AI Agent

MultiUAV-Plat: An LLM-Oriented Platform, Benchmark and Framework for Multi-UAV Collaborative Task Planning

MultiUAV-Plat：面向多无人机协同任务规划的LLM平台、基准测试与框架

Sheng Zhang, Qinglin Li, Yuechao Zang, Xueqin Huang, Yijia Fu, Cheng Zhu

机构 * National Key Laboratory of Information Systems Engineering, National University of Defense Technology（国防科技大学信息系统工程国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 提出MultiUAV-Plat平台与基准测试，以及Agent4Drone框架，通过LLM驱动的工具交互实现多无人机协同任务规划，在任务通过率等指标上显著优于基线方法。

Agentic AI Enhances Physician Trust in Clinical Decision Making

智能体AI增强医生在临床决策中的信任

Zhiling Yan, Zhe Fang, David J King, Ann Pongsakul, Eashan Adhikarla, Hui Ren, Sunyang Fu, Quanzheng Li, Lifang He, Xiang Li, Hongfang Liu, Yonghui Wu, Lichao Sun

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Lehigh University（里海大学计算机科学与工程系） ； Department of Epidemiology, Harvard T.H. Chan School of Public Health（哈佛大学陈曾熙公共卫生学院流行病学系） ； Department of Medicine, Division of Cardiology, University of Florida（佛罗里达大学医学院心脏病学系） ； McGovern Medical School, University of Texas Health Science Center at Houston（德克萨斯大学休斯顿健康科学中心麦戈文医学院） ； Department of Radiology, Massachusetts General Hospital and Harvard Medical School（麻省总医院和哈佛医学院放射学系） ； McWilliams School of Biomedical Informatics, University of Texas Health Science Center at Houston（德克萨斯大学休斯顿健康科学中心麦克威廉姆斯生物医学信息学院） ； Department of Health Outcomes & Biomedical Informatics, College of Medicine, University of Florida（佛罗里达大学医学院健康结果与生物医学信息学系） 纠错

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

AI总结 研究通过医生评估多模态临床病例，发现智能体AI相比非智能体基线显著提升医生的认知和行为信任，尤其在治疗规划任务中，但存在对错误输出的过度依赖。

Comments Accepted by AMIA 2026 Annual Symposium

CoReLIN: Constraint-based Reasoning for Zero-shot Lifelong Interactive Navigation

CoReLIN: 基于约束推理的零样本终身交互式导航

Apoorva Vashisth, Manav Kulshrestha, Pranav Bakshi, Damon Conover, Guillaume Sartoretti, Aniket Bera

机构 * Purdue University（普渡大学） ； Indian Institute of Technology, Kharagpur（印度理工学院卡哈拉格普尔分校） ； DEVCOM Army Research Lab（DEVCOM陆军研究实验室） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 提出CoReLIN框架，利用LLM和场景图推理，在终身交互式导航中通过移动物体开辟路径并完成任务，显著提升长期效率。

DAIN: Dynamic Agent-Based Interaction Network for Efficient and Collaborative Multimodal Reasoning

DAIN: 基于动态智能体交互网络的高效协同多模态推理

Xinxin Chen, Yuchen Li, Zihan Wang, Haoyu Zhang, Ruixin Liu, Mingyuan Zhao

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

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

AI总结 提出动态智能体交互网络(DAIN)，通过上下文感知元控制器动态调度专业交互智能体并压缩通信，实现高效协同多模态推理，在五个基准上取得最优性能。

Comments 19 pages

LLM-Guided Planning for Multi-hop Reasoning over Multimodal Nuclear Regulatory Documents

LLM引导的规划：多模态核监管文档的多跳推理

Mingyu Jeon, Bokyeong Kim, Suwan Cho, Jae Young Suh, Yonggyun Yu

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

AI总结 提出LLM引导的规划方法，通过动态知识图谱状态和文档树工具，在多跳推理任务中实现81.5%准确率，显著优于无状态规划方法。

Comments Accepted at the Second Workshop on Agents in the Wild: Safety, Security, and Beyond @ ICML 2026. 8 pages (main), 3 figures, 1 algorithm

Metric Aggregation Divergence: A Hidden Validity Threat in Agent-Based Policy Optimization and a Contractual Remedy

度量聚合分歧：基于智能体的策略优化中隐藏的有效性威胁及其契约式补救

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)；workflow(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文揭示基于智能体模型与多目标进化算法（ABM+MOEA）中因各阶段独立重实现度量聚合导致的“度量聚合分歧”（MAD）问题，通过流行病策略工具复现和实验证明其严重性，并提出“度量契约”作为统一接口的工程补救方案。

Comments 13 pages, 2 figures

SKILL-DISCO: Distilling and Compiling Agent Traces into Reusable Procedural Skills

SKILL-DISCO：将智能体轨迹蒸馏和编译为可重用的程序性技能

Zhongxin Guo, Danrui Qi, Hanwen Gu, Peng Cheng, Yongqiang Xiong

机构 * Microsoft Research（微软研究院） ； Beijing Foreign Studies University（北京外国语大学） 纠错

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

AI总结 提出SkillDisCo框架，从成功轨迹中蒸馏可重用参数化控制流子图并编译为可调用、可执行、可验证的程序性技能，在ALFWorld和WebArena上提升成功率并减少智能体步数。

Finding the Time to Think: Learning Planning Budgets in Real-Time RL

寻找思考时间：在实时强化学习中学习规划预算

Aneesh Muppidi, Firas Darwish, Dylan Cope, João F. Henriques, Jakob Nicolaus Foerster

机构 * British Open-ended Learning and Discovery Lab (BOLD)（英国开放性学习与探索实验室（BOLD）） ； University of Oxford（牛津大学） ； VGG（视觉信息小组） 纠错

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

AI总结 针对环境在决策期间持续运行的实时强化学习，提出一种轻量级门控策略，根据状态选择规划预算，在多个实时游戏中优于固定预算和启发式基线。

RS-Gen: A Multi-Stage Agentic Framework for Reasoning and Search-Augmented Image Generation

RS-Gen：用于推理和搜索增强图像生成的多阶段智能体框架

Feifei Bian, Zhimin Zheng, Wei Deng, Daiguo Zhou, Jian Luan

机构 * MiLM Plus, Xiaomi Inc.（小米公司MiLM Plus） 纠错

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

AI总结 提出RS-Gen，一种即插即用、无需训练的多阶段图像智能体框架，通过“提问-解决”闭环机制进行逻辑推理和知识补全，显著提升基础图像生成与编辑模型在模糊意图和分布外知识场景下的性能。

Active Inference as the Test-Time Scaling Law for Physical AI Agents

主动推理作为物理AI代理的测试时缩放定律

Omar Hashash, Christo Kurisummoottil Thomas, Walid Saad, Merouane Debbah, Karl Friston, Adeel Razi

机构 * Bradley Department of Electrical and Computer Engineering（布拉德利电气与计算机工程系） ； Institute for Advanced Computing（先进计算研究所） ； Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） ； Worcester Polytechnic Institute（沃思堡理工学院） ； Khalifa University of Science and Technology（卡利法科学与技术大学） ； CentraleSupelec（中央超导研究所） ； University Paris Saclay（巴黎萨克雷大学） ； Queen Square Institute of Neurology（伦敦大学学院神经科学研究所） ； School of Psychological Sciences（心理学系） ； Monash University（莫纳什大学） ； CIFAR Global Scholars Program（CIFAR全球学者计划） ； Queen Square Institute of Neurology, University College London（伦敦大学学院神经科学研究所） 纠错

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

AI总结 提出基于主动推理第一性原理的测试时缩放定律，使物理AI代理通过世界模型推理在非平稳环境中泛化，并利用变分推理更新策略，在自动驾驶任务中提升36%以上推理效率。

Comments 53 pages, 13 figures

ENPIRE: Agentic Robot Policy Self-Improvement in the Real World

ENPIRE: 现实世界中智能体机器人策略的自我改进

Wenli Xiao, Jia Xie, Tonghe Zhang, Haotian Lin, Letian "Max" Fu, Haoru Xue, Jalen Lu, Yi Yang, Cunxi Dai, Zi Wang, Jimmy Wu, Guanzhi Wang, S. Shankar Sastry, Ken Goldberg, Linxi "Jim" Fan, Yuke Zhu, Guanya Shi

机构 * NVIDIA（英伟达） ； CMU（卡内基梅隆大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 提出ENPIRE框架，通过环境重置、策略执行、结果验证和迭代优化的闭环反馈，使编码智能体自主改进机器人操作策略，在灵巧操作任务上达到99%成功率。

Generative-Model Predictive Planning for Navigation in Partially Observable Environments

部分可观测环境下导航的生成模型预测规划

Thomas Quilter, Yifan Zhu, Guorui Quan, Mingfei Sun, Samuel Kaski

机构 * University of Manchester（曼彻斯特大学） ； Aalto University（阿尔托大学） 纠错

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

AI总结 提出BeliefDiffusion框架，结合扩散模型和模型预测控制，显式建模多模态信念分布并进行前瞻规划，在合成地图环境中显著优于无模型强化学习和生成方法。

MapAgent: An Industrial-Grade Agentic Framework for City-scale Lane-level Map Generation

MapAgent: 一个工业级的城市规模车道级地图生成智能框架

Deguo Xia, Zihan Li, Haochen Zhao, Dong Xie, Yuyao Kong, Xiyan Liu, Jizhou Huang, Mengmeng Yang, Diange Yang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Baidu（百度） ； University of Macau（澳门大学） ； Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） 纠错

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

AI总结 提出MapAgent框架，通过结合视觉语言模型和约束感知推理，在验证驱动的Judge-Planner-Worker循环中修正车道地图生成中的规范违规问题，实现城市规模的高自动化生产。

Comments Accepted by KDD 2026

AgenticRec: A Recommendation-Oriented Agentic Framework with Progressive Tool-Integrated Reasoning Optimization

AgenticRec：面向推荐的智能体框架与渐进式工具集成推理优化

Tianyi Li, Zixuan Wang, Guidong Lei, Xiaodong Li, Hui Li

机构 * Xiamen University（厦门大学） 纠错

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

AI总结 提出AgenticRec框架，将推荐建模为工具集成推理过程，并设计两阶段训练范式，通过隐式反馈激活和渐进偏好细化提升推荐准确性。

Recursive Agent Harnesses

递归智能体框架

Elias Lumer, Sahil Sen, Kevin Paul, Vamse Kumar Subbiah

机构 * PricewaterhouseCoopers, U.S.（普华永道（美国）） 纠错

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

AI总结 提出递归智能体框架（RAH），通过代码优先的框架递归扩展模型递归，在长上下文推理中显著提升编码智能体性能。

Intelligence as Managed Autonomy: Failure, Escalation, and Governance for Agentic AI Systems

智能作为受管自主：代理型AI系统的失败、升级与治理

Srini Ramaswamy

机构 * DNRS.ai USA（DNRS.ai美国公司） 纠错

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

AI总结 本文提出SMARt模型，通过形式化能力检测认知漂移、暂停推理、尝试恢复并在可靠性下降时放弃控制，以解决自主AI系统中的幻觉和持续不合理行为问题。

Comments This peer-reviewed paper is to appear in the Journal of Intelligent and Robotic Systems

Notes2Skills: From Lab Notebooks to Certainty-Aware Scientific Agent Skills

Notes2Skills: 从实验室笔记本到具有确定性意识的科学智能体技能

Shi Liu, Jiayao Chen, Chengwei Qin, Yanqing Hu, Jufan Zhang, Linyi Yang

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； University College Dublin（都柏林大学学院） 纠错

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

AI总结 提出Notes2Skills框架，将实验室笔记转化为保留作者确定性的可验证科学智能体技能，解决不确定判断与确认结论混淆问题。

Comments 28 pages, preprint

Sovereign Assurance Boundary: Certificate-Bound Admission for Agentic Infrastructure

主权保证边界：面向智能体基础设施的证书绑定准入机制

Jun He, Deying Yu

机构 * OpenKedge.io（OpenKedge实验室） 纠错

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

AI总结 针对智能体基础设施中非确定性推理系统对生产资源的高风险操作，提出主权保证边界（SAB），通过证书绑定的运行时准入层，将代理提案编译为执行合约并绑定加密证据，实现可验证、可撤销的授权控制。

Comments 12 pages, 1 figure, 13 tables

AnomaMind: Agentic Time Series Anomaly Detection with Tool-Augmented Reasoning

AnomaMind：基于工具增强推理的智能体时间序列异常检测

Xiaoyu Tao, Yuchong Wu, Mingyue Cheng, Ze Guo, Tian Gao

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 ：agentic(title,abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出AnomaMind框架，将时间序列异常检测重构为顺序决策过程，通过粗到细的工作流（定位可疑区间、工具交互构建诊断证据、自我反思细化决策）结合知识记忆与数值诊断工具包，并采用混合推理机制，显著提升域内和跨域异常检测性能与泛化能力。

Observability for Delegated Execution in Agentic AI Systems

自主AI系统中委托执行的可观测性

Abhinav Mishra, Kumar Sharad

机构 * Splunk ； Cisco Inc（思科公司） 纠错

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

AI总结 针对基于LLM的自主系统中委托执行轨迹难以归因的问题，提出一种轻量级网关和通用信息模型，在运行时绑定委托上下文，实现跨工具委托范围的可靠重建和直接取证查询。

SpaceVLN: A Zero-Shot Vision-and-Language Navigation Agent with Online Spatial Cognitive Memory and Reasoning

SpaceVLN：具有在线空间认知记忆与推理的零样本视觉与语言导航智能体

Yucheng Deng, Pingrui Lai, Xinhai Li, Chenjia Bai, Xiaoheng Deng, Chengnuo Sun, Xuelong Li, Hua Yang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； China Telecom（中国电信） ； Central South University（中南大学） ； Jiangsu University（江苏大学） 纠错

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

AI总结 提出SpaceVLN，通过空间认知记忆和任务引导的空间推理，在零样本设置下实现连续环境中的视觉与语言导航，在多个基准上达到最优性能。

Comments 23 pages, 9 figures, 7 tables

Self-Evolving Scientific Agent Discovers Generalizable Physically-Reasoned Fluid Control

自进化科学智能体发现可泛化的物理推理流体控制

Boai Sun, Wenjin Guo, Zongmin Yu, Liu Yang

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 提出一种由大语言模型驱动的自进化科学智能体工作流，通过迭代代码生成和物理仿真诊断，自动构建可解释的控制器，并在欠驱动双关节狗鲨游泳器目标到达任务中实现零样本泛化。

QueryWeaver: Reliable Multi-Tool Query Execution Planning via LLM-Based Graph Generation

QueryWeaver: 基于LLM图生成的可靠多工具查询执行规划

Aishwarya Chakravarthy, Vidhi Kulkarni, Duen Horng Chau

机构 * School of Computational Science and Engineering, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, USA（计算科学与工程学院，佐治亚理工学院，亚特兰大，GA，美国） 纠错

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

AI总结 提出将自然语言查询转换为结构化图并通过确定性规划器执行的系统，利用深度优先搜索解决跨工具依赖，实现高可靠性查询。

BRAIN: Bayesian Reasoning via Active Inference for Agentic and Embodied Intelligence in Mobile Networks

BRAIN: 通过主动推理进行贝叶斯推理以实现移动网络中的智能体与具身智能

Osman Tugay Basaran, Martin Maier, Falko Dressler

机构 * School of Electrical Engineering and Computer Science, TU Berlin（技术大学柏林电气工程与计算机科学学院） ； Optical Zeitgeist Laboratory, INRS（光感知实验室，INRS） ； Federal Ministry of Research, Technology and Space (BMFTR, Germany)（德国联邦研究、科技与航天部） 纠错

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

AI总结 提出基于主动推理的贝叶斯推理智能体（BRAIN），利用深度生成模型和变分自由能最小化统一感知与行动，在动态无线资源分配中实现鲁棒因果推理、自适应性和实时可解释性。

PlanBench-V: A Spatial Planning Map Benchmark for Vision-Language Models

PlanBench-V: 面向视觉语言模型的空间规划地图基准

Minxin Chen, He Zhu, Junyou Su, Wen Wang, Yijie Deng, Wenjia Zhang

机构 * Behavioral and Spatial AI Lab（行为与空间人工智能实验室） ； Tongji University（同济大学） ； Peking University（北京大学） ； College of Architecture and Urban Planning（建筑与城市规划学院） 纠错

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

AI总结 为评估视觉语言模型在空间规划地图解读中的能力，构建了专家标注数据集SPMD，并提出基于感知、推理、关联、实施四阶段认知框架的基准PlanBench-V，实验表明当前模型在实施类任务上存在显著局限。

Training One Model to Master Cross-Level Agentic Actions via Reinforcement Learning

通过强化学习训练一个模型以掌握跨层级的代理行为

Kaichen He, Zihao Wang, Muyao Li, Anji Liu, Yitao Liang

机构 * Peking University（北京大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出CrossHA，一种统一的代理模型，能够掌握异构的动作空间并自主选择每一步轨迹中最有效的接口，通过结合冷启动监督微调和多轮组相对策略优化（GRPO）算法，实现适应性动作切换，在Minecraft开放世界中超过800个任务上展示了最先进的性能。

Comments Accepted to CVPR 2026 as a Highlight

The Saturation Trap and the Subjectivity of Intervention Timing: Why Affect-Based Triggers and LLM Judges Fail to Time Interventions on Autonomous Agents

饱和陷阱与干预时机的主观性：为什么基于情感的触发器和LLM评判者无法在自主智能体上把握干预时机

Manvendra Modgil

机构 * manvendramodgil.ai 纠错

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

AI总结 本研究通过18维情感动力学引擎HEART诊断自主智能体干预时机问题，发现状态饱和陷阱、LLM评判者的能力与上下文门槛，以及人类标注者之间极低的干预时机一致性，表明干预时机是一个低可靠性构念。

Comments 11 pages, 5 tables. Code and data:https://github.com/2025eb1100268-tech/intervention-timing-saturation-trap

The Accountability Horizon: An Impossibility Theorem for Governing Human-Agent Collectives

问责地平线：人类-智能体集体治理的不可能性定理

Haileleol Tibebu, Hewan Shemtaga

机构 * University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Responsible Intelligence Institute（负责任智能研究所） 纠错

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

AI总结 本文通过引入人类-智能体集体形式化模型和问责不完全性定理，证明当自主性超过可计算阈值时，现有AI问责框架必然失效，并基于合成实验验证了该相变边界。

Graph-R1: Towards Agentic GraphRAG Framework via End-to-end Reinforcement Learning

Graph-R1：通过端到端强化学习实现智能图RAG框架

Haoran Luo, Haihong E, Guanting Chen, Qika Lin, Yikai Guo, Fangzhi Xu, Zemin Kuang, Meina Song, Xiaobao Wu, Yifan Zhu, Luu Anh Tuan

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

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

AI总结 提出Graph-R1，首个通过端到端强化学习的智能图RAG框架，采用轻量知识超图构建、多轮智能体-环境交互检索和端到端奖励机制，在推理准确性、检索效率和生成质量上优于传统图RAG和强化学习增强RAG方法。

Comments Accepted by ICML 2026 main conference

Journal ref ICML 2026

Online Risk-Bounded Motion Planning for Autonomous Vehicles in Dynamic Environments

在线风险受限的自主车辆动态环境中的运动规划

Xin Huang, Sungkweon Hong, Andreas Hofmann, Brian C. Williams

机构 * MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种在线风险受限的运动规划方法，通过结合意图识别算法和POMDP求解器，生成安全高效的路径规划方案，尤其在无保护左转和变道等复杂环境中表现更优。

Comments Accepted at ICAPS'19. 10 pages, 6 figures, 1 table