AI Agent

Payoff scaling shapes cooperation in LLM agents across languages

收益规模塑造跨语言LLM代理的合作行为

Trung-Kiet Huynh, Dao-Sy Duy-Minh, Thanh-Bang Cao, Phong-Hao Le, Hong-Dan Nguyen, Phu-Quy Nguyen-Lam, Minh-Luan Nguyen-Vo, Hong-Phat Pham, Phu-Hoa Pham, Thien-Kim Than, Chi-Nguyen Tran, Huy Tran, Gia-Thoai Tran-Le, Alessio Buscemi, Le Hong Trang, The Anh Han

机构 * Faculty of Information Technology, University of Science (HCMUS), Ho Chi Minh City, Vietnam（信息技术学院，科学大学（HCMUS），胡志明市，越南） ； Faculty of Computer Science and Engineering, Ho Chi Minh City University of Technology (HCMUT), Ho Chi Minh City, Vietnam（计算机科学与工程学院，胡志明市技术大学（HCMUT），胡志明市，越南） ； Vietnam National University – Ho Chi Minh City (VNU-HCM), Ho Chi Minh City, Vietnam（越南国家大学——胡志明市（VNU-HCM），胡志明市，越南） ； Luxembourg Institute of Science and Technology (LIST), Luxembourg（卢森堡科学与技术研究所（LIST），卢森堡） ； School of Computing, Engineering and Digital Technologies, Teesside University, Middlesbrough, United Kingdom（计算、工程与数字技术学院，泰赛德大学，米德尔斯布罗，英国） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；autonomous agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

AI总结 通过监督分类器识别重复囚徒困境中的策略，结合演化博弈论基线，发现随着收益增加，LLM反而更合作，与演化预测相反，表明对齐训练和人类推理模式的影响。

Comments 44 pages, 17 figures, 4 tables

Compromise by "multimatum"

通过“multimatum”达成妥协

Federico Echenique, Matías Núñez

专题命中 规划决策 ：agent(summary_cn,abstract)

AI总结 本文提出了一种解决两agent社会选择问题的机制，通过构建共同的偏好基数化来实现两agent间的高效妥协，展示了multimatum在政治经济学、其他关照偏好和设施选址中的应用价值。

A Temporal Planning Framework for Disruption Aware Dynamic Route Optimization in Heterogeneous Railway Systems

异构铁路系统中干扰感知的动态路径优化的时间规划框架

Pollob Chandra Ray, Sabah Binte Noor, Fazlul Hasan Siddiqui

机构 * Dhaka University of Engineering & Technology（达卡工程技术大学） 纠错

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

AI总结 提出基于时间规划的框架，利用PDDL 2.1建模轨距兼容约束和多种干扰场景，生成无冲突时间戳操作计划，减少人工决策依赖。

Can Attribution Predict Risk? From Multi-View Attribution to Planning Risk Signals in End-to-End Autonomous Driving

属性能否预测风险？从多视图属性到端到端自动驾驶中的规划风险信号

Le Yang, Haijun Liu, Jiawei Liang, ShangQuan Sun, Xiaochun Cao

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种层次化属性框架，用于端到端规划中的风险预测，通过提取三种属性统计作为预测信号，提升了对轨迹误差和碰撞检测的预测能力。

MDP Planning as Policy Inference

MDP规划作为策略推断

David Tolpin

机构 * Offtopia 纠错

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

AI总结 将周期性马尔可夫决策过程规划视为贝叶斯推断，通过策略作为隐变量，利用策略最优性的非归一化概率构建后验分布，结合变分序列蒙特卡洛方法近似后验分布，通过策略一致性扫面和粒子间转移随机性耦合避免模拟噪声干扰，最终通过后验预测采样生成随机控制策略。

Comments 29 pages, many figures

Flow Motion Policy: Manipulator Motion Planning with Flow Matching Models

流运动策略：基于流匹配模型的机械臂运动规划

Davood Soleymanzadeh, Xiao Liang, Minghui Zheng

机构 * Zachry Department of Civil and Environmental Engineering, Texas A&M University（德克萨斯A&M大学Zachry土木与环境工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出流运动策略，一种基于流匹配模型的机械臂运动规划方法，通过生成路径分布实现高效推理优化。

SynAct: A Reasoning-Acting Large Language Model Agent for Adaptive Synthesis Optimization

SynAct：用于自适应综合优化的推理-行动大语言模型智能体

Fangzhou Liu, Peiyi Han, Jiawei Liu, Yuan Pu, Zhuolun He, Rongliang Fu, Tsung-Yi Ho, Bei Yu

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

AI总结 SynAct是一种自适应闭环LLM推理-行动智能体，通过结合电路状态、工具知识与历史经验发布针对性命令，在14个商用设计实验中将平均WNS降至引导式综合的27%，实现高效自适应逻辑综合优化。

Comments 12 pages, 8 figures

MusicLayout: Explicit Structural Planning for Controllable Text-to-Music Generation

MusicLayout：用于可控文本生成音乐的显式结构规划

Shuyu Li, Kejun Zhang, Jiahe Lei, Shulei Ji, Zihao Wang, Jiaxing Yu, Wanying Wu, Lei Wang

机构 * College of Artificial Intelligence, Zhejiang University（浙江大学人工智能学院） ； College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； Innovation Center of Yangtze River Delta, Zhejiang University（浙江大学长三角创新中心） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shandong University（山东大学） ； Chu Kochen Honors College, Zhejiang University（浙江大学竺可桢学院） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

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

AI总结 针对文本生成音乐结构隐含难控的问题，提出MusicLayout显式中间表示，将其集成到统一自回归框架实现布局级控制，实验证实该方法可改进音乐长程结构组织并支持布局级控制。

LLM-Advisor: An LLM Advisor for Cost-efficient Path Planning across Multiple Terrains

LLM-Advisor: 一种用于多地形高效路径规划的LLM基准

Ling Xiao, Toshihiko Yamasaki

机构 * Graduate School of Information Science and Technology, Hokkaido University（弘前大学信息科学与技术研究生院） ； Department of Information and Communication Engineering, The University of Tokyo（东京大学信息与通信工程系） 纠错

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

AI总结 LLM-Advisor利用大型语言模型优化多地形路径规划，提升路径成本效率，适用于现实场景。

Comments This paper has been accepted by IEEE Transactions on Automation Science and Engineering

AtomBridge: Agentic VLA Inference Plugin for Long-Horizon Tasks in Scientific Experiments

Sci-VLA：用于科学实验中长周期任务的代理VLA推理插件

Yiwen Pang, Bo Zhou, Changjin Li, Xuanhao Wang, Shengxiang Xu, Deng-Bao Wang, Peng Cheng, Shimin Di, Jingkuan Song, Min-Ling Zhang

机构 * School of Computer Science and Engineering & School of Software Engineering & School of Artificial Intelligence, Southeast University, Nanjing, China（计算机科学与工程学院、软件工程学院、人工智能学院，东南大学，南京，中国） ； Pattern Learning and Mining Lab, Southeast University, Nanjing, China（模式学习与挖掘实验室，东南大学，南京，中国） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于大语言模型的代理VLA推理插件，用于提升科学实验中长周期任务的执行效率和成功率。

Governing Agentic AI in FinTech

金融科技中智能体人工智能的治理

Henry Han

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

AI总结 针对金融科技中智能体AI治理研究不足的问题，构建多层次治理理论，通过三项研究验证其机制，发现可验证性缺口是核心约束，该框架可扩展至其他高风险领域。

Comments 58 pages, 12 figures

Certifiable Semantic Agreement Among LLM Agents: What the Admissibility Instrument Decides

面向拜占庭鲁棒的大语言模型智能体协作的分层认证语义承诺

Haoran Xu, Lei Zhang, Iadh Ounis, Xianbin Wang

机构 * University of Glasgow（格拉斯哥大学） ； University of Western Ontario（西部 Ontario 大学） 纠错

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

AI总结 提出H-CSC协议，将基于嵌入的终结性信号转换为三种类型输出（语义承诺、判决承诺或显式中止），实现大语言模型智能体拜占庭协作的最终性控制，在语义投毒和拜占庭攻击下保持低角度偏差和高中止率。

Comments 43 pages, 5 figures, 20 tables, 1 algorithm. Substantial revision: new title, new framing, new downstream-audit experiment; supersedes v1

Exploiting Symbolic Heuristics for the Synthesis of Domain-Specific Temporal Planning Guidance using Reinforcement Learning

利用符号启发式方法，通过强化学习合成面向领域特定的时序规划引导

Irene Brugnara, Alessandro Valentini, Andrea Micheli

机构 * Fondazione Bruno Kessler（布伦诺·科塞勒基金会） 纠错

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

AI总结 本文提出一种改进的时序规划学习框架，结合符号启发式与强化学习，通过学习符号启发式的残差，采用多队列规划方法，提升了时序规划的性能。

Teaching agentic AI to learn expert reasoning for rare disease diagnosis

LiteOdyssey: 一种用于可解释罕见病诊断的轻量级推理AI智能体

Minh-Ha Nguyen, Erica Gray, Bryce A. Schuler, Kevin W. Byram, Chih-Ting Yang, Fan Ma, Hua Xu, Wu-Chen Su, Chao Yan, Wei-Qi Wei, Adam Wright, Lisa Bastarache, Josh Peterson, Lingyao Li, Siyuan Ma, Undiagnosed Diseases Network, Rizwan Hamid, Thomas A. Cassini, Cathy Shyr

机构 * Vanderbilt University（范德堡大学） ； Vanderbilt University Medical Center（范德堡大学医学中心） ； University of South Florida（南佛罗里达大学） 纠错

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

AI总结 提出轻量级框架LiteOdyssey，通过人类-AI协作的诊断策略和公共生物医学工具增强单个推理语言模型，在罕见病诊断基准上达到最先进性能，无需微调或多智能体集成。

Comments 69 pages, submission version

DAEP: Difficulty-Aware Evidence Planning for Medical Video Corpus Temporal Answer Grounding

DAEP：面向医学视频语料时序答案 grounding 的难度感知证据规划

Tianjian He, Yujie Liu, Zhiping Huang, Changbo Xu

机构 * TikTok, ByteDance（字节跳动TikTok） ； Beijing Institute of Graphic Communication（北京印刷学院） ； Lingnan University（岭南大学） 纠错

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

AI总结 BIGC团队提出DAEP方案，通过多模态证据排名与难度感知规划，在NLPCC 2026共享任务中以0.2728的平均得分获第一名，提升了医学视频时序答案定位的性能。

Comments 12 pages, 2 figures, 5 tables, accepted by NLPCC 2026 Shared Task Track 3

When Does Critique Improve AI-Assisted Theoretical Physics? SCALAR: Structured Critic--Actor Loop for Agentic Reasoning

当批评如何提升AI辅助理论物理？SCALAR：用于代理推理的结构化批评-代理循环

Vasilis Niarchos, Constantinos Papageorgakis, Alexander G. Stapleton, Sokratis Trifinopoulos

机构 * Department of Physics, CCTP ； ITCP, University of Crete, 71303, Greece ； Centre for Theoretical Physics, Department of Physics ； Astronomy, Queen Mary University of London, London E1 4NS, United Kingdom ； Theoretical Physics Department, CERN, Geneva, Switzerland 纠错

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

AI总结 本文研究了研究人员与代理交互对AI辅助理论物理研究的影响，通过SCALAR框架评估不同交互结构对科学发现的促进作用。

Comments V2. Expanded experiments. Accepted at ICML 2026 Workshop (AI4Physics); 18 pages; 9 figures

Planning Task Shielding: Detecting and Repairing Flaws in Planning Tasks through Turning them Unsolvable

计划任务防护：通过使其不可解来检测和修复计划任务中的缺陷

Alberto Pozanco, Pietro Totis, Marianela Morales, Daniel Borrajo

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 ：planning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出计划任务防护方法，通过最小修改使计划任务不可解来检测和修复缺陷，验证了算法在不同规模任务中的有效性。

Temporal Straightening for Latent Planning

时间拉直用于隐式规划

Ying Wang, Oumayma Bounou, Gaoyue Zhou, Randall Balestriero, Tim G. J. Rudner, Yann LeCun, Mengye Ren

机构 * New York University（纽约大学） ； Brown University（布朗大学） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

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

AI总结 受人类视觉处理中感知拉直假说启发，提出时间拉直方法，通过曲率正则化联合学习JEPA世界模型的编码器和预测器，改善隐式规划中的表示学习，使梯度规划更稳定并提高目标到达任务成功率。

Comments ICML2026 Camera Ready

NormAct: Benchmarking Embodied Agents' Proactive Compliance with Unspoken Social Norms

NormAct：具身规划中隐藏社会规范遵守的基准

Shiyun Zhao, Xinwei Song, Tianyu Guo, Xiaomeng Gao, Mingyuan Liu, Xu Han, Yuanyuan Zhang, Zhenliang Zhang, Xue Feng, Bo Dai

机构 * State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, Beijing Institute for General Artificial Intelligence (BIGAI)（通用人工智能国家重点实验室，北京通用人工智能研究院） ； China Academy of Information and Communications Technology（中国信息通信研究院） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） 纠错

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

AI总结 提出NormAct基准，评估多模态大语言模型在具身规划中遵守隐藏社会规范的能力，发现模型在67.3%情况下达成显式目标，但仅26.4%遵守隐藏规范；提出NormPerceptor方法将任务成功率从24.2%提升至46.7%。

Comments This version revises the paper content and adds substantial details on the benchmark design and experimental setup

Learning Visual Spatial Planning from Symbolic State via Modality-Gap-Aware Self-Distillation

通过模态差距感知自蒸馏从符号状态学习视觉空间规划

Haocheng Luo, Jiahui Liu, Ruicheng Zhang, Zhizhou Zhong, Jiaqi Huang, Zunnan Xu, Quan Shi, Jun Zhou, Shuiyang Mao, Wei Liu, Xiu Li

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

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

AI总结 提出MGSD两阶段框架，通过冷启动接地和特权教师蒸馏弥合视觉与符号规划之间的模态差距，在视觉规划基准上显著提升性能。

Comments 18 pages, preprint

Trustworthy Agent Network: Trust in Agent Networks Must Be Baked In, Not Bolted On

可信代理网络：在代理网络中，信任必须被内置，而非事后添加

Yixiang Yao, Yuhang Yao, Xinyi Fan, Jiechao Gao, Jie Wang, Minjia Zhang, Srivatsan Ravi, Carlee Joe-Wong

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 本文探讨了在代理网络中信任必须被内置而非事后添加的问题，提出了一个综合的概念框架，通过四个设计支柱来建立代理网络中的信任。

Comments Accepted at SIGKDD 2026 Blue Sky Ideas Track

Joint Optimization of Reasoning and Dual-Memory for Self-Learning Diagnostic Agent

推理与双记忆联合优化的自学习诊断代理

Bingxuan Li, Simo Du, Yue Guo

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Jacobi Medical Center（雅各比医学中心） 纠错

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

AI总结 本文提出SEA自学习诊断代理，通过认知启发的双记忆模块联合优化推理与记忆管理，实现在MedCaseReasoning数据集上达到92.46%准确率，并在ER-Reason数据集上取得最佳表现，验证了经验转化为可重用知识的有效性。

As You Wish: Mission Planning with Formal Verification using LLMs in Precision Agriculture

如您所愿：利用LLM在精准农业中进行形式化验证的任务规划

Marcos Abel Zuzuárregui, Stefano Carpin

机构 * University of California, Merced（加州大学默塞德分校） 纠错

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

AI总结 针对自然语言歧义性，提出基于线性时序逻辑（LTL）反馈循环的LLM任务规划系统，通过双LLM分工实现规范生成与验证，提升精准农业任务规划的可靠性。

Journal ref Published in Proceedings of 2026 International Conference on Robotics and Automation (ICRA)

Path Planning of Cleaning Robot with Reinforcement Learning

基于强化学习的清洁机器人路径规划

Woohyeon Moon, Bumgeun Park, Sarvar Hussain Nengroo, Taeyoung Kim, Dongsoo Har

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

AI总结 针对现有清洁机器人路径规划模型环境适应性差的问题，提出结合PPO算法与多种技术的方法，经实验验证其训练性能、收敛速度及清洁性能均优于传统方法。

Comments 7 pages with 11 figures

Grounded Vision-Language Interpreter for Long-Horizon Bimanual Task and Motion Planning

用于长 horizon 双臂任务与运动规划的接地视觉语言解释器

Jeremy Siburian, Keisuke Shirai, Cristian C. Beltran-Hernandez, Masashi Hamaya, Michael Görner, Atsushi Hashimoto

机构 * OMRON SINIC X Corporation（OMRON SINIC X公司） ； The University of Tokyo（东京大学） ； University of Hamburg（汉堡大学） 纠错

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

AI总结 针对现有视觉语言机器人规划框架的黑箱缺陷与双臂任务探索不足问题，提出混合规划框架 ViLaIn-TAMP，经烹饪领域任务及实际双臂机器人系统验证，其性能优于基准方法。

Comments IROS 2026

Solution Space Path Planning: A Real-Time Human-Centered Path Planning Algorithm for En-Route Air Traffic Control

航路空中交通管制中的解空间路径规划

Yiyuan Zou, Wenying Lyu, Clark Borst

机构 * Delft University of Technology（代尔夫特理工大学） 纠错

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

AI总结 提出一种基于解空间的冲突避免路径规划算法，集成三种意图冲突检测方法，通过顶点和边搜索节点实现高效计算，在MUAC Delta扇区测试中平均计算时间3.69毫秒。

Comments 37 pages, 16 figures

Latent Actions from Factorized Transition Effects under Agent Ambiguity

基于因子化转移效应的潜在动作在智能体模糊性下的研究

Heejeong Nam, Chandradithya S Jonnalagadda, Harshit Aggarwal, Eric Xu, Randall Balestriero

机构 * Brown University（布朗大学） 纠错

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

AI总结 针对多物体或干扰场景中动作源模糊问题，提出观测转移因子化（OTF）方法，将转移分解为稀疏的观测转移基元，并构建OTF-LAM模型，在逆向前向动力学框架下抽象出动作潜变量，实现零样本迁移和下游策略学习。

Comments Project Page: https://hazel-heejeong-nam.github.io/LAM/

PATS: Policy-Aware Training Scaffolding for Agentic Reinforcement Learning

PATS：用于智能体强化学习的策略感知训练框架

Yipeng Shi, Zhipeng Ma, Yue Wang, Qitai Tan, Yang Li, Peng Chen, Zhengzhou Zhu

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

AI总结 研究针对长期语言模型智能体强化学习中弱策略问题，提出以策略为中心的训练范式Pats，将技能作为动态训练框架，通过转换展开组为证据卡、特定任务评估调整上下文等改进策略，在多个任务上取得良好效果。

Task and Skill Planning: Hierarchical Robot Planning with Black-Box Skills

超越任务与运动规划：基于通用技能的分层机器人规划

Benned Hedegaard, Yichen Wei, Ziyi Yang, Ahmed Jaafar, Stefanie Tellex, George Konidaris, Naman Shah

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

AI总结 本文提出了一种基于通用技能的分层机器人规划框架，通过可组合交互原语整合运动规划与闭合回路控制器，实现在复杂长期任务中的高效执行。

Comments ICRA 2026

GeoDecider: An Evidence-Grounded Agent for Geological Interpretation via Deliberative Reasoning

GeoDecider：一种通过审慎推理进行地质解释的基于证据的智能体

Xiaoyu Tao, Mingyue Cheng, Jiahao Wang, Yitong Zhou, Qingyang Mao, Yimin Dou, Qi Liu, Shijin Wang, Enhong Chen

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

AI总结 针对地质解释任务中不同地下单元测井响应相似、准确解释依赖多因素且现有方法固定流程的问题，提出GeoDecider智能体，先数值预测，再对困难区间工具辅助推理，经构建证据概况等流程，实验证明其优于基线，凸显相关方法的价值。