AI Agent

Attack Selection in Agentic AI Control Evaluations Meaningfully Decreases Safety

智能体AI控制评估中的攻击选择显著降低安全性

Catherine Ge-Wang, Tyler Crosse, Benjamin Hadad, Joachim Schaeffer, Ram Potham, Tyler Tracy

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

AI总结 本文研究攻击者策略性选择攻击时机对AI控制安全性的影响，通过分解攻击决策为开始和停止策略，实验表明两者均显著降低安全性，现有评估可能高估安全性。

Weather- and Location-Aware Agentic Dining Recommendation: Leveraging LLM World Knowledge for Region-Sensitive Contextual Reasoning

感知天气与位置的智能体餐饮推荐：利用大语言模型世界知识开展区域敏感语境推理

Kadharmoideen Fadurudeen

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

AI总结 该研究提出感知天气与位置的智能体餐饮推荐系统，利用LLM的世界知识生成区域敏感的适配天气的餐饮推荐，为智能体推荐提供了可扩展的架构模式。

Comments 5 pages. An agentic LLM system that reasons over combined location and weather context for region-sensitive dining recommendation. Working prototype implemented and briefly deployed end-to-end

TREK: A Travel Reasoning and Evaluation Kit for LLM Agents in Complex Trip Planning

TREK：面向复杂行程规划的大语言模型智能体旅行推理与评估工具包

Jinhu Qi, Wentao Zhang, Siu Man Ng, Feiyang Xu, Yanyu Chen, Yaoman Li, Irwin King

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Macao Polytechnic University（澳门理工大学） 纠错

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

AI总结 本研究推出TREK旅行基准测试，解决现有行程规划智能体基准的不足，实验显示最强LLM智能体仅在不足五成任务生成可行计划，满足旅行者未明确需求是普遍瓶颈。

Comments Code, data, and evaluator: https://github.com/TonyQJH/TREK-A-Travel-Reasoning-and-Evaluation-Kit-for-LLM-Agents-in-Complex-Trip-Planning

Exploring Agentic Workflows for Generating High Quality Math Visual Aids

探索用于生成高质量数学视觉辅助工具的智能工作流程

Rizwaan Malik, Ashna Khetan, Isabel Sieh, Samin Khan

机构 * Stanford Graduate School of Education（斯坦福大学教育研究生院） ； Department of Computer Science（计算机科学系） 纠错

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

AI总结 研究针对中学数学图表可靠生成难的问题，引入智能工作流程，让 LLM 智能体评估并迭代改进生成的视觉效果，通过探索性评估确定改进关键领域，初步证明可提高 AI 生成数学图表的可靠性和教育价值。

Comments 13 pages, 9 figures. Exploratory course project on agentic workflows for generating and evaluating K 12 mathematical diagrams

AgenticER: the next frontier in Entity Resolution

AgenticER：实体解析的下一个前沿领域

George Papadakis, Panos Korovesis, Manolis Koubarakis, Themis Palpanas

专题命中 规划决策 ：agentic(summary_cn,abstract)；autonomous agent(abstract)

AI总结 针对现有实体解析被动范式无法适配异构流数据场景的问题，提出Agentic ER新范式，将其建模为自主智能体的序列决策过程，构建参考架构并明确研究挑战，开拓数据管理与智能体交叉的新研究方向。

Comments Vision paper submitted to VLDB, 6 pages

VeriEvol: Scaling Multimodal Mathematical Reasoning via Verifiable Evol-Instruct

VeriEvol：通过可验证的进化指令扩展多模态数学推理

Haoling Li, Kai Zheng, Jie Wu, Can Xu, Qingfeng Sun, Han Hu, Yujiu Yang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯混元） 纠错

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

AI总结 提出VeriEvol框架，通过类型感知进化模块生成更难的问题，并利用HTV-Agent验证器确保答案可靠性，从而在强化学习中扩展多模态数学推理数据，提升模型性能。

Expected Free Energy-based Informative Path Planning for Robotic Mars Exploration

基于期望自由能的火星探测机器人信息路径规划

Ajith Anil Meera, Pablo Lanillos, Wouter Kouw

机构 * TU Eindhoven（埃因霍温理工大学） ； Cajal Centre for Neuroscience, Spanish National Research Council（西班牙国家研究委员会卡哈尔神经科学中心） 纠错

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

AI总结 该研究提出将主动推理的期望自由能作为统一准则，用于预算约束下的机器人信息路径规划，其规划方法在火星探测场景中可同时实现精准地图构建与高价值区域定位，性能优于信息论基准方法。

Comments accepted for IWAI 2026

DreamFly: Causal Memory and Receding-Horizon Diffusion Planning for Aerial Vision-Language Navigation

DreamFly：面向空中视觉语言导航的因果记忆与后退时域扩散规划

Yan Deng, Fei Xu

机构 * School of Electronic Information Engineering, Xi’an Technological University（西安工业大学电子信息工程学院） ； School of Computer Science and Engineering, Xi’an Technological University（西安工业大学计算机科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 DreamFly是基于Dream-VLA的扩散式空中VLN框架，通过因果记忆、后退时域扩散规划和LiteStop解耦终止，在OpenFly基准上显著优于对比方法。

Comments 24 pages, 6 figures, 3 tables

Local verification cannot detect non-transportability: a cohomological theory of context preservation in agentic reasoning

局部验证无法检测不可迁移性：智能体推理中上下文保持的上同调理论

Suyash Mishra

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

AI总结 本文提出智能体推理上下文保持的上同调理论，证明局部验证无法检测不可迁移性，提出Ksetra方法并通过外汇市场验证了所提检验的有效性。

Comments 17 pages, 10 figures. Includes an exact F-test for non-transportability with verified size and power, its precision-whitened generalisation, and a foreign-exchange case where the null hypothesis is known analytically rather than estimated

Reading is not Reasoning: Bridging the Agentic Policy Gap in Vision-Text Compression

阅读并非推理：弥合视觉-文本压缩中的智能体策略差距

Cheng Fan, Junyi Zhou, Tingzhang Luo, RongJian Xu, Qiyanhui Lu, Mingjian Zhu, Hanting Chen, Jianyuan Guo

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

AI总结 该研究针对视觉-文本压缩导致的智能体策略差距，提出CAPS跨模态智能体策略自蒸馏框架，在SearchQA、ALFWorld等数据集上显著提升性能并大幅降低上下文成本。

Discovering Diverse Planning Policies for Multimodal Embodied Agents with Quality-Diversity Optimization

用质量多样性优化发现多模态具身智能体的多样化规划策略

Pengfei Xu, Yong Liu, Xiaoya Nan, Qiang Yang, Peilan Xu

机构 * School of Artificial Intelligence, Nanjing University of Information Science and Technology（南京信息工程大学人工智能学院） 纠错

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

AI总结 针对多模态具身智能体现有规划器易因单一规划风格失效导致停滞的问题，提出质量多样性框架，通过进化策略模板构建多样化策略库，实现自适应规划与故障恢复，在ThreeDWorld基准上提升了任务成功率与交互效率。

Comments To appear in ACM MM (MM '26)

QuantumMind: Constraint-Grounded Agentic Reasoning for Speedup Analysis in Quantum Computing

QuantumMind：面向量子计算加速分析的基于约束的智能体推理框架

Yijing Zuo, Zhe Fu, Zihan Nie, Zhihui Zhu, Haohan Wang

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

AI总结 QuantumMind是用于量子加速分析的可审计智能体工作流，经582个任务评估，其ODS等指标优于基线，可有效提升量子加速假设筛选的准确性与效率。

Beyond Starry Night: Shortcut-Aware Control-State Planning for Artist-Grounded Text to Image Generation

超越《星夜》：面向艺术家基础的文本到图像生成的捷径感知控制状态规划

Kuan Xing, Ye Wang, Changyi Gan, Yuheng Li, Thao Nguyen, Yi Chang, Yilin Wang

机构 * Jilin University（吉林大学） ； Adobe（奥多比公司） ； University of Wisconsin（威斯康星大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对艺术家基础的文本到图像生成存在的捷径偏差问题，提出 Atelier 框架，结合 ArtIntentBench 基准测试，提升了风格保真度与结构保留度，减少了捷径替换。

Comments 47 pages, 13 figures, including appendices. Kuan Xing and Ye Wang contributed equally

WorldClaw: Agentic 3D Open-World Generation at Scale

WorldClaw：大规模智能体驱动的3D开放世界生成

Chunchao Guo, Jinpeng Li, Yang Li, Zilong Huang

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

AI总结 WorldClaw是一种完全智能体驱动的由粗到细框架，可从开放式文本生成兼具全局空间一致性、丰富局部内容与可编辑实例级资产的大规模3D开放世界场景。

Comments Authors are listed in alphabetical order by given name

Interoceptive Attention as Dynamic Homeostatic Prioritization in a Foraging Agent

觅食智能体中作为动态稳态优先级的内感受注意力

St John Grimbly, Nicolas Kuske, Evert A. Boonstra, Bruce A. Bassett, Charel van Hoof, Rowan Hodson, Benjamin Rosman, Ryan Smith, Mark Solms, Jonathan P. Shock

机构 * Univ. of Cape Town（开普敦大学） ； Neuroscience Institute, Univ. of Cape Town（开普敦大学神经科学研究所） ； Laureate Institute for Brain Research（劳雷尔脑研究所） ； University of the Witwatersrand（金山大学） ； INRS（国家科学研究中心（加拿大）） ； Delft University of Technology（代尔夫特理工大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对有限感知带宽下的需求分配问题，构建主动推理觅食智能体，提出动态稳态优先级的内感受注意力机制，在AffectWorld实验中显著提升存活率，且收益同时作用于感知与规划，学习速度也更快。

Comments Accepted at SAB 2026 (From Animals to Animats 18), forthcoming in the Springer Lecture Notes in Artificial Intelligence proceedings. 20 pages, 11 numbered figures (12 graphics), 5 tables. The 12-page camera-ready paper is reproduced without alteration and followed by supplementary analyses that were not part of the proceedings paper. Code: https://github.com/sgrimbly/attention-aif-sab2026-snapshot

PACE: Adaptive Budget Allocation for Time-Efficient Embodied Planning

PACE：面向时间高效具身规划的自适应预算分配

Yuchen Huang, Xijiang Ying, Zhenhua Ma, Xiaxiang Yuan, Zhijie Gao, Jiayi Huang, Ruichi Mao, Jiazheng Zhang, Hongsheng Ti, Maotao Tian, Rong Shi, Lu Zhao, Shizhuang Zhang, Zhuo Cui, He Wang, Ling Liu, Wei Zhang

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

AI总结 PACE框架通过交错式思考-执行架构和动态预算分配器，在Robotouille基准测试中较ReAct+Think基线提升规划成功率，同时大幅减少推理时间，实现具身规划的时间效率与质量同步提升。

Global Optimization and Inference-Time Region Grafting for Agentic Workflows

智能体工作流的全局优化与推理时区域嫁接

Donghyeok Koh, Gyuwan Kim, Jinyeong Bak, Seung-Hoon Na, Tao Yang, Haneol Jang, Cheoneum Park

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

AI总结 本文提出GRAFT方法，通过保留全局优化工作流并局部替换选定区域实现智能体工作流的实例级自适应，在多类任务上较MaAS平均提升3.85个百分点，且执行器升级无需重新优化全局工作流。

Comments 9 pages, 3 figures, 4 tables

Long-Horizon Autonomous Architecture Research with a Language-Model Agent: A Behavioural Case Study

基于语言模型智能体的长时自主架构研究：一项行为案例研究

Aon Safdar, Mohamed Saadeldin

机构 * University College Dublin（都柏林大学学院） 纠错

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

AI总结 本研究以语言模型智能体为唯一研究者开展长时神经架构设计案例，经三阶段约100次实验改进了视觉Transformer，揭示其生产力阶段结构等四项发现，提出自主研究的未来方向。

Comments This work has been submitted to the IEEE for possible publication. Copyright may be transferred without notice, after which this version may no longer be accessible

Agentic Graph Token Reasoning

智能体图令牌推理

Zhuoyi Peng, Yi Yang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出智能体图令牌推理，将图令牌化融入推理过程，通过三阶段训练实现，在七个图领域评估中大幅优于基线，可零样本迁移至未见领域，推动图分析向智能体范式发展。

LEDGERMIND: Provenance-Constrained Multimodal Agentic Reasoning with a Structured Evidence Ledger

LEDGERMIND：基于结构化证据账本的溯源约束多模态智能体推理

Enjun Du, Hange Zhou, Chenxu Du, Siyi Liu, Zirong Chen, Ziyu Zheng, Yongqi Zhang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Sussex（萨塞克斯大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出LedgerMind，通过结构化证据账本及三层依据协议等组件，解决多模态智能体推理中最终答案准确率无法反映轨迹可信度的问题，在多模态基准上同时提升了答案准确率与轨迹可信度。

DeepResearch Agent System

DeepResearch 智能体系统

Yong Huang, Yulu Huang, for the team Collaboration

机构 * Software Copyright Research and Development Document（软件版权研究与开发文档） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；tool-use(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 DeepResearch 智能体系统是基于稀疏激活架构的大语言模型，通过双模式推理引擎、多工具协调等技术，在多个智能体基准测试中取得最优性能，已完全开源并支持多领域应用。

ProcAgent: An Agentic Framework for Procedural Task Guidance on Edge with Human-in-the-Loop

ProcAgent：一种用于边缘端人机协作的过程性任务指导的智能体框架

Azizul Zahid, Subrata Biswas, Bashima Islam, Sai Swaminathan

机构 * University of Tennessee Knoxville（田纳西大学诺克斯维尔分校） ； Worcester Polytechnic Institute（伍斯特理工学院） 纠错

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

AI总结 研究针对家具组装等过程性任务，提出ProcAgent框架，利用提议与验证架构，结合多种技术，在边缘设备上实现实时自适应指导，经多维度评估及用户研究，证明能在不牺牲可用性的情况下于边缘硬件达成自适应过程性辅助。

Agentic Permissions Policy Algebra for Taint Confinement in LLM Agents

用于大语言模型代理中污点限制的代理权限策略代数

Arseny Kravchenko, Vadim Liventsev, Innokentii Konstantinov, Ildar Iskhakov, Matvey Kukuy

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

AI总结 研究大语言模型代理处理混合机密数据时的安全风险，提出APPA框架，通过引擎管理上下文分支等解决可用性瓶颈，经双幺半群模型证明相关特性，实验表明其能抑制数据泄露并恢复部分被污点跟踪损失的效用。

Comments Preprint. Submitted to the 19th ACM Workshop on Artificial Intelligence and Security (AISec '26). 10 pages, 2 tables, 1 figure

Let AI Agents Translate Networks, Not Reason About Them

让人工智能代理翻译网络，而非对其进行推理

Hongyu Hè, Maria Apostolaki

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

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

AI总结 研究针对生产网络缺乏形式模型的问题，提出将人工智能局限于网络工件到形式逻辑规则的翻译，依靠求解器推理，构建TypoNet验证模拟广域网符号模型，能快速可靠回答操作问题及促进故障定位。

Comments 8 pages, 3 figures, 1 table

Spatial Reasoning in LLM Game Agents: Impact of Causal Context and Multi-Step Planning

大语言模型游戏智能体中的空间推理：因果上下文和多步规划的影响

Mohit Jiwatode, Ronja Fuchs, Robin Schmöcker, Bodo Rosenhahn, Alexander Dockhorn

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

AI总结 研究基于大语言模型的游戏智能体在复杂任务中表现不佳的问题，通过实验验证因果提示增强和多步规划可提升胜率并控制延迟，引入新基准评估，发现较大模型定位更准，融入因果上下文和多步规划能优化性能与速度。

Comments To be published at COG 2026

Dynamic Capability Scoping for Enterprise AI Agents: A Synthetic Dataset and Three-Source Permission Architecture

企业人工智能代理的动态能力范围界定：一个合成数据集和三源权限架构

Halil Burak Noyan

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

AI总结 研究企业人工智能代理动态能力范围界定问题，提出三源权限架构，包括基于角色的上限等，贡献含600个企业任务提示的合成数据集，经验证可推动策略优化，还发布相关内容支持对动态范围界定机制的评估。

Comments Published at the Second Workshop on Agents in the Wild: Safety, Security, and Beyond (AIWILD) at ICML 2026

A Self-Calibrating Agentic AI Framework for Autonomous Edge Resource Allocation

一种用于自主边缘资源分配的自校准智能体人工智能框架

Fin Gentzen, Marla Grunewald, Iulisloi Zacarias, Mounir Bensalem, Admela Jukan

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

AI总结 针对大语言模型驱动系统运行可靠性受挑战的问题，提出自校准智能体人工智能框架，设计自校准机制，应用于边缘计算网络零知识工作负载资源分析，提高预测准确率和速度，为自主人工智能部署奠定基础，且生成基本事实速度更快。

Comments This work has been submitted to the IEEE Transactions on Network and Service Management for possible publication. Copyright may be transferred without notice, after which this version may no longer be accessible

Learning Spatiotemporal Decision Priors for Efficient Path Planning under Partial Observability

学习时空决策先验以实现部分可观测性下的高效路径规划

Yi Liu, Hongda Zhang, Leyao Zou, Chunlei Meng, Ziqing Zhou, Yuning Chen, Zhuo Zou, Lida Xu, Zhongxue Gan, Chun Ouyang

机构 * College of Intelligent Robotics and Advanced Manufacturing, Fudan University（智能机器人与先进制造学院，复旦大学） ； School of Information Science and Technology, Fudan University（信息科学与技术学院，复旦大学） ； Department of Information Technology, Old Dominion University（信息技术系，老 Dominion 大学） 纠错

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

AI总结 研究部分可观测性下的路径规划问题，提出ImiPath框架，从示范轨迹提炼时空决策先验，经局部时空观测表示和时空注意力策略网络转换为决策先验并纳入异构规划器，提升路径质量与搜索效率，验证了框架的适应性和实际部署潜力。

Twin Agent: Context Residual Compression for Privilege Separated Agents

孪生智能体：用于特权分离智能体的上下文残差压缩

Zhanhao Hu, Dennis Jacob, Xiao Huang, Zhaorun Chen, Bo Li, David Wagner

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Chicago（芝加哥大学） ； University of Illinois, Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 针对大语言模型智能体易受安全风险问题，提出孪生智能体模式，由探索和安全智能体组成，通过探索智能体传递紧凑提示，减少信息需求，在保持高任务效用的同时防止提示注入攻击，优于其他基线。

RECON: Benchmarking Agent Memory for Compositional Reasoning over Long Contexts

RECON：用于长上下文组合推理的智能体内存基准测试

Mihir Shriniwas Arya

机构 * RV College of Engineering（RV工程学院） ； Department of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程系） 纠错

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

AI总结 该研究引入RECON基准测试，用于评估长上下文组合推理，跨越三个领域24个案例文件，测试智能体六个内存密集型任务，揭示当前架构在内存相关任务上存在重大局限，非预言机系统准确率低，检索和推理有挑战。

Comments 25 pages