AI Agent

Models as Tools: An Agentic Coordination Framework for Unified Multimodal Visual Tracking

模型作为工具：用于统一多模态视觉跟踪的智能体协调框架

Wenrui Cai, Yuzhe Li, Qingjie Liu, Yunhong Wang

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)

AI总结 针对现有视觉跟踪方法的瓶颈，提出ACTrack智能体协调框架，整合异构模型工具的互补优势，仅用30%可训练参数便在多类基准上实现性能超越。

Comments 21 pages, 15 Tables, 7 Figures

Rethinking Logic Optimization Operators: Theory-Derived Operator Compression via Agentic Source Analysis

重新思考逻辑优化运算符：通过智能源分析实现理论驱动的运算符压缩

Keren Zhu

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)

AI总结 研究逻辑优化运算符，利用智能源分析制定运算符关系实现理论驱动的运算符压缩，形成TACO，实验表明其在减少运行时、节点数和层级等方面表现出色，TACO - max在特定输入行上有较好的NDP几何平均比率。

Comments 23 pages, 4 figures. Code and data: https://github.com/CODA-Team/TACO

CIR at iKAT SCAI 2026: Exploring Clarification Need Prediction in Agentic Conversational Search

CIR 在 iKAT SCAI 2026 中的研究：探索智能对话搜索中的澄清需求预测

Nolwenn Bernard, Jüri Keller, Philipp Schaer

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)

AI总结 科隆信息检索小组参与 iKAT SCAI 2026 共享任务，运用配备多种工具的智能对话搜索系统及两种神经澄清需求预测模型进行实验，探索智能对话搜索中的澄清需求预测。

OmniReasoner: Thinking with Long Audio-Video via Native Tool Use

OmniReasoner：通过原生工具使用进行长音频-视频推理

Yu Chen, Caorui Li, Ziyu Xiong, Yidong Wang, Mingqi Gao, Shuman Liu, Biao Liu, Chunfeng Yang, Anxiang Zeng, Haibo Zhang, Chaofan Chen

专题命中 工具调用 ：tool use(title)；tool-use(abstract)

AI总结 针对长音频-视频推理难题，OmniReasoner提出工具使用后训练框架，通过监督微调与强化学习让全模态语言模型学会调用放大工具，利用TimeAnchor保持时间参数一致性，借助时间增强数据引擎实现可训练，提升了答案准确性与时间定位能力。

Choice at Finite Capacity: The Bounded Agent as an Information Channel and the Recovery of Walrasian Demand

有限容量下的选择：作为信息通道的有限理性主体与瓦尔拉斯需求的恢复

Avishek Bhandari

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)

AI总结 研究将购物者建模为有限信息通道，其选择是概率分布。核心方法是分析购物者需求对价格变化的反应模式，主要贡献是揭示其反应模式的对称性及需求受预算和压缩影响，而非理性，还涵盖了有限容量策略的人工主体并给出两商品二次型消费者的封闭形式解。

Comments 27 pages, Keywords: bounded rationality, rational inattention, rate distortion, discrete choice, demand theory, Slutsky equation, information theory

How Agentic Is Agentic Commerce? A Population-Scale Measurement of x402 Adoption and Authenticity

代理式商业的代理程度如何？x402采用情况与真实性的大规模测量

Shengchen Ling, Yajin Zhou, Lei Wu, Cong Wang

专题命中 工具调用 ：agentic(title)；AI agent(abstract)

AI总结 研究x402协议在商业中的代理程度，通过链上事件识别结算并确定真正付款人，对Base上的x402进行大规模测量，发现诸多问题，指出结算数量衡量的是可制造性而非采用情况。

To Answer or to Abstain: Mitigating Search-Agent Hallucinations via Abstention-Aware Reinforcement Learning

回答还是弃权：通过弃权感知强化学习减轻搜索代理幻觉

Fengji Zhang, Tianyu Fan, Yuxiang Zheng, Xinyao Niu, Chengen Huang, Jacky Keung, Bei Chen

专题命中 工具调用 ：agent(title)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

AI总结 研究针对大语言模型训练范式易加剧搜索代理幻觉的问题，提出弃权感知强化学习（AWA-RL），利用模型能力动态塑造弃权奖励，并引入RA-F1指标，实验表明该方法有效提升了搜索代理的性能和可靠性。

Towards Reliable Aerial Ground Vehicle Collaboration: An Integrated Planning and Autonomy Framework for Field Deployment

迈向可靠的空地车辆协作：用于实地部署的集成规划与自主框架

Md Safwan Mondal, Luca Russo, James D. Humann, James M. Dotterweich, Pranav Bhounsule

机构 * University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） ； DEVCOM Army Research Laboratory（陆军研究实验室） 纠错

专题命中 工具调用 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究针对无人机长时间任务飞行续航受限问题，提出集成规划与自主框架。通过深度强化学习规划器解决协同路由问题，引入标准化API弥合规划与执行差距，还有轻量级重新规划器，经实验验证系统在动态任务中有强大协同导航和适应性。

Integrated Graph Search and Model Predictive Control for Smooth and Efficient Path Planning in Autonomous Vehicles

用于自动驾驶车辆平滑高效路径规划的集成图搜索与模型预测控制

Duc-Tien Bui, Ngoc Thinh Nguyen, Hung Duy Nguyen, Dong Bi, Tomislav Mihalj, Arno Eichberger

机构 * Institute of Automotive Engineering, Graz University of Technology（格拉茨工业大学汽车工程研究所） ； Drone Engineering, University of Applied Science Kufstein Tirol（库夫施泰因蒂罗尔应用科学大学无人机工程系） ； Automation and Control Institute (ACIN), Vienna University of Technology（维也纳工业大学自动化与控制研究所） 纠错

专题命中 工具调用 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出一种顺序路径规划框架，利用图搜索得到的粗糙路径指导基于模型预测控制的路径细化，在多个超车场景评估算法，相比之前方法能降低横向加速度等，还减少计算成本。

Comments 12th 2026 International Conference on Control, Decision and Information Technologies (CoDIT 2026)

Journal ref 13th 2026 International Conference on Control, Decision and Information Technologies (CoDIT 2026), Bari, Italy, 2026, pp. 1757-1762

A Cost-Aware, Paired Protocol for Auditing Dynamic Tool Synthesis in Agentic Video Question Answering

一种成本感知的配对协议，用于审计智能视频问答中的动态工具合成

Aseel Mohamed, Rama AlHamidi, Mohamed Rayan Barhdadi, Rasul Khanbayov, Erchin Serpedin, Hasan Kurban

机构 * Texas A&M University（德克萨斯农工大学） ； Hamad Bin Khalifa University（哈马德·本·哈利法大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)

AI总结 提出成本感知的配对协议，联合评估准确性与成本，揭示动态工具合成在视频问答中的效率与代价。

LeWRON: Agentic Analysis of Electroweak Phase Transitions

LeWRON：电弱相变的智能体分析

Isaac R. Wang

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)

AI总结 提出LeWRON框架，通过智能体编排从拉格朗日量到引力波谱的完整电弱相变分析流程，支持复现和探索模式，并开源代码。

SpecGen: Accelerating Agentic Kernel Optimization with Speculative Generation

SpecGen: 利用推测生成加速智能体内核优化

Jihu Guo, Sitian Lu, Tenghui Ma, Wei Gao, Zhisheng Ye, Xingcheng Zhang, Dahua Lin

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)

AI总结 针对智能体内核优化中生成延迟长、反馈不足和资源利用率低的问题，提出SpecGen系统，通过推测生成在推理过程中提前产生候选内核，并行验证剖析，动态调整资源，并利用远程KV缓存减少前缀重计算，显著降低端到端时间并提升内核加速比。

Sequential Search with Planning

带有规划的序贯搜索

Ruhi Sonal, Saptarshi Mukherjee, Abhinaba Lahiri, Aniruddha Ghosh

专题命中 工具调用 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文通过有序潘多拉盒子模型研究新产品开发或资源勘探中的序贯搜索，引入规划成本，证明存在与已支付范围相关的保留值，并分析保证效应、已支付范围效应和剩余阶段效应对最优策略的影响。

Deterministic access to global viral sequence data enables robust agentic scientific discovery

确定性访问全球病毒序列数据实现稳健的自主科学发现

Ferdous Nasri, Sarah Gurev, Patrick Varilly, Krithik Ramesh, Nuala A. O'Leary, Jonah Cool, Bernhard Y. Renard, Pardis C. Sabeti, Laura Luebbert

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)

AI总结 针对基于大语言模型的科学代理在病毒数据检索中的高错误率问题，提出确定性查询框架gget virus，通过形式化NCBI Virus过滤流程、元数据约束和结构化记录检索，将检索准确率提升至90%以上，并减少98%数据传输。

ToolVision: Learning When and How to Use Visual Tools with Capability-Aligned Supervision

ToolVision：通过能力对齐监督学习何时以及如何使用视觉工具

Delin Mao, Chenghao Sun, Jingwei Song, Chishui Chen, Linfeng Zhang

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；tool use(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对多模态模型工具使用监督错位问题，提出ToolVision方法，通过能力对齐的SFT与RL监督优化工具使用学习，在多个视觉基准上实现性能提升并将公开发布相关资源。

Comments 18 pages, 13 figures

ScrambleToolBench: Agents Search Exhaustively Even When Their Own Map Points to the Next Step

ScrambleToolBench：即使自身的“地图”指向下一步，智能体仍会进行穷尽式搜索

Vernon Toh, Navonil Majumder, Zhengyuan Liu, Nancy F. Chen, Soujanya Poria

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Agency for Science, Technology, and Research (A*STAR)（新加坡科学、技术与研究局） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；autonomous agent(abstract)；tool-use(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对现有工具使用基准依赖先验知识的局限，推出ScrambleToolBench交互式终端基准，评估发现当前语言模型面对环境结构变化时难以实现稳健适应。

Cross-Domain Hybrid OPD for Generalizable Search Agents

面向通用搜索智能体的跨域混合在线策略蒸馏

Hongzhan Chen, Xiaoyu Liu, Dengming Zhang, Minzhou Huang, Dongliang Xu, Jingcheng Xie, Dongxiang Fang, Bowen Qin, Minsheng Hao, Yaozong Shen, Xiaojun Quan, Mona Zhou, Haosheng Zou, Jeff Chen

机构 * Yuanbao Team, Tencent Shanghai Innovation Institute（腾讯上海研究院元宝团队） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；planning(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本研究提出基于混元3架构的元宝搜索智能体训练框架，通过跨域混合在线策略蒸馏联合优化搜索专业化与通用能力，缓解对齐损耗，在现实搜索场景中实现两者的良好平衡。

Data Turnstile: A Scalable Open Framework for Function-Calling Data Generation

Data Turnstile：面向函数调用数据生成的可扩展开源框架

Goutham Ramakrishnan, Megha Sharma

机构 * Amazon AGI（亚马逊AGI） 纠错

专题命中 工具调用 ：tool-use(abstract)；function calling(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 该研究提出开源框架Data Turnstile，可基于用户定义API规范生成高质量函数调用合成训练数据，经其微调的小型语言模型在BFCL、τ²-bench等基准上性能大幅提升，缩小了与更大规模模型的差距。

Comments 16 pages

A Control System, a Dataset, and a Recipe for Making Frozen LLM Agents Learn a Domain

一种用于使冻结的语言模型智能体学习领域的控制系统、数据集和方法

Debjyoti Paul

机构 * Meta AI 纠错

专题命中 工具调用 ：tool-use(abstract)；planning(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究如何让冻结的语言模型智能体学习领域，核心方法是将框架视为特定动作空间，用经典强化学习在线学习策略并以多目标奖励评分，贡献包括用DSPy实例化系统并评估，还发布相关代码、任务套件、训练日志及部署方法。

Comments 8 pages, 1 figure, 3 tables. Code and dataset: https://github.com/dpaul0501/context-optimization-rl

SciForge: An AI-Native, Multimodal Workbench for Scientific Discovery

SciForge：用于科学发现的人工智能原生多模态工作台

SciForge Team, Zhangyang Gao, Minghao Fang, Yifei Liu, Hanhui Yang, Xinyu Gu, Shixiang Tang, Siqi Sun, Lei Bai, Cheng Tan, Mengdi Liu, Hao Wu, Shuizhou Chen

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

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；workflow(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 SciForge针对科学工作中异构工件难保存为连贯可审计状态的问题，构建多模态工作台，围绕五个支柱运行，结合多种组件，通过多种应用场景展示实际影响，当前为桌面应用，未来深化团队协作且开源。

Large language model agents accelerate inverse design of metal-organic frameworks for gas separation

大语言模型智能体加速用于气体分离的金属有机框架的逆设计

Zhaolin Hu, Hehe Fan, Wangyihan Guo, Meng Xu, Chenhao Rao, Qiwei Yang, Yi Yang

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；workflow(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究旨在加速金属有机框架用于气体分离的逆设计。提出LEMO智能体框架，结合多种技术，经迭代循环指导搜索。在分离任务中评估，相比基线有优势，丰富候选、提性能、保多样，还经实验筛选实现合成与表征，证明大语言模型智能体可加速MOF发现。

Comments 19 pages,5 figures

Think Before You Grid-Search: Floor-First Triage for LLM Serving

在进行网格搜索之前先思考：大语言模型服务的楼层优先分类法

Yihua Liu

机构 * NVIDIA 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；workflow(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究大语言模型服务优化，提出楼层优先分类法，基于残差构建五维资源向量，通过墙排序比较部署方案，以案例分析模型在特定GPU上的情况，揭示布局判断与操作点的关系及不同布局差异的原因。

Comments 16 pages, 3 figures

TerraBench: Can Agents Reason Over Heterogeneous Earth-System Data?

TerraBench: 智能体能否对异构地球系统数据进行推理？

Dat Tien Nguyen, Thao Nguyen, Fadillah Adamsyah Maani, Huy M. Le, Muhammad Umer Sheikh, Numan Saeed, Muhammad Haris Khan, Salman Khan

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：tool-use(abstract)；planning(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出TerraBench基准，基于TerraAgent框架，通过结合大语言模型规划与科学工具，实现跨网格数据、卫星图像、地理空间和模拟器的交互式推理，包含403个任务和24,500个执行步骤。

Constraint Tax in Open-Weight LLMs: An Empirical Study of Tool Calling Suppression Under Structured Output Constraints

开源大语言模型中的约束税：结构化输出约束下工具调用抑制的实证研究

Fangzheng Li, Aimin Zhang, Chen Lv

机构 * Focus AI Center, Focus Technology Co., Ltd.（焦点科技有限公司焦点人工智能中心） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract,abstract_cn)；tool use(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文通过实验发现，在同时启用工具调用和JSON Schema约束时，多个开源模型会抑制工具调用，并提出透明两遍执行策略来恢复工具调用同时保证结构化输出。

Comments 2 figures, 14 tables

SING: Synthetic Intention Graph for Scalable Active Tool Discovery in LLM Agents

SING: 用于LLM代理中可扩展主动工具发现的合成意图图

Qiao Xiao, Haochen Shi, Yisen Gao, Wenbin Hu, Huihao Jing, Tianshi Zheng, Baixuan Xu, Ziheng Zhang, Weiqi Wang, Haoran Li, Jiaxin Bai, Yangqiu Song

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； Hong Kong Baptist University（香港浸会大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；tool-use(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出SING框架，通过构建意图-工具图并动态检索工具，在长周期任务中提升工具发现准确率，Global Recall@5提高59.8%，下游成功率提高28.9%。

Pushing the Limits of LLM Tool Calling via Experiential Knowledge Integration and Activation

通过经验知识集成与激活推动LLM工具调用极限

Yupu Hao, Zhuoran Jin, Huanxuan Liao, Kang Liu, Jun Zhao

机构 * The Key Laboratory of Cognition and Decision Intelligence for Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所复杂系统认知与决策智能重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） 纠错

专题命中 工具调用 ：autonomous agent(abstract)；tool use(abstract)；tool-use(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究如何通过经验知识获取、激活和内化提升LLM多步工具调用性能，提出知识增强工具执行框架KATE，结合宽度扩展推理与知识感知训练，在BFCL-V3和AppWorld上显著优于基线。

The Cold-Start Safety Gap in LLM Agents

LLM智能体中的冷启动安全差距

Chung-En Sun, Linbo Liu, Tsui-Wei Weng

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract,abstract_cn)；agentic(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究发现工具调用型LLM智能体在会话开始时最脆弱，随着常规任务执行安全性提升，提出SODA基准并验证预热策略可缩小冷启动安全差距。

When Lower Privileges Suffice: Investigating Over-Privileged Tool Selection in LLM Agents

当较低权限足够时：探究LLM代理中的过度权限工具选择

Kaiyue Yang, Yuyan Bu, Jingwei Yi, Yuchi Wang, Biyu Zhou, Juntao Dai, Songlin Hu, Yaodong Yang

机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学人工智能研究院） ； School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学网络安全学院） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract,comments)；tool use(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.SE

AI总结 针对LLM代理在工具选择中偏好高权限工具的安全问题，提出ToolPrivBench评估框架，发现主流代理普遍存在过度权限选择且被瞬态故障放大，并设计权限感知后训练防御方法有效减少不必要的高权限工具使用。

Comments code: https://github.com/AISafetyHub/agent-tool-selection-bias

When the API Speaks the Wrong Language: Revisiting Post-Training for Multilingual Tool Use

当API“说错”语言：重新审视多语言工具使用的后训练

Siddharth Chauhan, Thomas Butler, Abhishek Singhania, Pankaj Porwal, Honey Gupta

机构 * Amazon（亚马逊） 纠错

专题命中 工具调用 ：tool use(title)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 针对多语言API调用中存在的参数语言不匹配问题，研究发现监督微调可实现接近或优于复杂强化学习方法的性能，强化学习仅能提供渐进式改进。

Why Formal Monitors Fail: Attack Distribution Entropy as a Coverage Bound for LTL-Based LLM Agent Safety

形式化监视器为何失效：攻击分布熵作为基于LTL的LLM智能体安全的覆盖边界

Ruiyang Zhang

专题命中 工具调用 ：agent(title)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 该研究揭示基于LTL的LLM智能体安全监视器覆盖差异源于攻击分布熵，提出熵-覆盖边界并验证，引入部署前熵测试，可预测监视器覆盖并支持架构感知选择。

Comments 6 pages, 1 figure. Accepted at the 13th IEEE International Conference on Intelligent Systems (IS'26), Varna, Bulgaria, 2026