with LLM Agents

超越记忆：一种用于异构协作知识工作的带大语言模型代理的模板化基础架构

Priscila Saboia Moreira, Christopher R. Sweet

机构 * University of Notre Dame（圣母大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究指出知识工作成果难传承，大语言模型代理无持久记忆。提出llm-wiki-memory-template，它是异构协作知识工作基础架构，沿多人类、多代理、多领域三个轴，通过案例研究展示其能保留失败路径等，解决负面结果丢失问题。

Comments 15 pages, 3 figures, 1 table

Agents Don't Just Agree, They Remember: Benchmarking Persistent Sycophancy in Stateful Personal Agents

智能体不仅会认同，还会记忆：对有状态个人智能体中持续谄媚行为的基准测试

Xutao Mao, Liangjie Zhao, Leyao Wang, Rui Qian, Qiang Huang, Wentao Wang, Bo Han, Xiang Zheng, Cong Wang

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； ByteDance（字节跳动） ； Yale University（耶鲁大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Hong Kong Baptist University（香港浸会大学） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 研究有状态个人智能体中的持续谄媚行为，引入PASB基准测试，评估真实智能体。通过特定方法隔离写入过程，发现提交边界是关键转折点，提交声明有三种模式，表明智能体谄媚行为是状态写入治理问题，PASB确定相关写入时控制。

Competitive and Complementary Tools

竞争与互补工具

David C. Krakauer

机构 * Santa Fe Institute（圣菲研究所） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究人类将思维外化于工具的现象，把智能体、工具和任务建模为动力系统，探讨能力与依赖的共同进化及双稳态，经多数据集测试，结果重塑了工具构建、人工智能部署及抗工具教育的方式。

PM-Bench: Evaluating Prospective Memory in LLM Agents

PM-Bench：评估大语言模型智能体中的前瞻记忆

Genglin Liu, Saadia Gabriel

机构 * University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对智能体人工智能中的前瞻记忆挑战，引入PM-Bench基准，受认知科学启发评估大语言模型智能体相关能力。在模拟一周内比较八个先进模型，发现各模型在此基准测试中均具挑战性，且无单一改善策略占优，还发布该基准用于诊断与干预。

Comments Published as a conference paper at COLM 2026

ToolAtlas: Learning Once, Reusing Everywhere with Tool-Side Memory

ToolAtlas：通过工具端内存实现一次学习、处处复用

Yue Fang, Zhibang Yang, Fangkai Yang, Xiaoting Qin, Liqun Li, Qingwei Lin, Saravan Rajmohan, Dongmei Zhang

机构 * School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院） ； Microsoft（微软） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；tool use(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究针对大语言模型代理依赖外部工具时工具知识难共享问题，提出ToolAtlas框架，通过执行验证探测构建提供商端工具内存，经实验证明该框架能有效提升性能且可跨环境和框架复用，确立了提供商端工具内存范式。

SMetric: Rethink LLM Scheduling for Serving Agents with Balanced Session-centric Scheduling

SMetric：以平衡的会话中心调度重新思考面向服务代理的大语言模型调度

Jiahao Wang, Kaizhan Lin, Kaixi Zhang, Jinbo Han, Xingda Wei, Sijie Shen, Chenguang Fang, Wenyuan Yu, Rong Chen, Haibo Chen

机构 * Institute of Parallel and Distributed Systems, Shanghai Jiao Tong University（并行与分布式系统研究所，上海交通大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究代理服务中LLM调度问题，提出基于全局层KV存储和会话内局部性的见解，设计SMetric平衡会话中心调度，相比先进调度器提升集群TPS及预填充TPS，降低每个令牌延迟。

When Claws Remember but Do Not Tell: Stealthy Memory Injection in Persistent Personal Agents

当智能体的记忆留存却不外露：持久化个人智能体中的隐秘内存注入攻击

Yechao Zhang, Shiqian Zhao, Jiawen Zhang, Jie Zhang, Gelei Deng, Xiaogeng Liu, Chaowei Xiao, Tianwei Zhang

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； CFAR, A*STAR（CFAR，A*STAR） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对持久化个人智能体的隐秘内存注入威胁，构建多场景基准测试集WhisperBench，提出单次邮件投送的黑盒攻击框架MemGhost，可跨架构、跨防御实现高成功率的长期智能体入侵。

Comments 25 pages, 8 figures. Preprint

ACE: Pluggable Adaptive Context Elasticizer across Agents

ACE: 跨智能体的可插拔自适应上下文弹性化器

Ning Liao, Zihao Long, Xiaoxing Wang, Xue Yang, Yaoming Wang, Ziyuan Zhuang, Xunliang Cai, Rongxiang Weng, Junchi Yan

机构 * Meituan（美团） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出ACE模块，通过无损消息存储和自适应上下文编排，实现历史步骤信息的弹性化处理，在多种智能体框架中优于截断和摘要方法。