AI Agent

From Grounding to Planning: Benchmarking Bottlenecks in Web Agents

从基础到规划：网络代理中的瓶颈基准测试

Segev Shlomov, Ben wiesel, Aviad Sela, Ido Levy, Liane Galanti, Roy Abitbol

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

AI总结 本文通过分析网络代理的规划和基础组件，发现规划是性能退化的主要原因，提出新的基准测试以改进代理能力。

Journal ref ECAI 2025 - 28th European Conference on Artificial Intelligence

MC-Search: Evaluating and Enhancing Multimodal Agentic Search with Structured Long Reasoning Chains

MC-Search：基于结构化长推理链评估和增强多模态代理搜索

Xuying Ning, Dongqi Fu, Tianxin Wei, Mengting Ai, Jiaru Zou, Ting-Wei Li, Hanghang Tong, Yada Zhu, Hendrik Hamann, Jingrui He

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Meta ； IBM Research（IBM研究院） ； Stony Brook University（石溪大学） 纠错

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

AI总结 MC-Search是首个针对代理MM-RAG的基准，通过结构化长推理链评估和增强多模态代理搜索，揭示了系统性问题并改进了模型的规划和检索能力。

Comments ICLR 2026

K^2-Agent: Co-Evolving Know-What and Know-How for Hierarchical Mobile Device Control

K^2-Agent: 为分层移动设备控制共进化知什么和知如何

Zhe Wu, Donglin Mo, Hongjin Lu, Junliang Xing, Jianheng Liu, Yuheng Jing, Kai Li, Kun Shao, Jianye Hao, Yuanchun Shi

机构 * Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） 纠错

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

AI总结 K2-Agent通过分层框架共进化声明性与程序性知识，提升复杂移动设备任务的规划与执行能力，实现76.1%的成功率和跨任务的强泛化能力。

LOGIGEN: Logic-Driven Generation of Verifiable Agentic Tasks

LOGIGEN: 逻辑驱动的可验证代理任务生成

Yucheng Zeng, Weipeng Lu, Linyun Liu, Shupeng Li, Zitian Qu, Chenghao Zhu, Shaofei Li, Zhengdong Tan, Mengyue Liu, Haotian Zhao, Zhe Zhou, Jianmin Wu

机构 * Baidu Inc.（百度公司） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 LOGIGEN通过逻辑驱动和验证训练生成可验证的复杂任务，提升代理在复杂环境中的任务完成率。

DenoiseFlow: Uncertainty-Aware Denoising for Reliable LLM Agentic Workflows

DenoiseFlow：面向可靠LLM代理工作流的不确定性感知去噪

Yandong Yan, Junwei Peng, Shijie Li, Chenxi Li, Yifei Shang, Can Deng, Ruiting Dai, Yongqiang Zhao, Jiaqi Zhu, Yu Huang

机构 * School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院） ； School of Electronics Engineering and Computer Science, Peking University（北京大学电子工程与计算机科学学院） ； SKLCCSE, School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北航计算机科学与工程学院） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Key Laboratory of High Confidence Software Technologies(PKU), MOE（北京大学高可信软件技术重点实验室） ； Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） ； National Engineering Research Center for Software Engineering, Peking University（软件工程国家工程研究中心） 纠错

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

AI总结 DenoiseFlow通过闭环框架实现多步推理的不确定性感知去噪，提升LLM代理工作流的可靠性与效率。

SLAP: Shortcut Learning for Abstract Planning

SLAP：抽象规划的快捷学习

Y. Isabel Liu, Bowen Li, Benjamin Eysenbach, Tom Silver

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

AI总结 SLAP通过快捷学习方法自动发现抽象规划中的新选项，提升任务成功率和规划效率。

Comments Published at the International Conference on Learning Representations (ICLR) 2026. Code available at https://github.com/isabelliu0/SLAP

Emergence of Spatial Representation in an Actor-Critic Agent with Hippocampus-Inspired Sequence Generator

具有海马体启发序列生成器的Actor-Critic智能体中空间表示的出现

Xiao-Xiong Lin, Yuk-Hoi Yiu, Christian Leibold

机构 * Faculty of Biology & Bernstein Center Freiburg & BrainLinks-BrainTools Center University of Freiburg（生物学系及弗赖堡伯尔尼中心、BrainLinks-BrainTools中心、弗赖堡大学） 纠错

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

AI总结 该研究通过海马体启发的序列生成器和Actor-Critic学习者，揭示稀疏输入与序列生成动态的协同作用，为导航任务中的强化学习提供新的归纳偏置。

Comments Accepted at ICLR 2026

PseudoAct: Leveraging Pseudocode Synthesis for Flexible Planning and Action Control in Large Language Model Agents

PseudoAct: 通过伪代码合成实现大型语言模型代理的灵活规划与动作控制

Yihan, Wen, Xin Chen

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Texas A&M University（电气与计算机工程系，德克萨斯A&M大学） 纠错

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

AI总结 PseudoAct通过伪代码合成实现LLM代理的灵活规划与动作控制，提升长时决策效率。

Search More, Think Less: Rethinking Long-Horizon Agentic Search for Efficiency and Generalization

搜索更多，思考更少：重新思考长周期代理搜索以提高效率和泛化能力

Qianben Chen, Tianrui Qin, King Zhu, Qiexiang Wang, Chengjun Yu, Shu Xu, Jiaqi Wu, Jiayu Zhang, Xinpeng Liu, Xin Gui, Jingyi Cao, Piaohong Wang, Dingfeng Shi, He Zhu, Tiannan Wang, Yuqing Wang, Maojia Song, Tianyu Zheng, Ge Zhang, Jian Yang, Jiaheng Liu, Minghao Liu, Yuchen Eleanor Jiang, Wangchunshu Zhou

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

AI总结 本文提出SMTL框架，通过并行证据获取提升长周期代理搜索的效率与泛化能力，在多个基准测试中取得优异成绩。

Comments 12 pages, 5 figures

City Editing: Hierarchical Agentic Execution for Dependency-Aware Urban Geospatial Modification

城市编辑：面向依赖意识的层级代理执行

Rui Liu, Steven Jige Quan, Zhong-Ren Peng, Zijun Yao, Han Wang, Zhengzhang Chen, Kunpeng Liu, Yanjie Fu, Dongjie Wang

机构 * University of Kansas, Lawrence, KS, USA（堪萨斯大学） ； Seoul National University, Seoul, South Korea（首尔国立大学） ； University of Florida, Gainesville, FL, USA（佛罗里达大学） ； NEC Laboratories America, Princeton, NJ, USA（NEC美国实验室） ； Clemson University, Clemson, SC, USA（克莱姆森大学） ； Arizona State University, Tempe, AZ, USA（亚利桑那州立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于层级代理的框架，用于高效、准确地修改城市规划，通过分层几何意图和迭代验证机制提升空间修改的效率与一致性。

Integrating LLM in Agent-Based Social Simulation: Opportunities and Challenges

将大语言模型整合到基于代理的社会模拟中：机遇与挑战

Patrick Taillandier, Jean Daniel Zucker, Arnaud Grignard, Benoit Gaudou, Nghi Quang Huynh, Alexis Drogoul

机构 * UR MIAT, University of Toulouse, INRAE, Castanet-Tolosan, France（法国图卢兹大学UR MIAT，INRAE，Castanet-Tolosan分校） ； UMI 209 UMMISCO, IRD/Sorbonne University, Bondy, France（法国Bondy IRD/索邦大学UMI 209 UMMISCO） ； LMI ACROSS, Thuyloi University, Hanoi, Vietnam（越南胡志明大学LMI ACROSS） ； UMR 5505 IRIT, University of Toulouse Capitole, Toulouse, France（法国图卢兹大学Capitole UMR 5505 IRIT） ； CICT, Can Tho University, Can Tho, Vietnam（越南金瓯大学CICT） 纠错

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

AI总结 本文探讨了大语言模型在社会模拟中的应用，分析其潜力与局限，并提出混合宪法架构作为整合LLM与传统代理模型的可行方向。

ABM-UDE: Developing Surrogates for Epidemic Agent-Based Models via Scientific Machine Learning

ABM-UDE：通过科学机器学习开发用于流行病代理模型的替代方案

Sharv Murgai, Utkarsh Utkarsh, Kyle C. Nguyen, Alan Edelman, Erin C. S. Acquesta, Christopher Vincent Rackauckas

机构 * Monta Vista High School（蒙塔维斯塔高中） ； MIT CSAIL（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室） ； Sandia National Laboratories（桑塔纳国家实验室） 纠错

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

AI总结 ABM-UDE通过科学机器学习开发流行病代理模型的替代方案，利用UDEs学习接触率参数化，提升预测精度与可靠性，实现快速、可解释的流行病模拟。

Comments 25 pages, 4 figures

TAPE: Tool-Guided Adaptive Planning and Constrained Execution in Language Model Agents

TAPE: 语言模型代理中的工具引导自适应规划与约束执行

Jongwon Jeong, Jungtaek Kim, Kangwook Lee

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

AI总结 TAPE通过工具引导的自适应规划与约束执行方法，提升语言模型代理在复杂任务中的成功率，特别是在困难设置中表现显著优于现有框架。

Comments Preprint

Beyond Description: A Multimodal Agent Framework for Insightful Chart Summarization

超越描述：一种多模态代理框架用于深入的图表摘要

Yuhang Bai, Yujuan Ding, Shanru Lin, Wenqi Fan

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

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

AI总结 本文提出多模态代理框架Chart Insight Agent Flow，通过结合MLLMs的感知与推理能力，提升图表摘要的深度和多样性，并引入新数据集ChartSummInsights以支持研究。

Comments 5 pages, 5 figures

Synergising Human-like Responses and Machine Intelligence for Planning in Disaster Response

融合人类样响应与机器智能以应对灾害响应中的规划

Savvas Papaioannou, Panayiotis Kolios, Christos G. Panayiotou, Marios M. Polycarpou

机构 * KIOS Research and Innovation Center of Excellence（KIOS研究与创新卓越中心） ； Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出融合人类样响应与机器智能的框架，以提升灾害响应中复杂任务的规划效率。

Comments 2024 IEEE World Congress on Computational Intelligence (IEEE WCCI), 2024 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)

Risk-Aware Decision Making in Restless Bandits: Theory and Algorithms for Planning and Learning

在 restless bandits 中的风险意识决策：用于规划和学习的理论与算法

Nima Akbarzadeh, Yossiri Adulyasak, Erick Delage

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

AI总结 本文提出了一种风险意识的 restless bandits 决策方法，结合理论与算法，用于规划和学习场景中降低风险暴露。

Agentic Spatio-Temporal Grounding via Collaborative Reasoning

基于协作推理的代理时空 grounding

Heng Zhao, Yew-Soon Ong, Joey Tianyi Zhou

机构 * CFAR, IHPC, Agency for Science, Technology and Research(A*STAR)（CFAR、IHPC、新加坡科技研究局） ； CCDS, Nanyang Technological University（CCDS、南洋理工大学） 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ASTG框架，通过协作推理实现开放世界下的时空视频grounding，提升检索效率并优于现有弱监督和零样本方法。

ADEPT: RL-Aligned Agentic Decoding of Emotion via Evidence Probing Tools -- From Consensus Learning to Ambiguity-Driven Emotion Reasoning

ADEPT: 通过证据探测工具实现情感的代理解码 -- 从共识学习到由模糊性驱动的情感推理

Esther Sun, Bo-Hao Su, Abinay Reddy Naini, Shinji Watanabe, Carlos Busso

机构 * cmu（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 ADEPT通过证据探测工具实现情感的代理解码，从共识学习转向由模糊性驱动的情感推理，提升情感识别的准确性和可解释性。

Comments Under Review

When Visibility Outpaces Verification: Delayed Verification and Narrative Lock-in in Agentic AI Discourse

当可见性超越验证：代理AI discourse中的延迟验证与叙述锁定

Hanjing Shi, Dominic DiFranzo

机构 * Lehigh University（莱文大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了代理AI讨论中可见性与验证时间的关系，揭示了高可见度讨论因延迟验证导致的叙述锁定现象，并提出知识摩擦作为平衡平台的干预措施。

Authenticated Workflows: A Systems Approach to Protecting Agentic AI

认证工作流：保护代理AI的系统方法

Mohan Rajagopalan, Vinay Rao

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

AI总结 本文提出认证工作流，通过密码学和运行时策略结合，实现企业代理AI的确定性安全，有效防护多种安全风险。

A Practical Guide to Agentic AI Transition in Organizations

组织中代理AI转型的实用指南

Eranga Bandara, Ross Gore, Sachin Shetty, Sachini Rajapakse, Isurunima Kularathna, Pramoda Karunarathna, Ravi Mukkamala, Peter Foytik, Safdar H. Bouk, Abdul Rahman, Xueping Liang, Amin Hass, Tharaka Hewa, Ng Wee Keong, Kasun De Zoysa, Aruna Withanage, Nilaan Loganathan

机构 * Old Dominion University（旧 Dominion 大学） ； Florida International University（佛罗里达国际大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Colombo（科伦坡大学） ； Center for Wireless Communications, University of Oulu（无线通信中心，奥卢大学） ； University of Sri Jayewardenepura（斯里贾yenepura大学） ； Accenture Technology Labs（埃森哲技术实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种实用框架，帮助组织将手动流程转型为自动化代理AI系统，通过领域驱动用例识别、任务委托给AI代理及人机协同模型实现可持续的自动化与业务价值对齐。

S1-NexusAgent: a Self-Evolving Agent Framework for Multidisciplinary Scientific Research

S1-NexusAgent：一个多学科科学研究的自演化代理框架

NexusAgent Team

机构 * S1-NexusAgent Team Institute of Automation Chinese Academy of Sciences（S1-NexusAgent团队自动化研究所中国科学院） 纠错

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

AI总结 S1-NexusAgent通过自演化机制和双环架构，实现多学科科学研究中的复杂工作流建模与高效工具协调，验证了其在长视界规划和复杂任务中的卓越性能。

Comments In progress

Optimus-3: Dual-Router Aligned Mixture-of-Experts Agent with Dual-Granularity Reasoning-Aware Policy Optimization

Optimus-3: 具有双粒度推理感知策略优化的双路由对齐专家混合代理

Zaijing Li, Yuquan Xie, Rui Shao, Gongwei Chen, Weili Guan, Dongmei Jiang, Yaowei Wang, Liqiang Nie

机构 * School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology (Shenzhen Campus)（计算机科学与技术学院，哈尔滨工业大学（深圳校区）） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； School of Information Science and Technology, Harbin Institute of Technology (Shenzhen Campus)（信息科学与技术学院，哈尔滨工业大学（深圳校区）） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

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

AI总结 Optimus-3通过双路由对齐专家混合架构和双粒度推理感知策略优化，实现了系统1与系统2的协同，提升了开放性任务的解决能力。

Comments 16 pages, 12 figures

What Makes LLM Agent Simulations Useful for Policy Practice? An Iterative Design Study in Emergency Preparedness

是什么使大语言模型代理模拟对政策实践有用？一项关于应急准备的迭代设计研究

Yuxuan Li, Sauvik Das, Hirokazu Shirado

机构 * School of Computer Science, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 本文通过迭代设计研究，探讨了LLM代理模拟在应急准备中的应用，发现通过可验证场景建立信任、获取隐性知识以及共同进化模拟与政策实施是提升其对政策实践有用性的关键。

TKG-Thinker: Towards Dynamic Reasoning over Temporal Knowledge Graphs via Agentic Reinforcement Learning

TKG-Thinker: 向通过代理强化学习实现动态推理的时序知识图谱迈进

Zihao Jiang, Miao Peng, Zhenyan Shan, Wenjie Xu, Ben Liu, Gong Chen, Ziqi Gao, Min Peng

机构 * School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； School of Artificial Intelligence, Wuhan University（武汉大学人工智能学院） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） 纠错

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

AI总结 TKG-Thinker通过代理强化学习实现动态推理，提升时序知识图谱问答的性能和泛化能力。

Solving General-Utility Markov Decision Processes in the Single-Trial Regime with Online Planning

在单次试验范式中求解一般效用马尔可夫决策过程的在线规划方法

Pedro P. Santos, Alberto Sardinha, Francisco S. Melo

机构 * INESC-ID & Instituto Superior Técnico（INESC-ID与理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种在单次试验范式中求解一般效用马尔可夫决策过程的方法，通过在线规划技术提升性能。

Lemon Agent Technical Report

柠檬代理技术报告

Haipeng Jiang, Kailong Ren, Zimo Yin, Zhetao Sun, Xin Gan, Guangyi Lv, Ming He, Peng Wang, Congli Yin, Hong Pan, Changwen Zhang, Shan Tong, Zhengyu Xu, Zeping Chen, Yubin Huangfu, Yanzhi Xu, Xing Su, Qin Feng, Dong An, Jianping Fan

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

AI总结 柠檬代理是一种基于AgentCortex框架的多代理系统，通过自适应调度和三级上下文管理策略，优化资源利用和任务处理效率，实现复杂场景下的高准确率表现。

PhysicsAgentABM: Physics-Guided Generative Agent-Based Modeling

PhysicsAgentABM: 基于物理的生成基于主体的建模

Kavana Venkatesh, Yinhan He, Jundong Li, Jiaming Cui

机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） 纠错

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

AI总结 PhysicsAgentABM通过结合符号推理与神经网络，实现基于物理的生成式主体建模，提升大规模模拟的准确性和校准性。

Spider-Sense: Intrinsic Risk Sensing for Efficient Agent Defense with Hierarchical Adaptive Screening

Spider-Sense: 基于内在风险感知的高效代理防御方法与分层自适应筛查

Zhenxiong Yu, Zhi Yang, Zhiheng Jin, Shuhe Wang, Heng Zhang, Yanlin Fei, Lingfeng Zeng, Fangqi Lou, Shuo Zhang, Tu Hu, Jingping Liu, Rongze Chen, Xingyu Zhu, Kunyi Wang, Chaofa Yuan, Xin Guo, Zhaowei Liu, Feipeng Zhang, Jie Huang, Huacan Wang, Ronghao Chen, Liwen Zhang

机构 * SUFE（上海财经大学） ； NUS（新加坡国立大学） ； QuantaAlpha（量子阿尔法） ； CMU（卡内基梅隆大学） ； SYSU（南方科技大学） ； USTC（中国科学技术大学） ； XJTU（西安交通大学） 纠错

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

AI总结 Spider-Sense通过内在风险感知实现高效代理防御，结合分层自适应筛查机制，有效降低攻击成功率和误报率，仅引入微小延迟。

Hi-Agent: Hierarchical Vision-Language Agents for Mobile Device Control

Hi-Agent：用于移动设备控制的分层视觉语言代理

Zhe Wu, Hongjin Lu, Junliang Xing, Changhao Zhang, Yuxuan Li, Yin Zhu, Yuhao Yang, Yuheng Jing, Kai Li, Kun Shao, Jianye Hao, Jun Wang, Yuanchun Shi

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University College London（伦敦大学学院） 纠错

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

AI总结 Hi-Agent通过分层结构和前瞻性优势函数，实现移动设备控制的高效训练和高成功率。