AI Agent

Interactive Learning for LLM Reasoning

为LLM推理设计的交互学习

Hehai Lin, Shilei Cao, Sudong Wang, Haotian Wu, Minzhi Li, Linyi Yang, Juepeng Zheng, Chengwei Qin

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出ILR框架，通过动态交互和感知校准提升LLM独立问题解决能力，实验表明其在多个基准测试中优于单agent学习。

Comments The code is available at https://github.com/linhh29/Interactive-Learning-for-LLM-Reasoning

SAKE: Structured Agentic Knowledge Extrapolation for Complex LLM Reasoning via Reinforcement Learning

SAKE：通过强化学习进行复杂LLM推理的结构代理知识外推

Jiashu He, Jinxuan Fan, Bowen Jiang, Ignacio Houine, Dan Roth, Alejandro Ribeiro

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 SAKE通过强化学习训练LLM自主检索和外推结构化知识，提升生物医学和常识领域推理性能，同时减少90%以上token使用。

Critic-Free Deep Reinforcement Learning for Maritime Coverage Path Planning on Irregular Hexagonal Grids

无评价深度强化学习用于不规则六边形网格上的海上覆盖路径规划

Carlos S. Sepúlveda, Gonzalo A. Ruz

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

AI总结 本文提出一种深度强化学习框架，用于在不规则海域的六边形网格上解决覆盖路径规划问题，通过Transformer指针策略自回归构造覆盖路径，并采用无评价组相对策略优化方法，实现高效路径规划。

Look Ahead Before You Distill: Future Trajectory Validation of Teacher Guidance for Agentic On-Policy Distillation

蒸馏前先前瞻：智能体策略内蒸馏中教师指导的未来轨迹验证

Chishui Chen, Yaoyou Fan, Te Sun, Yi Yang, Chenghao Sun, Delin Mao, Hongbo Qiao, Zuowei Zhang, Junxi Wang, Chenxing Sun, Yangen Hu, Lu Pan, Xuyang Liu, Linfeng Zhang

机构 * Meituan LongCat Interaction（美团龙猫交互） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Peking University（北京大学） ； Nanjing University（南京大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Jilin University（吉林大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对策略内蒸馏的学生轨迹偏差问题，提出FutureBridge-OPD方法，在多任务基准上显著优于现有方法，代码公开可用。

Comments 15 pages, 5 figures

ACE-GraphRAG: Agentic Context Engineering for Hierarchical GraphRAG

ACE-GraphRAG：面向分层GraphRAG的智能体上下文工程

Yongfeng Huang, Yuren Lai, Ruiying Chen, Haoyu Huang, Mingming Zhao, James Cheng

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Wuhan University of Technology（武汉理工大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚方舟实验室） 纠错

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

AI总结 ACE-GraphRAG针对分层GraphRAG的表示-推理差距，提出两种自适应上下文策略，在多任务基准上优于现有RAG和GraphRAG基线，验证了动态上下文构建策略的有效性。

Comments Withdrawn because the manuscript was posted prematurely before completion of the required internal review and release authorization

Group-Reflective Self-Distillation for Agentic Reinforcement Learning

面向智能体强化学习的组内自蒸馏方法

Binbin Zheng, Zijun Xie, Guanqun Zhao, Enlei Gong, Xing Ma, Xiaoliang Fu, Zeyu Chen

机构 * Baidu（百度） 纠错

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

AI总结 该研究针对智能体强化学习中终端奖励监督粗粒度的问题，提出组内自蒸馏方法，利用策略自身已验证轨迹生成指导，细化回合级信用分配，在多环境多模型上性能优于基线且泛化性更好。

ProbGuard: Proactive Runtime Monitoring for LLM Agent Safety via Probabilistic Prediction

ProbGuard：基于概率的运行时监控用于LLM代理安全

Haoyu Wang, Christopher M. Poskitt, Jiali Wei, Jun Sun

机构 * Singapore Management University（新加坡管理大学） ； Xi'an Jiaotong University（西安交通大学） 纠错

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

AI总结 ProbGuard通过概率风险预测主动监控LLM代理安全，利用离散时间马尔可夫链建模行为动态，提前预警潜在危险，提升安全性和任务完成率。

Comments Accepted by the 41st IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE 2026)

TRACE-ROUTER: Task-Consistent and Adaptive Online Routing for Agentic AI

TRACE-ROUTER：用于智能AI的任务一致且自适应的在线路由

Ritik Raj, Souvik Kundu, Sarbartha Banerjee, Dheemanth Joshi, Ishita Vohra, Tushar Krishna

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Intel（英特尔公司） ； Texas A&M University（德克萨斯农工大学） 纠错

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

AI总结 研究针对企业AI中现有路由决策与智能应用任务级结果不匹配问题，提出TRACE-Router任务级路由框架，利用上下文博弈、终端奖励更新策略，在多基准测试中改善准确性-延迟权衡，取得较好效果。

Lifting Embodied World Models for Planning and Control

提升具身世界模型用于规划与控制

Alex N. Wang, Trevor Darrell, Pavel Izmailov, Yutong Bai, Amir Bar

机构 * Computer Science, New York University（纽约大学计算机科学系） ； BAIR, UC Berkeley（伯克利大学BAIR） 纠错

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

AI总结 本文提出一种轻量级策略，将高层动作映射到低层关节动作序列，结合冻结的世界模型，实现预测未来观察的提升世界模型，有效降低规划复杂度。

Comments Accepted to ECCV2026. Edited policy masking

UCOB: Learning to Utilize and Evolve Agentic Skills via Credit-Aware On-Policy Bidirectional Self-Distillation

UCOB: 通过信用感知的在策略双向自蒸馏学习利用和演化智能体技能

Songjun Tu, Chengdong Xu, Qichao Zhang, Yiwen Ma, Yaocheng Zhang, Linjing Li, Dong Li, Xiangyuan Lan, Dongbin Zhao

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； Memorax AI 纠错

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

AI总结 提出UCOB框架，通过比较技能条件与无技能提示的回报，实现信用感知的在策略双向自蒸馏，以有效利用和更新技能记忆，在ALFWorld、WebShop等任务上显著超越基线。

Idea2Plan: Exploring AI-Powered Research Planning

Idea2Plan：探索人工智能驱动的研究规划

Jin Huang, Silviu Cucerzan, Sujay Kumar Jauhar, Ryen W. White

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

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

AI总结 探讨大语言模型从概念研究想法到结构化研究计划的过渡能力，通过引入Idea2Plan任务、基准及JudgeEval评估，实验发现GPT-5表现最佳但仍有提升空间，为LLMs研究规划能力研究提供新见解和基础。

Mind the Gap: Promises and Pitfalls of Hierarchical Planning in LeWorldModel

注意差距：LeWorldModel中分层规划的前景与陷阱

Niccolò Caselli, Francesco Massafra, Samuele Punzo, Salvatore Lo Sardo, Ippokratis Pantelidis, Sathya Kamesh Bhethanabhotla

机构 * University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） 纠错

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

AI总结 研究长期目标条件控制下时间层次结构对LeWorldModel的影响，提出Hi-LeWM扩展，通过冻结低级模型并添加高级规划。实验发现层次结构需合理设计，无约束搜索有问题，约束搜索可改善性能，表明时间抽象有益，但高级搜索要与低级控制器兼容。

Comments Accepted at WM@Booth 2026

Operator-on-F complements value-equivalence: a planning-time diagnostic for latent world models

算子对F补充值等价性：潜在世界模型的规划时诊断

Donna Vakalis

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

AI总结 研究针对基于模型的强化学习中世界模型评估问题，引入算子对F诊断，通过模型自身预测器比较模型与环境的k步潜在前推，揭示其与规划回报的强关联及在跨架构比较中的作用，补充而非替代值等价性诊断。

Comments Accepted at RLC 2026 WM Workshop. V2 places the diagnostic in Koopman representation theory; references expanded. Results unchanged

Learning Red Agent Policy from Observations for Neurosymbolic Autonomous Cyber Agents

从观测中学习红方代理策略用于神经符号自主网络代理

Ankita Samaddar, Sandeep Neema, Daniel Balasubramanian, Xenofon Koutsoukos

机构 * MIT（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 针对网络攻击中红方动作不可观测的问题，提出基于模仿学习的策略学习技术，从网络观测和防御动作预测红方行为，集成神经符号防御代理实现高精度预测。

Symmetry-Aware Transformer Training for Automated Planning

面向自动规划的对称感知Transformer训练

Markus Fritzsche, Elliot Gestrin, Jendrik Seipp

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

AI总结 提出对比学习目标使Transformer感知对称性，结合架构改进，解决其在自动规划中因问题对称性导致的泛化困难。

ATHENA: Agentic Team for Hierarchical Evolutionary Numerical Algorithms

ATHENA：分层进化数值算法的智能团队

Juan Diego Toscano, Daniel T. Chen, George Em Karniadakis

机构 * Division of Applied Mathematics, Brown University（布朗大学应用数学系） 纠错

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

AI总结 ATHENA通过知识驱动的诊断流程，实现科学计算与科学机器学习的自动化，结合专家蓝图和组合空间，生成高精度数值解和稳定求解器，达到10^-14的验证误差。

HEAS: Hierarchical Evolutionary Agent-Based Simulation Framework for Multi-Objective Policy Search

HEAS：面向多目标策略搜索的层次化进化智能体仿真框架

Ruiyu Zhang, Lin Nie, Xin Zhao

机构 * Department of Politics and Public Administration（政治与公共行政系） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Department of Applied Social Sciences（应用社会科学系） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

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

AI总结 提出HEAS框架，结合智能体仿真、进化搜索与场景评估，通过“度量契约”统一优化、评估和验证，支持多目标策略搜索。

Comments 6 pages, 2 figures. Python package: https://pypi.org/project/heas/ | Web playground: https://ryzhanghason.github.io/heas/

MedicalAgentsBench for Complex Medical Reasoning: Comparing Internalized Reasoning Models versus Externalized Agent-based Frameworks

MedicalAgentsBench：复杂医学推理基准——比较内化推理模型与外化智能体框架

Yanjun Shao, Xiangru Tang, Jiwoong Sohn, Jiapeng Chen, Yuxuan Liao, Jiayi Zhang, Jinyu Xiang, Fang Wu, Yilun Zhao, Chenglin Wu, Wenqi Shi, Arman Cohan, Mark Gerstein

机构 * Program in Computational Biology & Biomedical Informatics, Yale University（计算生物学与生物医学信息学项目，耶鲁大学） ； Department of Biomedical Informatics & Data Science, Yale University（生物医学信息学与数据科学系，耶鲁大学） ； Department of Computer Science, Yale University（计算机科学系，耶鲁大学） ； Department of Biosystems Science and Engineering, ETH Zurich（生物系统科学与工程系，苏黎世联邦理工学院） ； Department of Computer Science, Stanford University（计算机科学系，斯坦福大学） ； Department of Bioinformatics, UT Southwestern Medical Center（生物信息学系，德克萨斯西南医学中心） 纠错

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

AI总结 提出MedicalAgentsBench基准（862个复杂临床问题），比较内化推理模型与外化智能体框架在医学推理中的表现，发现两者效果可叠加，最优组合为o3-mini+MDAgents（准确率35.1%）。

Comments https://github.com/gersteinlab/MedicalAgentsBench

Experience Makes Skillful: Enabling Generalizable Medical Agent Reasoning via Self-Evolving Skill Memory

经验造就熟练：通过自进化技能记忆实现可泛化的医疗智能体推理

Haoran Sun, Wenjie Li, Yujie Zhang, Zekai Lin, Fanrui Zhang, Kaitao Chen, Xingqi He, Yichen Li, Mianxin Liu, Lei Liu, Yankai Jiang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

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

AI总结 提出SkeMex框架，通过技能记忆实现医疗智能体后部署自进化，无需更新模型权重，在临床任务中优于现有记忆型智能体。

StagePilot: Stage-Level Planning for Long-Horizon Dialogue Simulation in Cybergrooming

StagePilot: 网络诱骗中长程对话模拟的阶段级规划

Heajun An, Qi Zhang, Minqian Liu, Xinyi Zhang, Sang Won Lee, Lifu Huang, Pamela J. Wisniewski, Jin-Hee Cho

机构 * Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； University of California, Davis（加州大学戴维斯分校） ； International Computer Science Institute（国际计算机科学研究所） 纠错

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

AI总结 提出StagePilot框架，通过分离阶段级规划与响应生成，结合强化学习学习阶段策略，实现网络诱骗对话的结构化、连贯模拟，相比基线减少对话停滞，IQL+AWAC变体最终阶段到达率提升43%。

Comments Accepted at the 27th Annual Meeting of the Special Interest Group on Discourse and Dialogue (SIGDIAL 2026)

Where's the Plan? Locating Latent Planning in Language Models with Lightweight Mechanistic Interventions

计划在哪里？通过轻量级机制干预定位语言模型中的潜在规划

Nicole Ma, Nick Rui

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 通过押韵对句补全任务，使用线性探针和激活修补方法，研究语言模型在生成过程中是否形成并因果依赖未来约束的潜在规划，发现仅Gemma-3-27B模型存在因果依赖，并定位到五个注意力头。

Comments 13 pages, 20 figures, 3 tables. Accepted to Workshop on Mechanistic Interpretability @ ICML 2026

Libra: Efficient Resource Management for Agentic RL Post-Training

Libra：面向智能体强化学习后训练的高效资源管理

Kaiwen Chen, Xin Tan, Jingzong Li, Hong Xu

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The Hang Seng University of Hong Kong (2018)（香港恒生大学） 纠错

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

AI总结 针对智能体强化学习中长尾、非平稳工作负载带来的资源管理挑战，提出Libra系统，通过周期性全局资源规划器和因果驱动多级反馈队列调度器，实现GPU分配优化和请求调度，最高提升3倍吞吐量和2.5倍收敛速度。

Comments 19 pages, 12 figures

ChartAgent: A Multimodal Agent for Visually Grounded Reasoning in Complex Chart Question Answering

ChartAgent: 一种用于复杂图表问答中视觉基础推理的多模态智能体

Rachneet Kaur, Nishan Srishankar, Zhen Zeng, Sumitra Ganesh, Manuela Veloso

机构 * J.P. Morgan AI Research（摩根大通人工智能研究） 纠错

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

AI总结 提出ChartAgent框架，通过迭代分解查询为视觉子任务并利用图表专用视觉工具（如绘制注释、裁剪区域）进行空间域推理，在ChartBench和ChartX上取得最先进性能，尤其对无标注图表提升显著。

Comments Accepted at ACL 2026 (Main Conference). Also presented as an oral paper at the NeurIPS 2025 Multimodal Algorithmic Reasoning Workshop (https://marworkshop.github.io/neurips25/)

ReSkill: Reconciling Skill Creation with Policy Optimization in Agentic RL

ReSkill：在智能体强化学习中协调技能创建与策略优化

Zelin He, Haotian Lin, Boran Han, Wei Zhu, Haoyang Fang, Bernie Wang, Xuan Zhu, Runze Li, Matthew Reimherr

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 提出ReSkill框架，通过GRPO的组结构嵌入断言驱动技能创建、组内轨迹采样和自适应汤普森采样，实现技能与策略的协同进化，在多个领域超越现有方法。

Agentic Physical AI toward a Domain-Specific Foundation Model for Energy Systems: A Case Study on Nuclear Reactor Control

面向能源系统的领域特定基础模型的具身物理人工智能：以核反应堆控制为例

Yoon Pyo Lee, Samrendra Roy, Kazuma Kobayashi, Sajedul Talukder, Diab Abueidda, Seid Koric, Souvik Chakraborty, Syed Bahauddin Alam

机构 * The Grainger College of Engineering, Nuclear, Plasma & Radiological Engineering, University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校格雷格学院工程学院、核等工程学院） ； Department of Nuclear Engineering, Hanyang University（汉阳大学核工程系） ； University of Texas - El Paso（德克萨斯大学埃尔帕索分校） ； National Center for Supercomputing Applications（国家超级计算应用中心） ； Department of Applied Mechanics, Indian Institute of Technology Delhi（印度德里理工学院应用力学系） ； Yardi School of Artificial Intelligence, Indian Institute of Technology Delhi（印度德里理工学院亚里人工智能学院） 纠错

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

AI总结 本研究提出通过紧凑语言模型作为具身物理人工智能，利用基于物理模拟器验证的策略优化替代感知推理，在核反应堆控制任务中实现领域特定基础模型，并展示了规模扩展带来的可靠性提升和策略集中化行为。

Comments Accepted for publication in npj Artificial Intelligence

Planning under Distribution Shifts with Causal POMDPs

基于因果POMDP的分布偏移下规划

Matteo Ceriscioli, Karthika Mohan

机构 * School of Electrical Engineering and Computer Science (EECS)（电气工程与计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 提出因果POMDP框架，通过干预表示环境变化，在部分可观测下维持PWLC性质，实现分布偏移下的规划与更新。

Comments To appear at the 36th International Conference on Automated Planning and Scheduling (ICAPS-26)

RoboGPT-R1: Enhancing Robot Task Planning with Reinforcement Learning

RoboGPT-R1: 通过强化学习增强机器人任务规划

Jinrui Liu, Bingyan Nie, Boyu Li, Yaran Chen, Yuze Wang, Shunsen He, Haoran Li

机构 * Institute of Automation, CASIA（中国科学院自动化研究所） ； School of Artificial Intelligence, UCAS（中国科学技术大学人工智能学院） ； Huawei Cloud Technology Co., Ltd（华为云技术有限公司） 纠错

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

AI总结 提出RoboGPT-R1两阶段微调框架，先监督学习获取基础知识，再通过强化学习提升视觉空间理解和推理能力，在EmbodiedBench上超越GPT-4o-mini 21.33%。

Journal ref Proceedings of the 25th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS 2026), pp. 2827-2837, IFAAMAS, 2026

AgentPLM: Agentic Protein Language Models with Reasoning-Augmented Decoding for Protein Sequence Design

AgentPLM：具有推理增强解码的智能体蛋白质语言模型用于蛋白质序列设计

Sahil Rahman, Maxx Richard Rahman

机构 * Sahil Rahman ； Maxx Richard Rahman 纠错

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

AI总结 提出AgentPLM，通过推理增强解码和对比智能体策略优化，使预训练蛋白质语言模型能够利用外部生物物理反馈进行在线纠错，在多项蛋白质设计任务上取得最优结果。

Journal ref Workshop on Generative and Agentic AI for Biology, 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

Involution game with migration and spatial heterogeneity of social resources

自反游戏与迁移及社会资源空间异质性

Bo Li, Qiwen Ge, Yong Shi

专题命中 规划决策 ：agent(summary_cn,abstract)

AI总结 本文提出一个包含 agent 迁移和资源分布空间异质性的自反博弈模型，探讨迁移和资源分配条件对自反动态的影响，发现总资源恒定时相似资源水平抑制自反，而总资源增加会加剧自反，并识别努力比和效用乘数的阈值效应。

Comments 20 pages, 7figures

CRANE: Constrained Reasoning Injection for Code Agents via Nullspace Editing

CRANE：通过空域编辑实现代码代理的约束推理注入

Mingzhi Zhu, Michele Merler, Raju Pavuluri, Stacy Patterson

机构 * Rensselaer Polytechnic Institute（拉特格斯理工学院） ； IBM Research（IBM研究院） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；tool-use(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.SE

AI总结 CRANE通过空域编辑技术，结合推理和工具使用能力，提升代码代理性能，在多个基准测试中取得显著成果。