Agentic Mixture-of-Workflows for Multi-Modal Chemical Search
专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；AI agent(abstract)；multi-agent(abstract)
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AI 大模型
AI Agent
智能体、工具调用、规划、工作流、多智能体和自主任务执行。
1. 工具调用 5014 篇
AgentSquare: Automatic LLM Agent Search in Modular Design Space
专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；tool use(abstract)；planning(abstract)；agentic(abstract)
Comments 25 pages
Atomix: Timely, Transactional Tool Use for Reliable Agentic Workflows
Atomix: 用于可靠智能体工作流的及时事务性工具使用
机构 * Max Planck Institute for Software Systems（马克斯·普朗克软件系统研究所） ； Aarhus University（奥胡斯大学） ； EPFL（苏黎世联邦理工学院）
专题命中 工具调用 ：tool use(title)；agentic(title)；agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 针对LLM智能体多步工作流中因故障、推测和并发导致的状态不一致问题，提出Atomix系统，通过进度感知事务将效果分组与冲突解决分离，实现可靠提交与回滚。
RubricRefine: Improving Tool-Use Agent Reliability with Training-Free Pre-Execution Refinement
RubricRefine: 通过无训练预执行细化提升工具使用代理的可靠性
机构 * Anduril（安杜里尔）
专题命中 工具调用 ：agent(title)；tool-use(title)；tool use(abstract)；分类 cs.LG、cs.SE
AI总结 RubricRefine通过预执行语义合同验证，在无执行尝试的情况下提升工具使用代理的可靠性，平均在M3ToolEval上达到0.86，比现有推理时间基线低2.6倍。
Maximizing Rollout Informativeness under a Fixed Budget: A Submodular View of Tree Search for Tool-Use Agentic Reinforcement Learning
在固定预算下最大化 rollout 信息量：一种用于工具使用代理强化学习的子模性视角的树搜索
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Maritime University（上海 Maritime 大学）
专题命中 工具调用 ：tool-use(title,abstract)；agentic(title)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 本文提出在固定预算下最大化 rollout 信息量的问题，通过将中间状态选择转化为单调子模最大化问题，提出 InfoTree 框架，结合 UUCB 和 ABA，提升性能。
Comments Preprint, 9 pages, 5 figures
TopoCurate:Modeling Interaction Topology for Tool-Use Agent Training
TopoCurate：基于交互拓扑的工具使用代理训练建模
机构 * Zhejiang University, Hangzhou, China（浙江大学）
专题命中 工具调用 ：tool-use(title,abstract)；agent(title)；分类 cs.CL、cs.LG
AI总结 TopoCurate通过交互拓扑建模提升工具使用代理训练效果，采用双选择机制优化SFT和RL性能。
Comments Under Review
BackdoorAgent: A Unified Framework for Backdoor Attacks on LLM-based Agents
BackdoorAgent: 一个统一框架用于针对基于LLM的代理的后门攻击
机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Deakin University（德肯大学） ； Hunan Institute of Advanced Technology（湖南高级技术研究所）
专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；tool use(abstract)；tool-use(abstract)；planning(abstract)
AI总结 BackdoorAgent提出一个统一框架，分析LLM代理中后门攻击的跨阶段传播和触发器持续性，揭示代理工作流的脆弱性。
ToolArtist: Tool-Using Unified Multimodal Models for Agentic Image Generation
ToolArtist：用于智能体图像生成的工具使用统一多模态模型
机构 * RUC（中国人民大学） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； NUS（新加坡国立大学） ； UCD（加州大学戴维斯分校）
专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；tool use(abstract)；workflow(abstract)
AI总结 本文提出ToolArtist，一种全智能体图像生成模型，通过后训练UMM实现，采用RAD-GRPO方法优化，将完整开放世界图像生成过程置于智能体控制下，性能优于部分控制方案。
DFAH-Bench: Benchmarking Observable Agent Instability in Financial Decision-Making
DFAH-Bench：金融决策中可观测智能体不稳定性的基准测试
专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；AI agent(abstract)；tool use(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG
AI总结 研究金融决策中智能体行为稳定性，引入DFAH-Bench基准，通过多渠道衡量。发现仅结果一致性不能完全反映稳定性，前沿模型存在决策与工具路径一致性差距，识别出三种行为模式，并开源相关代码和数据。
Comments 15 pages, 3 figures. Code, sanitized replay logs, one-command reproduction (make reproduce-paper), and an interactive results explorer: https://github.com/ibm-client-engineering/output-drift-financial-llms
AgenticOS: An Intent-Oriented Secure Operating System Architecture for Autonomous AI Agents
AgenticOS: 面向自主AI代理的意图导向安全操作系统架构
专题命中 工具调用 ：AI agent(title)；agent(abstract)；autonomous agent(abstract)；tool use(abstract)
AI总结 针对LLM驱动代理面临的结构性安全挑战，提出AgenticOS架构，将OS从资源管理器重构为意图过滤器，通过四层架构和意图ABI实现最小权限环境。
Comments 11 pages,5 figures,1 tables
PowerAgentBench-SS: A Benchmark for Agentic AI in Power System Steady-State Studies
PowerAgentBench-SS：电力系统稳态研究中智能体AI的基准测试
专题命中 工具调用 ：agentic(title)；agent(abstract)；tool-use(abstract)；planning(abstract)
AI总结 提出PowerAgentBench-SS基准框架，用于评估LLM智能体在电力系统稳态研究中执行工程工作流的能力，通过工具API、验证预算和风险敏感指标区分智能体性能。
Audio-Mind: An Auditable Agentic Framework for Audio Understanding
Audio-Mind: 一种可审计的音频理解智能体框架
机构 * School of Intelligence Science and Technology, Nanjing University, China（南京大学智能科学与技术学院） ； Department of Computer Science, ETH Zürich, Switzerland（苏黎世联邦理工学院计算机科学系） ； X-LANCE Lab, School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University, China（上海交通大学计算机科学学院X-LANCE实验室） ； School of Automation Science and Engineering, Xi’an Jiaotong University, China（西安交通大学自动化科学与工程学院） ； School of Computer Science, Northwestern Polytechnical University, China（西北工业大学计算机科学学院）
专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；tool use(abstract)；workflow(abstract)
AI总结 提出Audio-Mind框架，通过条件性证据获取动态结合强前端与规划器引导的工具使用，解决音频理解中智能体证据获取的时机问题，在MMAR和MSU-Bench上分别达到80.4%和82.8%的准确率，并生成可审计的推理轨迹。
Polar: Agentic RL on Any Harness at Scale
Polar: 任意框架下的大规模智能体强化学习
专题命中 工具调用 ：agentic(title)；agent(abstract,abstract_cn)；tool use(abstract)；multi-agent(abstract)
AI总结 提出Polar框架，通过异步回滚和黑盒代理框架实现任意智能体框架上的可扩展强化学习，在软件工程任务中显著提升模型性能。
Comments 17 pages, 6 figures. 2 tables
Aurora: Unified Video Editing with a Tool-Using Agent
Aurora: 一种基于工具使用的统一视频编辑框架
机构 * MIT-IBM（MIT-IBM研究院） ； NVIDIA（NVIDIA公司）
专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；tool use(abstract)；planning(abstract)；agentic(abstract)
AI总结 本文提出Aurora框架，通过结合增强的视觉语言模型（VLM）代理和统一视频扩散变换器，解决视频编辑中的文本和视觉不充分问题，提升了视频编辑的灵活性和准确性。
Comments Code: https://github.com/yeates/Aurora
Probabilistic Seasonal Streamflow Forecasting Across California's Sierra Nevada Watersheds with Agentic AI
基于代理AI的加州Sierra Nevada流域概率季节性径流预测
专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；AI agent(abstract)；workflow(abstract)
AI总结 本文提出利用代理AI与自动代码突变系统结合的方法，提升Sierra Nevada流域季节性径流预测的准确性，通过适应性集成三个XGBoost分模型，减少预测误差达29%。
Toward Securing AI Agents Like Operating Systems
向操作系统一样安全地保护AI代理
专题命中 工具调用 ：AI agent(title)；agent(abstract)；autonomous agent(abstract)；tool use(abstract)
AI总结 本文通过操作系统视角研究LLM代理的安全性，分析了现有开源代理的攻击面，并提出安全设计建议。
Comments 17 pages, under submission
AgentOpt v0.1 Technical Report: Client-Side Optimization for LLM-Based Agent
AgentOpt v0.1 技术报告：基于LLM的代理的客户端优化
机构 * Microsoft Research, AI Frontiers（微软研究院，人工智能前沿） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学）
专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；AI agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG、cs.SE
AI总结 本文提出AgentOpt框架，用于解决LLM代理客户端资源分配问题，通过多种搜索算法优化模型选择和资源分配，提升效率与效果。
Comments 24 pages, 1 figure
Laser: Governing Long-Horizon Agentic Search via Structured Protocol and Context Register
激光：通过结构化协议和上下文寄存器治理长 horizon 的代理搜索
专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；tool use(abstract)；planning(abstract)
AI总结 Laser通过结构化协议和上下文寄存器稳定并扩展代理搜索，提升多跳问答性能。
CoSTA$\ast$: Cost-Sensitive Toolpath Agent for Multi-turn Image Editing
专题命中 工具调用 ：agent(title)；tool use(abstract)；planning(abstract)；workflow(abstract)
Small LLMs Are Weak Tool Learners: A Multi-LLM Agent
专题命中 工具调用 ：agent(title,comments)；tool use(abstract)；tool-use(abstract)；planning(abstract)
Comments On progress, github repo: https://github.com/X-PLUG/Multi-LLM-Agent
AutoMat: Enabling Automated Crystal Structure Reconstruction from Microscopy via Agentic Tool Use
AutoMat：通过智能工具使用实现从显微镜图像自动重建晶体结构
专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；tool use(title)；分类 cs.AI
AI总结 研究旨在从有噪声的STEM投影重建晶体结构，提出AutoMat智能控制器，通过闭环验证和多模块组合实现。引入基准数据集评估，结果显示其性能优于现有方法，建立了从微观到原子尺度建模的途径。
Comments The code and dataset are publicly available at https://github.com/yyt-2378/AutoMat and https://huggingface.co/datasets/yaotianvector/STEM2Mat
Iterating Toward Better Search: A Two-Agent Simulation Framework for Evaluating Agentic Search Architectures in E-Commerce
迭代优化搜索：面向电子商务中智能搜索架构评估的双智能体仿真框架
机构 * eBay Inc.（eBay公司）
专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；agentic(title)；分类 cs.AI
AI总结 提出模块化双智能体仿真框架，通过固定买家智能体对比不同应答器设计，发现滚动窗口记忆在质量和速度上优于意图提取记忆，并基于失败分析将失败率降低62%。
What an Autonomous Agent Discovers About Molecular Transformer Design: Does It Transfer?
自主代理在分子变换器设计中发现什么：它是否能够迁移？
专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；autonomous agent(title)；分类 cs.AI
AI总结 研究通过自主架构搜索测试分子序列是否受益于不同设计，发现SMILES序列优化学习率优于搜索，自然语言改进显著，蛋白质居中，不同领域创新可迁移，表明差异源于搜索路径而非生物学需求。
Comments arXiv admin comment: This version has been removed by arXiv administrators as the submitter did not have the rights to agree to the license at the time of submission
Controllable and Verifiable Tool-Use Data Synthesis for Agentic Reinforcement Learning
可控且可验证的工具使用数据合成用于代理强化学习
机构 * The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； Amazon（亚马逊） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）
专题命中 工具调用 ：tool-use(title,abstract)；agentic(title)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出COVERT框架，通过自进化合成和多级验证生成可靠的基础工具使用轨迹，并通过保留oracle工具调用和最终答案的增强方法提升环境复杂度，从而提升强化学习中工具调用策略的鲁棒性。
DEEPMED: Building a Medical DeepResearch Agent via Multi-hop Med-Search Data and Turn-Controlled Agentic Training & Inference
DEEPMED：通过多跳Med-Search数据和转向控制的代理训练与推理构建医疗深度研究代理
机构 * Northeastern University（东北大学） ； ByteDance（字节跳动）
专题命中 工具调用 ：agent(title)；agentic(title)；tool-use(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 DeepMed通过多跳Med-Search数据和转向控制训练推理，提升医疗领域深度推理性能。
Using Copilot Agent Mode to Automate Library Migration: A Quantitative Assessment
使用 Copilot Agent 模式自动化库迁移：一项定量评估
专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；agentic(abstract,comments)；planning(abstract)；分类 cs.SE
AI总结 本文通过 Copilot Agent 模式评估了 SQLAlchemy 库迁移的自动化效果，发现其在功能迁移上表现良好但应用功能维护不足。
Comments Accepted at 1st International Workshop on Agentic Engineering (AGENT 2026, colocated with ICSE), pages 1-5
Tool-R1: Sample-Efficient Reinforcement Learning for Agentic Tool Use
机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室）
专题命中 工具调用 ：tool use(title,abstract)；agentic(title)；分类 cs.LG
A Survey of AI Agent Protocols
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；AI agent(title)；分类 cs.AI
Measuring temporal effects of agent knowledge by date-controlled tool use
专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；tool use(title)；分类 cs.CL
Comments under review, comments welcome
Efficient Multi-Agent Delegated Search
专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title)；autonomous agent(comments)
Comments In submission to AAMAS 2025 (the 24th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems)
