AI Agent

OpenPINT: Open-source Planning for Isoeffective Nuclear Treatments in BNCT research

OpenPINT：BNCT研究中等效应核治疗的开源规划

Ian Postuma, Sara J. González, Setareh Fatemi, Cristina Pezzi, Carolina Ruzzon, Oreste Nicrosini, Valerio Vercesi, Silva Bortolussi

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；workflow(abstract)

AI总结 提出开源治疗计划系统OpenPINT，集成蒙特卡洛剂量计算与光子等效应剂量评估模块，通过解析和体素化基准验证，实现BNCT剂量计算与分析。

Comments 19 pages, 8 figures, 4 tables. Preprint manuscript

GitOfThoughts: Version-Controlled Reasoning and Agent Memory You Can Replay, Diff, and Merge

GitOfThoughts: 版本控制的推理与可回放、差异比较和合并的智能体记忆

Pavan C Shekar, Abhishek H S, Aswanth Krishnan

机构 * QpiAI 纠错

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

AI总结 提出GitOfThoughts框架，将智能体推理树存储为git仓库，实现推理的可回放、审计和合并；实验表明，对于新问题，任何记忆格式均不能可靠提升准确率，仅当检索案例与当前问题高度相似（>0.8）时才有显著提升，且收益来自答案检索而非方法迁移。

Comments 10 pages, 1 figure, 9 tables

Testing Centralized and Polycentric Computational Planning

测试集中式和多中心计算规划

Ricardo Alonzo Fernández Salguero

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；agent(abstract)

AI总结 本文提出一个可复现的合成基准，在模拟经济中比较计算规划者、基于代理的市场和混合元市场，发现规划者福利损失更低，但结果受设计选择影响，主要贡献是方法论而非意识形态。

TRACE: A Unified Rollout Budget Allocation Framework for Efficient Agentic Reinforcement Learning

TRACE：一种用于高效智能体强化学习的统一展开预算分配框架

Heming Zou, Qi Wang, Yun Qu, Yuhang Jiang, Lizhou Cai, Yixiu Mao, Ru Peng, Xin Xu, Weijie Liu, Kai Yang, Saiyong Yang, Xiangyang Ji

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Tencent（腾讯） 纠错

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

AI总结 针对多轮智能体强化学习中奖励对比度不足的问题，提出TRACE框架，通过将每个ReAct式思考-行动-观察步骤建模为语义节点，在固定采样预算内将预算分配到提示根和中间前缀，增强奖励对比，提升策略更新信号。

Comments 32 pages, 12 figures, 6 tables

Causal Ensemble Agent: Hierarchical Causal Discovery with LLM-guided Expert Reweighting

因果集成智能体：基于LLM引导的专家重加权的层次化因果发现

Xinyu Li, Yuanyuan Wang, Haoxuan Li, Chuan Zhou, Erdun Gao, Bo Han, Tongliang Liu, Kun Zhang, Howard Bondell, Mingming Gong

机构 * The University of Melbourne（墨尔本大学） ； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Peking University（北京大学） ； Adelaide University（阿德莱德大学） ； Hong Kong Baptist University（香港浸会大学） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 提出因果集成智能体（CEA）框架，通过线性意见池聚合不同层次的统计因果发现结果，并利用大语言模型（LLM）作为元裁判在决策边界附近动态重加权专家，从而构建更准确完整的因果图。

Path Planning Using Deep Deterministic Policy Gradient: A Reinforcement Learning Approach

使用深度确定性策略梯度的路径规划：一种强化学习方法

Qiang Le, Yaguang Yang, Isaac E. Weintraub

机构 * Hampton University（汉普顿大学） ； Air Force Research Laboratory（空军研究实验室） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；agent(abstract)

AI总结 提出基于深度确定性策略梯度的路径规划方法，将威胁建模为圆形禁行区，通过奖励函数引导智能体学习从状态到动作的映射，找到最大安全起始点集，相比传统最优控制方法速度更快，适用于实时应用。

Comments 14 pages, 12 figures

GOPAgen: Motion-Aware and Efficient Agentic Long-Video Understanding with Structural Memory and Hierarchical Reasoning

GOPAgen: 基于结构记忆与层次推理的运动感知高效智能长视频理解

Haozhe Chi, Yang Jin, Yadong Mu

机构 * Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)

AI总结 提出GOPAgen方法，通过视频编解码的GOP运动代理、GOP树推理算法和结构记忆机制，实现高效长视频理解，在多个VQA基准上取得领先性能。

Deployment Decision Reliability: A Generalizability-Theory Framework for Sizing Long-Horizon Agent Evaluations

部署决策可靠性：用于评估长 horizon 智能体规模的概化理论框架

Vasundra Srinivasan

机构 * Stanford School of Engineering（斯坦福工程学院） 纠错

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

AI总结 该研究采用概化理论框架分析三个智能体基准的排行榜，发现其排名反映专业化而非能力，提出 DDR 报告规范并发布相关资源，为企业评估长 horizon 智能体提供可靠方法。

Comments 11 pages, 1 figure, 1 table. Code and reproducibility artifacts: https://github.com/vasundras/agent-reliability-engineering-lab

MEMORA: Embodied Action Memory from Egocentric Videos for Reasoning and Planning

MEMORA：基于自我中心视频的具身动作记忆用于推理与规划

Zihao Yu, Xiu Yuan, Chongjie Zhang

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

AI总结 研究针对长期机器人规划中对具身经验记忆的需求，提出MEMORA方法，通过形成-巩固-检索生命周期及四种类型存储实现具身动作记忆，经实验评估取得良好结果，能为机器人规划提供记忆上下文。

Comments 43 pages, 9 figures. Oral presentation at the Robotics: Science and Systems 2026 Workshop on Foundation Models for Robot Planning (FM4RoboPlan)

Cross-Layer Misalignment Detection in Agent Skills: A Progressive Loading-Aware Contrastive Learning Approach

智能体技能中的跨层错位检测：一种渐进式加载感知对比学习方法

Chengjun Zhang, Yang Gao, Jianna Hur, Jingjing Zhang, Sagar Samtani

机构 * Indiana University Bloomington（印第安纳大学布卢明顿分校） 纠错

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

AI总结 研究智能体技能跨层错位问题，提出渐进式加载感知分层对比学习框架PL-HCL，通过建模技能分层结构和学习跨层一致性来检测错位，使用相关语料库与挑战集，提升宏F1指标，为用户和运营商提供筛选工具与设计原则。

Comments 10 pages, 5 pages supplemental. Accepted at the KDD 2026 Workshop on Evaluation and Trustworthiness of Agentic AI

SafeRun: Enabling Determinism in LLM Planning for Running

SafeRun：在跑步规划中实现LLM的确定性

Meilin Chen, Zepeng Zhai, Jiaxuan Zhao, Yuan Lu

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 针对LLM在跑步规划中因概率性导致安全违规的问题，提出SafeRun框架，通过解耦架构将LLM的软解释与确定性求解器的硬约束分离，实现100%安全评分。

Comments Workshop on Planning in the Era of LLMs (LM4Plan) at ICML 2026

SHE: Trajectory-driven Safety Harness Evolution for LLM Agents

SHE：面向大语言模型智能体的轨迹驱动安全管控机制演化

Wanying Qu, Qinghua Mao, Yu Li, Jiyao Liu, Xin Zhang, Dadi Guo, Yanxu Zhu, Qingyu Liu, Leitao Yuan, Xi Lin, Shanfeng Zhu, Yanwei Fu, Jing Shao, Xia Hu, Dongrui Liu

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出SHE框架，将LLM智能体的安全管控机制分解为四个构件并引入归因引导演化循环，在Agent-SafetyBench上使攻击成功率降低3.1倍，还具备泛化与跨模型迁移能力。

Comments Project: https://github.com/RainbowQTT/SHE

A game theory for foundation models shows new paths to rational cooperation through similarity inference

基础模型的博弈论：通过相似性推理实现理性合作的新路径

Alexander Meulemans, Maciej Wołczyk, Marissa A. Weis, Rajai Nasser, Roberta Rocca, Seijin Kobayashi, Guillaume Lajoie, Angelika Steger, Blake Richards, Marcus Hutter, James Manyika, Rif A. Saurous, João Sacramento, Blaise Agüera y Arcas

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；AI agent(abstract)；autonomous agent(abstract)；planning(abstract)

AI总结 本文提出针对基础模型智能体的嵌入贝叶斯智能体理论模型，通过嵌入均衡机制实现相似性推理，破解经典博弈论预测的社会困境中相互背叛问题，达成稳定合作。

Comments 75 pages, 11 figures

Partner Capability Estimation for Task-Agnostic Adaptation in Ad-Hoc Teamwork

面向临时团队中任务无关适应的伙伴能力估计

Peter Tisnikar, Maja Swieczkowska, Benteng Ma, Gerard Canal, Matteo Leonetti

机构 * King’s College London（伦敦国王学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；autonomous agent(abstract)；planning(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 该研究针对临时团队协作中伙伴能力隐藏与人类行为不可预测问题，提出CE-CM及CE-CM-Div方法，通过仿真采样与多样规划器rollout实现任务无关的能力估计，提升了团队协作的可行性与鲁棒性。

Comments 44 pages, 18 figures, submitted

Context Assembly as the Controlled Variable: A Control-Theoretic View of Harness Policies for Frozen LLM Agents

作为受控变量的上下文组装：冻结大语言模型智能体利用策略的控制理论视角

Debjyoti Paul

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；planning(abstract)；agentic(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 研究聚焦大语言模型智能体，以往控制工具选择等，本文将上下文组装视为受控变量，通过上下文博弈或强化学习策略在线学习，进行形式分解、稳定性论证及不确定性校准分析，给出控制理论视角的相关证据。

Comments 6 pages, 2 figures, 1 table. Code and companion paper's data: https://github.com/dpaul0501/context-optimization-rl

PlanCraft: Sketch, Refine, and Furnish for Architect-Inspired Progressive 3D Residential Scene Generation

PlanCraft：用于受建筑师启发的渐进式3D住宅场景生成的草图绘制、细化和布置

Pengyu Zeng, Yuqin Dai, Jun Yin, Ziyang Han, Ng Cheuk Hei, Jing Zhong, Chaoyang Shi, ZhanXiang Jin, Maowei Jiang, Yuxing Han, Shuai Lu

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

AI总结 研究针对自动住宅平面图生成中忽视的设计渐进性及二维平面图重要性问题，提出PlanCraft，通过SketchPlan提供训练信号，PlanCraft-Diff细化草图，PlanCraft-Agent布置场景，实验显示其在FID及空间合理性上优于现有方法。

NVAITC AI Scientist: A Governed End-to-End Research System -- A Hypertension GWAS Case Study

NVAITC人工智能科学家：一个受治理的端到端研究系统——以高血压全基因组关联研究为例

Eddie Huang, Ken Liao, Iven Fu, Yang-Hsien Lin, Chao-Shun Zhan, Andy Liao, Virginia Chen, Johnson Sun, Pika Wang, Richard Huang, Jiun-Cheng Jiang, Ting-Yuan Liu, Hsing-Fang Lu, Ray Y. Lee, Chi-Chou Liao, Simon See, Fuu-Jen Tsai

机构 * Department of Medical Research, China Medical University Hospital（中国医药大学附设医院医学研究部） ； Master Program for Digital Health Innovation, China Medical University（中国医药大学数字健康创新硕士项目） ； Laboratory for Statistical and Translational Genetics, RIKEN Center for Integrative Medical Sciences（理化学研究所综合医学科学中心统计与转化遗传学实验室） ； AI-Driven Genomic Medicine and Drug Discovery Lab, China Medical University Hospital（中国医药大学附设医院人工智能驱动的基因组医学与药物发现实验室） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；planning(abstract)；workflow(abstract)；agentic(abstract)

AI总结 研究以高血压GWAS为例，介绍受治理的端到端智能研究系统NAIS，其集成多种功能。通过真实数据验证，NAIS能支持生物医学发现，规划队列提取等，重现高血压基因座，在药物性肝损伤预测中也有成果，可产生与专家主导流程相当的输出。

Comments 22 pages, 6 figures, 4 tables

Intern-S2-Preview: Scientific Agentic Foundation Model

Intern-S2-Preview：科学智能体基础模型

Lei Bai, Jiaqi Cao, Chiyu Chen, Guanzhou Chen, Kai Chen, Guangran Cheng, Erfei Cui, Xuanlang Dai, Shengyuan Ding, Shangheng Du, Yanhui Duan, Yue Fan, Youqing Fang, Quan Gan, Yuanyuan Gao, Jiaye Ge, Lixin Gu, Yuzhe Gu, Qipeng Guo, Junjun He, Xin Hong, Ming Hu, Zhouqi Hua, Haian Huang, Junhao Huang, Zixian Huang, Minxi Jin, Lingkai Kong, Alexander Lam, Zehao Li, Zonglin Li, Tianhao Liang, Dahua Lin, Junyao Lin, Tianyang Lin, Zhouhan Lin, Jiangning Liu, Jin Liu, Kuikun Liu, Wenran Liu, Yifei Liu, Yuhong Liu, Yuhong Liu, Zhoumianze Liu, Ziyan Liu, Ziyu Liu, Haijun Lv, Han Lv, Chengqi Lyu, Le Ma, Ningsheng Ma, Zerun Ma, Haoyang Peng, Runyu Peng, Jifei Shan, Zixin Shang, Kou Shi, Xiang Shi, Qisheng Su, Xuerui Su, Hao Sun, Xiao Sun, Yanan Sun, Yu Sun, Huanze Tang, Yinghao Tang, Wenhui Tian, Zhongbo Tian, Bingli Wang, Haomin Wang, Jiarui Wang, Jingzhi Wang, Rui Wang, Xiquan Wang, Yi Wang, Zhecan Wang, Ziyi Wang, Zun Wang, Rubin Wei, Lianyi Wu, Wen Wu, Yue Wu, Yuhan Wu, Zhenyu Wu, Zijian Wu, Shuhao Xing, Jun Xu, Xingle Xu, Xuenan Xu, Xiangchao Yan, Ziang Yan, Bowen Yang, Danni Yang, Lin Yang, Zhiqi Yang, Qian Yao, Haochen Ye, Peng Ye, Jinhui Yin, Jiashuo Yu, Dingbo Yuan, Fei Yuan, Yuhang Zang, Bo Zhang, Chao Zhang, Chen Zhang, Hongjie Zhang, Junming Zhang, Wenlong Zhang, Wenwei Zhang, Yiming Zhang, Zhuo Zhang, Ziyang Zhang, Haiteng Zhao, Penghao Zhao, Yibo Zhao, Zhonghan Zhao, Zhihang Zhong, Bowen Zhou, Peiheng Zhou, Xin Zhou, Xinyu Zhou, Yunhua Zhou, Dongsheng Zhu, Yicheng Zou

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

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

AI总结 本研究提出Intern-S2-Preview系列科学智能体基础模型，通过多阶段训练与架构优化，在多类基准上取得领先结果，相关模块可提升科学任务表现且无需修改主干模型。

Comments 35 pages, 12 figures

Beyond Retrieval: Query-Conditioned Reuse of Long-Horizon Agent Trajectories

超越检索：基于查询条件的长程智能体轨迹复用

Yifei Li, Heng Wang, Lingling Zhang, Muye Huang, Xinyu Zhang, Jiashuai Liu, Hang Yan, Rongman Xu

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

AI总结 该研究针对长程智能体轨迹检索后复用的瓶颈，构建评估框架并提出QCR方法，在多任务基准上验证其优于直接轨迹复用，实现检索质量与经验转化的分离。

Learning-Based Behavior Planning for Automated Driving: Real-World Integration and Deployment

基于学习的自动驾驶行为规划：现实世界集成与部署

Jean-Pierre Busch, Guido Linden, Jan Bergmann, Lutz Eckstein

机构 * RWTH Aachen University（亚琛工业大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） 纠错

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

AI总结 本文提出结合机器学习与经典方法的混合规划架构，通过深度神经网络解读交通场景、优化监督层验证约束，经实车部署验证其在自动驾驶行为规划中的有效性。

Comments 17 pages; Accepted to be published as part of the 17. Uni-DAS e.V. Workshop "Fahrerassistenz und automatisiertes Fahren", September 29-30, 2026

Learning from Environmental Feedback: Credit Assignment across Multiple Timescales for Agentic Reinforcement Learning

从环境反馈中学习：面向智能体强化学习的跨时间尺度信用分配

Yifu Huo, Shunjie Xing, Chenglong Wang, Peinan Feng, Qiaozhi He, Yan Ding, Anxiang Ma, Yuxin Gao, Tongran Liu, Tong Xiao, Jingbo Zhu

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

AI总结 针对智能体强化学习的奖励延迟稀疏问题，提出基于环境反馈的跨时间尺度信用分配方法EFCA，在ALFWorld和WebShop上提升了任务成功率与质量。

Training a Conditioned Video Game Agent on a VLM Annotated Dataset

基于VLM标注数据集训练条件化电子游戏智能体

Katrin Schmid, Iuri Frosio

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

AI总结 该研究针对电子游戏强化学习中奖励获取、加权及稀疏性等问题，提出用VLM标注数据集，结合离线RL训练条件化智能体，并分析实验中的困难与局限。

A Unified Framework for Trajectory Prediction with Explicit Planning and Reaction Decomposition

显式规划与反应分解的轨迹预测统一框架

Jiaheng Chen, Jiaxing Li, Tinghe Zhang, Chaopeng Guo

机构 * Software College, Northeastern University（东北大学软件学院） 纠错

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

AI总结 针对现有轨迹预测方法未充分区分社会影响功能角色的问题，提出INTraJ框架，将社会影响分解为规划与反应两阶段，在四个基准上实现性能提升，验证了阶段性社会建模的重要性。

Comments Accepted by ACM MM 2026

Analytic Planning under Uncertainty with Moment Closure

基于矩闭合的不确定性下解析规划

Shishir Sharma, Doina Precup

机构 * McGill University（麦吉尔大学） ； Mila – Quebec Artificial Intelligence Institute（米拉-魁北克人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于矩闭合的不确定性下解析规划方法，通过二次动作值参数化实现闭式贝尔曼备份，在连续控制中降低目标方差，为感知分布的规划提供了合理框架。

Comments To appear in Proceedings of the 42nd Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI 2026), PMLR

TAVI-TEC: An AI-Based Tool for Procedural Planning of Transcatheter Aortic Valve Implantation

TAVI-TEC：一种基于AI的经导管主动脉瓣植入术手术规划工具

Alessandra Zerillo, Stefano Cannata, Diego Bellavia, Daniele Ciriello, Simone Manini, Salvatore Pasta, Caterina Gandolfo

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

AI总结 本研究提出基于AI的TAVI-TEC框架，可自动完成TAVI术前关键测量与假体尺寸预测，耗时短、测量一致性强，准确率达82%，或能减少操作者差异、简化术前流程。

RecHarness: A Bandit-Routed Agentic Harness for Self-Evolving Recommender Systems

RecHarness：用于自进化推荐系统的多臂老虎机路由智能体框架

Haoran Ling, Yuecheng Li, Zeyu Song, Jing Yao, Shuwen Kang, Chi Lu, Wenjin Wu, Peng Jiang

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

AI总结 RecHarness是一种多臂老虎机路由智能体框架，用于自动化优化推荐系统模型，通过分离方向选择与假设生成、引入跳盆机制提升稳定性，在多任务测试及在线A/B测试中均实现性能提升。

Comments 9 pages, 2 figures

HALO: Heterogeneous Admission through Localized Obligations for Safe Agentic Execution

HALO：基于局部义务的异构准入机制，用于安全智能体执行

Taewoo Park, Kyeonghyun Yoo, Kiseok Kim, Seunghyun Yoo, Hwangnam Kim

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

AI总结 HALO是一种保障智能体执行安全的运行时协议，可保留有效组件、检查动作有效性并替换被阻止动作，在多组实验中均展现出优于整体响应策略的性能。

Comments 16 pages, 2 figures; supplementary material included

SkillRise: Agentic Reinforcement Learning for Cross-Task Skill Evolution

SkillRise：面向跨任务技能演化的智能体强化学习

Zhiyuan Yao, Yuxin Chen, Zhengxi Lu, Zishan Xu, Yueqing Sun, Yifu Guo, Yuquan Lu, Zhengzhou Cai, Kangning Zhang, Zhuowen Han, Zi-Han Wang, Ziang Ye, Qi Gu, Xunliang Cai, Weiwen Liu, Yongliang Shen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Meituan（美团） 纠错

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

AI总结 SkillRise是跨任务学习技能的统一强化学习框架，解耦信用分配机制实现任务求解与技能整理，在多基准上Pass@1性能优于基线，还降低了运行开销。

AgentGFM: A Graph Foundation Model with Node-Agent Information-Flow Control

AgentGFM：具备节点智能体信息流控制的图基础模型

Jingbo Cui, Jitao Zhao, Di Jin, Dongxiao He

机构 * School of Computer Science and Technology, Tianjin University（天津大学计算机科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 针对现有图基础模型固定传播方案不适配节点多样结构模式的问题，提出AgentGFM，以节点为智能体通过预测-行动-观察-修正实现自适应信息流控制，实验验证其在多样图拓扑中的有效性。

Comments 13 pages, 5 figures

Addressable Recall Compaction for Long Context-Window Control in AI Agents

用于人工智能代理中长上下文窗口控制的可寻址召回压缩

Thang Dang, Yuma Ichikawa, Sakina Fatima, Koichi Shirahata

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

AI总结 研究针对长时程语言模型代理上下文窗口超界问题，提出ARC框架，将存档与活动上下文分离，以ID可寻址日志存储工具观察结果，压缩时替换旧观察结果。实验表明该方法能提高信息保留和服务效率。

Comments 20 pages, 2 figures