AI Agent

TGMS: An Agent-Native Bi-Temporal Graph Management System

TGMS：一种原生代理双时态图管理系统

Xiaofei Zhang

专题命中 Agent评测 ：agent(title,abstract)

AI总结 研究针对时态图问题中LLM代理常失败的情况，提出双时态属性图管理系统TGMS，将13个运算符作为代理工具，LLM规划调用，系统计算，能分离有效时间与事务时间，在基准测试中表现优异，开源代码等。

Exploring the Interplay Between Voice, Personality, and Gender in Human-Agent Interactions

探索语音、个性与性别在人机交互中的相互作用

Kai Alexander Hackney, Lucas Guarenti Zangari, Jhonathan Sora-Cardenas, Emmanuel Munoz, Sterling R. Kalogeras, Betsy DiSalvo, Pedro Guillermo Feijoo-Garcia

专题命中 Agent评测 ：agent(title,abstract)

AI总结 研究探讨用户能否通过语音识别人工代理的外向性，并分析感知个性与用户-代理同步性之间的关系，发现女性语音在区分外向性上更有效，而男性语音则不一致。

Journal ref https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fcomp.2026.1855830

Replication and Information Extraction in a Minimal Agent-Environment Model

最小化智能体 - 环境模型中的复制与信息提取

Sebastiano Ariosto, Jerome Garnier-Brun, Luca Saglietti, Davide Straziota

专题命中 Agent评测 ：agent(title,abstract)

AI总结 研究在无明确指导或奖励下从数据提取信息的问题，通过对分类规则施加简单性偏差，利用统计力学工具刻画自发学习相变，扩展到智能体群体后发现交互可重塑学习相边界，开辟仅通过标签交换的分散学习途径。

Making Image Editing Easier via Adaptive Task Reformulation with Agentic Executions

通过具有代理执行的自适应任务重构使图像编辑更易于实现

Bo Zhao, Kairui Guo, Runnan Du, Haiyang Sun, Pengshan Wang, Huan Yang, Kun Gai, Yixin Cao, Wei Ji

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； College of Artificial Intelligence, China University of Petroleum (Beijing)（中国石油大学（北京）人工智能学院） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agentic(title)；agent(abstract)

AI总结 本文提出通过自适应任务重构框架提升图像编辑性能，通过代理分析和反馈优化任务描述，改进编辑效果，尤其在复杂案例中表现显著。

Comments 9pages

Representation theorems for actual and alpha powers over two-agent general concurrent game frames

关于双智能体一般并发博弈框架中实际权力和α权力的表示定理

Zixuan Chen, Fengkui Ju, Thomas Agotnes

专题命中 Agent评测 ：agent(title,abstract)

AI总结 本文针对双智能体一般并发博弈框架，证明了实际权力和α权力的八种类型分别可由八类邻域框架表示，推广了已有结果，并指出双智能体实际权力刻画无法推广到任意有限智能体集合。

Causal Mirage Equilibrium in Agentic Machine Intelligence

生成式机器智能中的因果幻象均衡

Hamidou Tembine

专题命中 Agent评测 ：agentic(title)；agent(abstract)

AI总结 针对生成式机器智能中语义表征与物理现实脱钩的问题，提出风险敏感平均场型因果幻象均衡（CME），证明其存在性并揭示内生强化主导时非因果状态的稳定分岔。

Comments 10 pages, 1 figure. References double-checked manually

SkillAxe: Sharpening LLM-Authored Agent Skills Through Evaluation-Guided Self-Refinement

SkillAxe: 通过评估引导的自我精炼提升LLM编写的智能体技能

Srishti Gautam, Arjun Radhakrishna, Sumit Gulwani

专题命中 Agent评测 ：agent(title,abstract)

AI总结 提出SkillAxe框架，通过无监督评估引导LLM自我诊断和精炼技能，在SkillsBench上提升通过率28%，缩小与人类技能的差距47-67%。

Comments 9 pages, under review

SecureVibeBench: Benchmarking Secure Vibe Coding of AI Agents via Reconstructing Vulnerability-Introducing Scenarios

SecureVibeBench: 通过重建引入漏洞的场景来基准测试AI代理的安全振动编码

Junkai Chen, Huihui Huang, Yunbo Lyu, Junwen An, Jieke Shi, Chengran Yang, Ting Zhang, Haoye Tian, Yikun Li, Zhenhao Li, Xin Zhou, Xing Hu, David Lo

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 Agent评测 ：AI agent(title)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.SE

AI总结 本文提出SecureVibeBench，一个包含105个C/C++安全编码任务的基准测试，旨在评估AI代理在真实场景中生成安全代码的能力，发现现有方法在评估人类与AI代理对比时的不足。

Comments ACL 2026 Main Conference. Our code and data are on https://github.com/iCSawyer/SecureVibeBench

GroupEnvoy: A Conversational Agent Speaking for the Outgroup to Foster Intergroup Relations

GroupEnvoy: 代表外群体发言以促进群体间关系的对话代理

Koken Hata, Rintaro Chujo, Reina Takamatsu, Wenzhen Xu, Yukino Baba

专题命中 Agent评测 ：agent(title,abstract)

AI总结 提出基于群体间接触理论的文本对话代理GroupEnvoy，通过在内群体讨论中代表外群体视角，并评估其相比被动暴露在减少焦虑、提升观点采择等方面的效果。

Comments 18 pages, 5 figures, accepted to ACM CUI 2026

Natural Language Processing: A Comprehensive Practical Guide from Tokenisation to RLHF

自然语言处理：从分词到RLHF的全面实用指南

Mullosharaf K. Arabov

机构 * KAZAN (VOLGA REGION) FEDERAL UNIVERSITY INSTITUTE OF COMPUTATIONAL MATHEMATICS AND INFORMATION TECHNOLOGIES（卡赞（伏尔加地区）联邦大学计算数学与信息科技学院） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；AI agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文系统指导现代NLP全流程，涵盖分词、向量化、大语言模型微调、检索增强生成及人类反馈强化学习，强调低资源语言处理与开源模型应用。

Comments 136 pages, 12 practical works, preprint. Textbook for senior undergraduates and graduate students. Original contributions on low-resource languages (Tajik, Tatar and other). Companion repository available

Evaluation and Hardening of LLM System Instructions Against Extraction via Encoding Attacks

用于评估和加固LLM系统指令对抗编码攻击的自动化框架

Anubhab Sahu, Diptisha Samanta, Reza Soosahabi

机构 * Keysight Technologies 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；workflow(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出自动化框架评估LLM系统指令在对抗编码攻击时的保密性，通过四个模型和46条指令测试发现结构化序列化攻击成功率高，提出基于Chain-of-Thought的缓解策略。

Comments An earlier version of this manuscript will appear in the proceedings of IEEE Cyber-AI 2026 Conference. Project source code is available at https://github.com/Keysight/LLM-EncodeGuard

SREGym: A Live Benchmark for AI SRE Agents with High-Fidelity Failure Scenarios

SREGym：面向AI SRE代理的实时基准测试平台，具有高保真的故障场景

Jackson Clark, Yiming Su, Saad Mohammad Rafid Pial, Yifang Tian, Lily Gniedziejko, Hans-Arno Jacobsen, Yinfang Chen, Tianyin Xu

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agentic(abstract,abstract_cn)；AI agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 SREGym通过模拟真实云原生系统栈中的高保真故障场景，为AI SRE代理提供实时基准测试环境，包含90个真实挑战性SRE问题，评估前沿代理能力差异显著，可达40%。

Sifting the Noise: A Comparative Study of LLM Agents in Vulnerability False Positive Filtering

筛选噪声：LLM代理在漏洞假阳性过滤中的比较研究

Yunpeng Xiong, Ting Zhang

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract,abstract_cn)；agentic(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 本文比较了三种先进的LLM代理框架在漏洞假阳性过滤中的性能，展示了LLM代理在减少SAST噪声方面的有效性，但指出其效果依赖于模型和漏洞类型，且存在计算成本差异。

Comments To appear in Proceedings of the 35th ACM SIGSOFT International Symposium on Software Testing and Analysis (ISSTA 2026)

QwenPaw-Data: Bridging Facts, Methodology, and Execution for Autonomous Enterprise Data Analytics

QwenPaw-数据：为自主企业数据分析搭建事实、方法与执行的桥梁

Tianjing Zeng, Yuntao Hong, Zhongjun Ding, Dandan Liu, Yinan Mei, Yunxiang Su, Yiming Wang, Xiaojian Zhang, Jingyu Zhu, Junhao Zhu, Zhuowen Liang, Jiazhen Peng, Lianggui Weng, Zhihao Ding, Kerui Yi, Qifeng Wang, Rong Zhu, Bolin Ding, Liyu Mou, Jingren Zhou

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；autonomous agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对企业数据分析在开放环境的特性，提出QwenPaw-Data系统，通过整合异构资产、转化自然语言请求为工作流，架构含三个协作子系统，实验证明该系统提升了数据访问和分析质量，为企业数据智能体提供基础。

Library Drift: Diagnosing and Fixing a Silent Failure Mode in Self-Evolving LLM Skill Libraries

库漂移：在自我演化的LLM技能库中诊断和修复一种无声的失败模式

Xing Zhang, Yanwei Cui, Guanghui Wang, Ziyuan Li, Wei Qiu, Bing Zhu, Peiyang He

机构 * AWS Generative AI Innovation Center（AWS生成式AI创新中心） ； HSBC Holdings Plc., HSBC Technology Center, China（汇丰控股有限公司，汇丰技术中心，中国） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.SE；agentic(comments)

AI总结 本文研究了自我演化的LLM技能库中的一种无声失败模式——库漂移，通过可重复触发实验、细粒度诊断和验证修复方法，揭示了技能积累无序导致检索退化、假阳性注入和性能停滞的问题，并提出了一种经过验证的修复方案，显著提升了技能库的性能。

Comments Accepted to the ICML 2026 Workshop on Failure Modes in Agentic AI (FAGEN@ICML 2026), Seoul, South Korea. https://github.com/amazon-science/Self-Evolving-Agents-Ratchet

Who Gets the Reward & Who Gets the Blame? Evaluation-Aligned Training Signals for Multi-LLM Agents

谁获得奖励 & 谁受到责备？面向多LLM智能体的评估对齐训练信号

Chih-Hsuan, Yang, Tanwi Mallick, Le Chen, Krishnan Raghavan, Amal Gueroudji, Ian T. Foster, Rajeev Thakur

机构 * Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室） ； University of Chicago（芝加哥大学） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract,comments)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL；planning(comments)

AI总结 提出一个理论框架，结合合作博弈归因与过程奖励建模，将系统级评估转化为智能体信用和消息级信号，用于多LLM智能体训练。

Comments Accepted at the NeurIPS 2025 Workshop on Bridging Language, Agent, and World Models for Reasoning and Planning (LAW 2025)

From Plan to Action: How Well Do Agents Follow the Plan?

评估自主编程代理中的计划合规性

Shuyang Liu, Saman Dehghan, Jatin Ganhotra, Martin Hirzel, Reyhaneh Jabbarvand

机构 * University of Illinois Urbana–Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； IBM（IBM公司） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.SE

AI总结 本文系统分析了编程代理在执行任务时对计划的遵循情况，通过16991条轨迹评估不同计划变体的影响，发现计划提醒能提高任务成功率，但不恰当的计划补充可能降低性能。

Adversarial Pragmatics for AI Safety Evaluation: A Diagnostic Framework and Seed Benchmark for Language-Mediated Control

面向AI安全评估的对抗语用学：指令冲突、嵌入命令与策略模糊性基准

Brett Reynolds

机构 * Humber Polytechnic（汉博理工学院） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.SE

AI总结 提出对抗语用学基准和标注协议，通过语言学控制的分类法评估模型在指令冲突、嵌入命令等场景下的行为，为安全评估提供实证和方法论工具。

Comments 32-page main paper plus 13-page supplement; 6 figures and 17 tables total; code and data artifact available at the linked repository

Nautilus: From One Prompt to Plug-and-Play Robot Learning

Nautilus：从一个提示到即插即用的机器人学习

Yufeng Jin, Jianfei Guo, Xiaogang Jia, Yu Deng, Zechu Li, Han Liu, Weiran Liao, Vignesh Prasad, Mathias Franzius, Gerhard Neumann, Georgia Chalvatzaki

机构 * TU Darmstadt（图宾根大学） ； KIT（卡尔斯鲁厄理工学院） ； FZI（弗劳恩霍夫研究所） ； Robotics Institute Germany（德国机器人研究所） ； Honda Research Institute Europe（本田欧洲研究院） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；workflow(abstract)；agentic(abstract)

AI总结 Nautilus通过单个提示生成可复现、评估、微调和部署的机器人学习工作流程，提供即插即用的代理技能集和统一接口，减少跨家族验证的工程负担。

Beyond Black-Box Obfuscation: Mechanistic Analysis and Defense of White-Box Monitors

超越黑盒混淆：白盒监测器的机制分析与防御

Maheep Chaudhary, Fazl Barez

机构 * University of Oxford（牛津大学） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

AI总结 研究针对大语言模型白盒监测器可被规避且缺乏防御措施的问题，通过红队实验揭示几何转移和协方差操纵两种逃避策略，引入SafetyNet集成方法，在多模型家族实验中取得高AUROC分数，为稳健潜在空间监测提供了实证和起点。

ResearchClawBench: A Benchmark for End-to-End Autonomous Scientific Research

ResearchClawBench: 端到端自主科学研究基准

Wanghan Xu, Shuo Li, Tianlin Ye, Qinglong Cao, Yixin Chen, Hengjian Gao, Yiheng Wang, Qi Li, Kun Li, Sheng Xu, Shengdu Chai, Fangchen Yu, Xiangyu Zhao, Zhangrui Zhao, Weijie Ma, Zijie Guo, Koutian Wu, Haoyu Zhou, Haoxiang Yin, Lixue Cheng, Chaofan Hu, Haoxuan Li, Lu Mi, Xuxuan Xie, Yifan Zhou, Ruizhe Chen, Zhiwang Zhou, Xingjian Guo, Yuhao Zhou, Xuming He, Shengyuan Xu, Xinyu Gu, Jiamin Wu, Mianxin Liu, Chunfeng Song, Fenghua Ling, Dongzhan Zhou, Shixiang Tang, Yuqiang Li, Mao Su, Peng Ye, Siqi Sun, Bin Wang, Xue Yang, Zhenfei Yin, Tianfan Fu, Guangtao Zhai, Wanli Ouyang, Bo Zhang, Lei Bai, Wenlong Zhang

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；autonomous agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

AI总结 提出ResearchClawBench基准，包含10个领域40个任务，通过多模态评分标准评估自主科研能力，最强智能体仅得21.5分，揭示当前系统在实验协议、证据匹配和科学核心方面的不足。

LiveClawBench: Benchmarking LLM Agents on Complex, Real-World Assistant Tasks

LiveClawBench: 在复杂真实世界助理任务上评估大语言模型代理的基准测试

Xiang Long, Li Du, Yilong Xu, RongJian Xu, Qiyanhui Lu, Ying Gao, Qinhua Xie, Fangcheng Liu, Ning Ding, Haoqing Wang, Ziheng Li, Changjiang Zhou, Jianyuan Guo, Yehui Tang

机构 * Samsung Research（三星研究院） ； HKUST (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Peking University（北京大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

专题命中 Agent评测 ：tool use(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

AI总结 本文提出LiveClawBench基准，通过三轴复杂性框架评估LLM代理在真实世界助理任务中的表现，涵盖环境复杂性、认知需求和运行时适应性，为未来扩展提供基础。

TWICE: Modeling the Temporal Evolution of Personalized User Behavior via Event-Driven Agents

TWICE：通过事件驱动代理建模个性化用户行为的时间演化

Bingrui Jin, Kunyao Lan, Baihan LI, Mengyue Wu

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；planning(abstract)；workflow(abstract)

AI总结 提出TWICE框架，结合结构化用户画像、事件驱动记忆模块和两阶段工作流，利用LLM模拟用户行为的时间演化，在Twitter数据集上优于基线。

GrowthHacker: Automated Off-Policy Evaluation Optimization Using Code-Modifying LLM Agents

GrowthHacker: 使用代码修改型LLM代理的自动离线策略评估优化

Jie JW Wu, Ayanda Patrick Herlihy, Ahmad Saleem Mirza, Ali Afoud, Fatemeh Fard

机构 * Michigan Technological University, Houghton（密歇根技术大学） ； Birmingham City University（伯明翰城市大学） ； University of British Columbia, Kelowna（不列颠哥伦比亚大学, 肯洛纳） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG、cs.SE

AI总结 提出GrowthHacker基准，利用LLM代理自动迭代修改代码以优化离线策略评估（OPE）实现，在Open Bandit Pipeline和Scope-RL上评估多种框架，证明基于LLM的代理可作为自动增长黑客持续改进OPE系统。

Comments Accepted for publication in ACM Transactions on Software Engineering and Methodology (TOSEM), 2026

VESTA: Visual Exploration with Statistical Tool Agents

VESTA: 基于统计工具代理的视觉探索

William Rudman, Abhishek Divekar, Kanishk Jain, Sebastian Joseph, Stella S. R. Offner, Matthew Lease, Kyle Mahowald, Greg Durrett, Junyi Jessy Li

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； New York University（纽约大学） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

AI总结 提出VESTA框架，通过动态增长的工具集指导数据变换、假设驱动可视化和统计检验，提升视觉语言模型在复杂统计建模任务上的性能。

AI Guardrail Survival under Single-Cycle Agentic Self-Summarization

单循环智能体自摘要下的AI安全护栏存续性

Ted Kwartler, Alan Aqrawi, Arian Abbasi

专题命中 Agent评测 ：agentic(title)；分类 cs.AI

AI总结 本研究探究单循环智能体自摘要中安全规则的丢失机制，发现仅检查规则文本存在性的审计不可靠，需结合外部真实值检测，还指出仅靠LLM评判标签会反转评估结论。

DRBENCHER: Can Your Agent Identify the Entity, Retrieve Its Properties and Do the Math?

DRBENCHER：你的智能体能识别实体、检索其属性并进行数学运算吗？

Young-Suk Lee, Ramon Fernandez Astudillo, Radu Florian

机构 * IBM Research（IBM研究院） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(title)；分类 cs.AI

AI总结 DRBENCHER通过综合评估浏览与计算能力，揭示了现有基准测试的不足，其四维标准确保了问题的可验证性、复杂性、难度和多样性，展示了智能体在动态数据环境下的性能限制。

Field Aware Agent Skill Retrieval

领域感知智能体技能检索

Paimon Goulart, Liang Wu, Kelly Wan, Evangelos E. Papalexakis, Liangjie Hong

专题命中 Agent评测 ：agent(title)；分类 cs.LG

AI总结 本研究针对终身学习智能体技能检索瓶颈，提出领域感知的技能表示方法，通过保留技能的多字段结构计算相似度，在 SkillRet 和 SRA-Bench 基准上取得优于拼接基线的检索效果，且优势随技能库规模增大而提升。

EduPanel: A Three-Agent LLM Judge for Teaching Videos -- Reliability, Complementarity, and Human Trust Calibration

EduPanel：用于教学视频的三智能体大语言模型评判器——可靠性、互补性和人类信任校准

Jia-Kai Dong, Yi-Cheng Lin, Hung-yi Lee

机构 * National Taiwan University（国立台湾大学） ； NTU Artificial Intelligence Center of Research Excellence（NTU人工智能卓越研究中心） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(title)；分类 cs.AI

AI总结 针对教学视频教学质量评估需求，提出基于评分标准、以学习者为条件的EduPanel大语言模型评判器，通过专门智能体分解评估，经多项分析实现高可靠性，能辅助教育评估，提高评分准确性且让专家可检测不可靠输出。

Comments 19 pages

PAIR: Prefix-Aware Internal Reward Model for Multi-Turn Agent Optimization

PAIR：面向多轮代理优化的前缀感知内部奖励模型

Wonjoong Kim, Yeonjun In, Sangwu Park, Dongha Lee, Chanyoung Park

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； Yonsei University（延世大学） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(title)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出PAIR模型，通过结合冻结的隐藏状态探针和轻量级注意力头部，解决多轮任务中内部正确性探针的可靠性问题，从而在不依赖外部模型调用或地面真实依赖的情况下，为GRPO训练提供密集的步骤级奖励信号。

Comments Under Review