AI Agent

ARMOR: A Robust Self-Supervised Framework for Root Cause Analysis in Microservices under Missing Modality

面向缺失数据的多模态融合用于统一微服务故障管理

Wenzhuo Qian, Hailiang Zhao, Ziqi Wang, Zhipeng Gao, Jiayi Chen, Zhiwei Ling, Shuiguang Deng

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；分类 cs.LG、cs.SE

AI总结 本文提出ARMOR框架，通过自监督学习解决微服务故障管理中多模态数据缺失问题，提升异常检测、故障分类和根本原因定位的性能。

Comments Accepted by the Proceedings of the 41st IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE '26), 2026. This is the authors' version of the work; the definitive Version of Record is forthcoming

The Self-Correction Illusion: Role Relabeling Gates Explicit Error Flagging in Large Language Models

自我修正错觉：LLM 纠正他人但不纠正自己

Kuan-Yen Chen, Fang-Yi Su, Shih-Yen Lin, Bao Li, Jung-Hsien Chiang

机构 * National Taiwan University（国立台湾大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 本文通过保持错误声明字节一致仅改变角色标签，发现 LLM 无法自我修正并非能力缺陷，而是聊天模板角色标签的人为产物，并提出无需训练或模型修改的提示结构干预方法。

Comments 15 pages, 3 figures, 15 tables

Skills on the Fly: Test-Time Adaptive Skill Synthesis for LLM Agents

Skills on the Fly: Test-Time Adaptive Skill Synthesis for LLM Agents

Jingxing Wang, Chenyu Zhou, Zhihui Fu, Jun Wang, Weiwen Liu, Weinan Zhang, Jianghao Lin

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； OPPO Research Institute（OPPO研究院） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 本文提出了一种在测试时自适应的技能合成方法SkillTTA，通过检索与当前任务相关的少量训练轨迹并将其合成成为任务特定的文本技能，以提高LLM代理在SpreadsheetBench、ALFWorld和BigCodeBench等任务上的性能。

Comments 15 pages, 6 figures

Short-Term-to-Long-Term Memory Transfer for Knowledge Graphs under Partial Observability

知识图谱下的短期到长期记忆转移：在部分可观测性下的短期到长期记忆转移

Taewoon Kim, Vincent François-Lavet, Michael Cochez

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文研究了在部分可观测性下知识图谱中的短期到长期记忆转移问题，提出了一种基于神经符号价值决策的方法，通过在长期插入前决定保留或丢弃观察到的三元组，从而提升记忆效率，并在RoomKG基准测试中优于符号和神经基线方法。

A context-adaptive policy framework for robust and reactive robotic manipulation via uncertainty-aware imitation learning

一种通过不确定性感知模仿学习实现鲁棒且反应式机器人操作的上下文自适应策略框架

Tim R. Winter, Leonard Klüpfel, Ashok M. Sundaram, Werner Friedl, Maximo A. Roa, Freek Stulp, João Silvério

专题命中 记忆与上下文管理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究如何生成适应变化的机器人操作策略，基于策略融合与不确定性量化提出上下文自适应框架，用LfD获取策略并结合MoE提升鲁棒性，在多种场景下评估该方法。

Memory-Driven Self-Disclosure and Relational Turning Points: A Longitudinal Multimodal Study of Human-AI Interaction

记忆驱动的自我表露与关系转折点：人机交互的纵向多模态研究

Ryuichi Sumida, Mao Saeki, Masaki Eguchi, Sadahiro Yoshikawa, Koji Inoue, Tatsuya Kawahara, Yoichi Matsuyama

机构 * Graduate School of Informatics, Kyoto University（京都大学信息学研究科） ； Equmenopolis, Inc.（Equmenopolis公司） ； Waseda University（早稻田大学） ； School of Informatics, Kyoto University（京都大学信息学系） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 该研究通过纵向多模态研究，探讨对话式人工智能系统中交互如何发展为关系。核心方法是让参与者对五个关系构建要素评分，发现对话质量影响当下愉悦感，感知记忆受关系制约，关系有崩溃和激增等转折点，揭示了人机关系建立的方式。

Comments 15 pages, 3 figures. Accepted to ICMI 2026 (International Conference on Multimodal Interaction), October 5-9, 2026, Napoli, Italy

Learning The Minimum Action Distance

学习最小动作距离

Lorenzo Steccanella, Joshua B. Evans, Özgür Şimşek, Anders Jonsson

机构 * Department of Information and Communication Technologies, Universitat Pompeu Fabra（信息与通信技术系，庞培法华大学） ； Department of Computer Science, University of Bath（计算机科学系，巴斯大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出了一种基于状态轨迹学习的马尔可夫决策过程状态表示框架，通过学习最小动作距离（MAD）来捕捉环境结构，有效支持目标引导强化学习和奖励塑造。

TERC: A Transfer Entropy Redundancy Criterion for State Variable Selection in Reinforcement Learning

TERC：一种用于强化学习状态变量选择的转移熵冗余准则

Charles Westphal, Stephen Hailes, Mirco Musolesi

机构 * UCL Centre for Artificial Intelligence（伦敦大学学院人工智能中心） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出TERC准则，用于选择强化学习中的最优状态变量，通过信息理论方法排除冗余变量，提升推理效率，适用于多种算法和环境。

Comments 47 pages, 12 figures, accepted in TMLR (https://openreview.net/forum?id=J0ad21E0vX)

NeuroFilter: Activation-Based Guardrails for Privacy-Conscious LLM Agents

NeuroFilter: 基于激活的隐私意识LLM智能体防护栏

Saswat Das, Ferdinando Fioretto

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

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 提出基于激活探测的隐私过滤器，高效检测LLM智能体在单轮和多轮对话中的不当信息泄露，首次系统研究对话轨迹中的模型内部状态变化。

Prospect-Theory Behavior from Bellman Optimality in MDPs with Catastrophic States

具有灾难性状态的MDP中贝尔曼最优性产生的前景理论行为

Yujiao Chen

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究具有吸收灾难状态的马尔可夫决策过程中的风险中性控制，发现标准贝尔曼最优性产生前景理论特征：S形值函数、内生损失敏感系数和反射效应策略反转，并推导出渐近损失厌恶平台的闭式表达式。

Experience Compression Spectrum: Unifying Memory, Skills, and Rules in LLM Agents

经验压缩光谱：在LLM代理中统一记忆、技能和规则

Xing Zhang, Guanghui Wang, Yanwei Cui, Wei Qiu, Ziyuan Li, Bing Zhu, Peiyang He

机构 * AWS Generative AI Innovation Center（AWS生成式AI创新中心） ； HSBC Holdings Plc., HSBC Technology Center, China（汇丰控股有限公司，汇丰技术中心，中国） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 针对LLM代理长期多会话部署中经验管理效率问题，提出经验压缩光谱框架，统一记忆、技能和规则的压缩轴，解决压缩适应性和跨层级压缩缺失问题。

Membox: Weaving Topic Continuity into Long-Range Memory for LLM Agents

Membox: 将主题连续性编织到LLM智能体的长期记忆中

Dehao Tao, Guoliang Ma, Yongfeng Huang, Minghu Jiang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Xinjiang University（新疆大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 提出Membox层次记忆架构，通过主题织机按局部主题组织对话，并通过轨迹织机跨会话链接宏主题轨迹，在LoCoMo和DialSim上显著提升长程记忆检索性能。

A Training-Free Mixture-of-Agents Framework for Multi-Document Summarization using LLMs and Knowledge Graphs

一种基于LLM和知识图谱的无训练混合智能体框架用于多文档摘要

Cuong Vuong Tuan, Trang Mai Xuan, Tien-Cuong Nguyen, Vu-Duc Ngo, Thien Van Luong

机构 * Faculty of Artificial Intelligence and Data Science, Phenikaa University（人工智能与数据科学学院，泛尼克大学） ； VNPT AI, VNPT Group（VNPT AI，VNPT集团） ； MobiFone Research and Development Center, MobiFone Corporation（MobiFone研发与开发中心，MobiFone公司） ； Business AI Lab, Faculty of Data Science and Artificial Intelligence, National Economics University, College of Technology（商业人工智能实验室，数据科学与人工智能学院，国家经济大学，技术学院） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 提出一种无需训练、结合大语言模型和知识图谱的混合智能体框架，通过分解摘要任务为专用智能体（抽取、知识感知抽象、迭代精炼）并利用多视角一致性机制，在英文和越南语数据集上取得领先性能。

Comments Accepted by Neural Computing and Applications

Journal ref Neural Comput & Applic 38, 538 (2026)

EmoFSM: A Finite State Machine for Emotional Support Conversation

EmoFSM：一种用于情感支持对话的有限状态机

Yue Zhao, Qingqing Gu, Xiaoyu Wang, Teng Chen, Zhonglin Jiang, Yong Chen, Hongyan Li, Luo Ji

机构 * Geely AI Lab（吉利人工智能实验室） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 针对情感支持对话中长期满意度不足的问题，提出EmoFSM框架，利用有限状态机引导大语言模型进行规划与自我推理，在多个数据集上优于多种基线方法。

Comments 15 pages, 4 figures. PAKDD 2026

Frontier: Towards Comprehensive and Accurate LLM Inference Simulation

Frontier: 向全面且准确的LLM推理模拟迈进

Yicheng Feng, Xin Tan, Yangtao Deng, Yimin Jiang, Yibo Zhu, Hong Xu

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Anuttacon ； StepFun 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出Frontier，一种用于现代LLM推理服务的离散事件模拟器，通过离散化抽象和对关键运行时优化的建模，实现了对复杂工作负载的准确预测，从而在不同服务场景中提供更精确的计算、通信和内存成本预测。

Token Reduction Should Go Beyond Efficiency in Generative Models -- From Vision, Language to Multimodality

Token缩减应超越生成模型中的效率——从视觉、语言到多模态

Zhenglun Kong, Yize Li, Fanhu Zeng, Lei Xin, Shvat Messica, Xue Lin, Pu Zhao, Manolis Kellis, Hao Tang, Marinka Zitnik

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Northeastern University（东北大学） ； CAS（中国科学院） ； Wuhan University（武汉大学） ； MIT（麻省理工学院） ； Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出Token缩减应超越传统效率优化，成为生成模型的基础原则，通过减少冗余token来促进多模态融合、缓解幻觉、维持长输入连贯性并提升训练稳定性。

Comments Project page: https://github.com/ZLKong/Awesome-Collection-Token-Reduction

If LLMs Have Human-Like Attributes, Then So Does Age of Empires II

如果LLM具有类人属性，那么《帝国时代II》也具有

Adrian de Wynter

机构 * Microsoft（微软公司） ； The University of York（约克大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 通过训练简单神经网络于《帝国时代II》，论证LLM的拟人属性在经验上非唯一，提出应假设LLM非独特性而非拟人属性来设计实验。

Comments Fixed corollary 1, added stat sig

S3Mem: Structured Spatiotemporal Scene-Event Memory for Long-Horizon Interactive Question Answering

S3Mem：用于长时域交互式问答的结构化时空场景-事件记忆

Encheng Su, Jianyu Wu, Jinouwen Zhang, Qiucheng Yu, Chen Tang, Pengze Li, Lintao Wang, Aoran Wang, Xinzhu Ma, Shixiang Tang, Yizhou Wang, Houqiang Li

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Fudan University（复旦大学） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； Beihang University（北航） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 提出S3MEM框架，通过结构化场景-事件记忆和锚点敏感检索，在长时域交互式问答中实现比通用记忆接口更优的准确率-效率平衡。

ANNEAL: Adapting LLM Agents via Governed Symbolic Patch Learning

ANNEAL：通过受控符号补丁学习适应大语言模型代理

Safayat Bin Hakim, Keyan Guo, Wenkai Tan, Alvaro Velasquez, Shouhuai Xu, Houbing Herbert Song

机构 * University of Maryland, Baltimore County（马里兰大学巴尔的摩县分校） ； University at Buffalo（布法罗大学） ； University of Colorado Boulder（科罗拉多大学博尔德分校） ； University of Colorado Colorado Springs（科罗拉多大学科罗拉多州立分校） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 ANNEAL通过受控符号补丁学习适应大语言模型代理，解决重复故障问题，其核心机制FDKA能定位责任操作符并生成类型补丁，实现持久结构修复，优于现有方法。

Comments Code Implementation: https://github.com/sbhakim/anneal-agents

Helpful to a Fault: Measuring Illicit Assistance in Multi-Turn, Multilingual LLM Agents

有益于故障：测量多轮、多语言LLM代理中的非法协助

Nivya Talokar, Ayush K Tarun, Murari Mandal, Maksym Andriushchenko, Antoine Bosselut

机构 * EPFL（苏黎世联邦理工学院） ； independent（独立研究员） ； tubingen（图宾根大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 本文提出STING框架，用于评估多轮多语言LLM代理在执行非法任务时的协助能力，发现低资源语言中攻击成功率不一致，提供实际部署中的压力测试方法。

Comments Accepted in ICML 2026

When Benign Inputs Lead to Severe Harms: Eliciting Unsafe Unintended Behaviors of Computer-Use Agents

当良性输入导致严重危害：引发计算机使用代理的不安全意外行为

Jaylen Jones, Zhehao Zhang, Yuting Ning, Eric Fosler-Lussier, Pierre-Luc St-Charles, Yoshua Bengio, Dawn Song, Yu Su, Huan Sun

机构 * DeepMind, London, UK（深度Mind，伦敦，英国） ； Stanford University, Stanford, CA, USA（斯坦福大学，斯坦福，加利福尼亚州，美国） ； UC Berkeley, Berkeley, CA, USA（加州大学伯克利分校，伯克利，加利福尼亚州，美国） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 提出AutoElicit框架，通过迭代扰动良性指令并利用CUA执行反馈，自动引发前沿CUAs（如Claude 4.5 Haiku等）的数百种有害意外行为，并验证其跨模型可迁移性。

Comments ICML 2026, Project Homepage: https://osu-nlp-group.github.io/AutoElicit/

SurgicalMamba: Dual-Path SSD with State Regramming for Online Surgical Phase Recognition

SurgicalMamba: 具有状态重编程的双路径SSD用于在线手术阶段识别

Sukju Oh, Sukkyu Sun

机构 * Department of Computer Science and Artificial Intelligence（计算机科学与人工智能系） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出SurgicalMamba模型，基于Mamba2的结构化状态空间对偶性（SSD），通过双路径SSD块、强度调制步进和状态重编程三个组件，实现在线手术阶段识别，在多个基准上达到最先进性能。

Comments Code: https://github.com/sukjuoh/Surgical-Mamba

RA-CAD: Learning Post-Execution Critique for State-Aware Text-to-CAD Generation

RA-CAD：学习执行后批判的状态感知文本到CAD生成模型

Shuhao Yan, Changhao He, Peng Hu, Xi Peng

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究针对文本到CAD生成的反馈利用不足问题，提出RA-CAD智能体，通过生成-执行-批判-重写循环结合CCB、FAO优化，在CADFusion和Text2CAD上实现最优性能。

Comments 17 pages, 7 figures

Experience Memory Graph: One-Shot Error Correction for Agents

经验记忆图：智能体的一次性错误纠正

Wenjun Wang, Yuchen Fang, Fengrui Liu, Zibo Liang, Kai Zheng

机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对大语言模型智能体在复杂任务中易出错且难恢复的问题，提出经验记忆图框架，将失败恢复转化为图匹配问题，训练时提取相关子图和路径存储，测试时指导智能体，实验证明其性能优于现有基线且无需测试时反复试验。

Comments 11 pages, 6 figures

Predictive Multi-Tier Memory Management for KV Cache in Large-Scale GPU Inference

大规模GPU推理中的预测多层级内存管理用于KV缓存

Sanjeev Rao Ganjihal

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出了一种统一系统，解决KV缓存管理中的三个问题：统一的缓存大小计算、多层级内存架构以及反应性驱逐策略。通过六层内存层次结构和贝叶斯重用预测器，实现更高的缓存命中率和吞吐量提升。

Comments 10 pages, 9 tables, 1 figure. v2: corrects seven bibliography entries, removes one unverifiable one; scopes the batch-size claim to the MLA model; labels cluster-scale projections analytical (no error bars); removes version pins from baseline comparisons; expands related work; adds B200-class hardware and 2026 model-family scaling notes (generation-parametric); companion manuscripts noted

DeepForgeSeal: Latent Space-Driven Semi-Fragile Watermarking for Deepfake Detection Using Adversarial Reinforcement Learning

DeepForgeSeal：基于对抗强化学习的隐空间驱动半脆弱深度伪造检测水印技术

Tharindu Fernando, Clinton Fookes, Sridha Sridharan

机构 * The Signal Processing, Artificial Intelligence and Vision Technologies (SAIVT), Queensland University of Technology, Australia（信号处理、人工智能与视觉技术研究所（SAIVT），昆士兰理工大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究针对深度伪造检测中现有水印方法鲁棒性与脆弱性难以平衡的问题，提出基于对抗强化学习的隐空间驱动半脆弱水印框架，在CelebA和CelebA-HQ数据集上性能优于现有最优方法

Comments Accepted for Publication in IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI)

ZoomV: Temporal Zoom-in for Efficient Long Video Understanding

TimeSearch: 基于聚光灯和反射的层次视频搜索用于类人长视频理解

Yuan Zhang, Junwen Pan, Rui Zhang, Xin Wan, Qizhe Zhang, Ming Lu, Qi She, Shanghang Zhang

机构 * ByteDance（字节跳动） ； School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 TimeSearch通过Spotlight和Reflection机制，提升长视频理解的准确性和效率

Comments ACMMM 2026

When Memory Becomes Authority: Benchmarking Authority Collapse at the Memory Consolidation Boundary

当记忆成为权威：在记忆整合边界处对权威崩溃进行基准测试

Qiuyang Zhan, Rui Zhang, Sheng Guo, Lepeng Zhao, Zhuotao Liu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； East China Normal University（华东师范大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究推出AuthMem-Bench基准，发现智能体记忆整合存在权威崩溃问题，自动保留权威标签可大幅降低未授权动作率，证明记忆适配需同时保留权威信息。

Comments 38 pages, 2 figures

Enhancing Q-Value Updates in Deep Q-Learning via Successor-State Prediction

通过后继状态预测增强深度Q学习中的Q值更新

Lipeng Zu, Hansong Zhou, Xiaonan Zhang

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； Florida State University（佛罗里达州立大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文针对DQN更新方差高的问题，提出SADQ算法，通过建模环境动态融入后继状态分布实现更稳定的价值更新，实验显示其在基准及现实任务中优于DQN变体。

Comments Withdrawn by the authors because the presentation of the proposed method requires substantial revision, the theoretical analysis is incomplete, and the experimental validation is insufficient to support the main claims

LADY: Linear Attention for Autonomous Driving Efficiency without Transformers

LADY：用于自动驾驶效率的线性注意力，无需Transformer

Jihao Huang, Xi Xia, Zhiyuan Li, Tianle Liu, Jingke Wang, Junbo Chen, Tengju Ye

机构 * Udeer AI ； Zhejiang University（浙江大学） ； Yuanshi Intelligence（元世智能） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 LADY是首个基于线性注意力的端到端自动驾驶生成模型，通过常数时间与内存复杂度实现高效长时序建模与跨模态交互。

Comments Accepted by IEEE RAL