AI Agent

Agentic AI-Enabled Solar-Powered High-Altitude Platforms for Sustainable SAGINs

智能体人工智能赋能的太阳能驱动高空平台用于可持续空天地一体化网络（SAGINs）

Haoxiang Luo, Bang Huang, Mohamed-Slim Alouini

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

AI总结 本研究针对SAGINs的耦合能源需求，提出原生适用于HAP的智能体AI框架，经灾难案例验证，可提升能源效率等性能，为SAGINs可持续发展提供关键方向。

Rethinking Agent Security as a Networking Problem

将智能体安全重新思考为一个网络问题

Van Tran, Taveesh Sharma, Tajveer Singh Dhesi, Nick Feamster

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

AI总结 该研究针对现有以智能体为中心的安全防御无法可靠防范AI智能体风险的问题，借鉴网络领域原则，提出结合确定性执行与语义策略的AI智能体安全系统设计思路。

Beyond Relevance: Bayesian Evidence Acquisition for Agentic Whole-Slide Image Reasoning

超越相关性：面向智能体的全切片图像推理的贝叶斯证据获取

Bryan Wong, Xun Xu, Huazhu Fu, Nancy F. Chen, Mun Yong Yi

机构 * A*STAR（新加坡科技研究局） 纠错

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

AI总结 本研究提出BEACON框架，将WSI推理建模为贝叶斯证据获取问题，通过最大化预期信息增益减少诊断不确定性，在五个WSI-VQA基准的零样本实验中，其性能优于同类无训练智能体框架，提升了证据获取效率。

A-SR: Self-Evolving Agentic LLMs for Symbolic Regression via Hierarchical Coordination

A-SR：通过分层协调实现符号回归的自进化智能体大语言模型

Wenxiao Zhao, Dong Liu, Kaiyi Xu, Feng Liu, Zhen Zhao, Fei Ben, Shu Wang, Wenhao Li, Ying Nian Wu, Fenghua Ling, Haobo Li, Lei Bai

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

AI总结 A-SR是一种自进化智能体框架，通过分层协调实现符号回归，在LLM-SRBench科学领域和真实世界任务上显著提升了符号回归的Acc@0.01和归一化均方误差指标。

Comments 18 pages, 8 figures, including appendix

SCOPE: Field-of-View-Aware Path Planning in Unknown 3D Environments via Safety-Volume Certification

SCOPE：通过安全体积认证在未知三维环境中感知视场的路径规划

Junbin Yuan, Muqing Cao, Yunwoo Lee, Brady Moon, Sebastian Scherer

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Brigham Young University（杨百翰大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 SCOPE是一种在未知3D环境中规划路径的框架，通过安全体积认证实现视场感知，可到达所有目标、减少任务时间，真实机器人演示验证其有效性。

Comments Project website: https://yuanjunbin.github.io/scope-planner/

ETA: A New Agentic Paradigm for Embodied Tasks

ETA：一种用于具身任务的新型智能体范式

Yitong Chen, Zezheng Huai, Sixian Li, Yubang Wang, Haozhe Zhang, Yifei Zhang, Hechang Chen, Jingjing Gong, Yu-Gang Jiang, Xipeng Qiu

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

AI总结 针对当前具身系统泛化依赖训练数据、长时执行难控的问题，提出新型具身任务智能体范式ETA，发布开源实现OpenETA，为Codex提供轻量级插件以支持具身任务处理。

Agentic Reinforcement Learning with Self-Distilled Reward Shaping

具有自提炼奖励塑造的智能体强化学习

Ranxu Zhang, Guinan Chen, Chenshaodong, Jinghao Lin, Xiaozhou Xu, Sunzhe, Yanyong Zhang, Chao Wang

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

AI总结 针对智能体强化学习中稀疏奖励无法分配中间决策信用的问题，提出ADRS框架，通过校准教师分数等提升多轮语言智能体在长时域任务的性能，且增益稳定。

Comments 17 pages,10 figures,11 tables

An Agentic Approach to Metadata Reasoning

元数据推理的代理方法

Jiani Zhang, Sercan O. Arik, Cosmin Arad, Fatma Ozcan, Alon Halevy

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

AI总结 本文提出元数据推理代理，通过检索候选表和自主咨询元数据，有效筛选数据源。在KramaBench和合成基准测试中，其在数据选择和避免低质量数据方面表现优异。

Trajectories That Segment Themselves: Agent-Declared Boundaries as a Training Unit

自分割轨迹：智能体声明边界作为训练单元

Jingxi Wei

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

AI总结 该研究提出智能体声明边界的采集时语义自分割方法，将其作为训练单元，实验表明该分段具有一致性，下游DPO在特定任务中表现优于对照组。

Comments 20 pages, 6 figures, 11 tables. Includes appendices with full controls and ablations

Track-Guided Hierarchical Reinforcement Learning for Autonomous Vehicle Drifting with Minimum-Lap-Time Planning

赛道引导分层强化学习用于最小圈速规划的自动驾驶车辆漂移控制

Sheng Zhao, Bolin Zhao, Xiaodong Wu, Chen Lv

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

AI总结 该研究针对自动驾驶车辆漂移控制的双目标难题，提出TgRL分层强化学习框架，结合最优轨迹规划训练智能体，实现了兼顾控制性能与圈速缩短的漂移竞赛策略。

ACDC: Adaptive Curriculum Planning with Dynamic Contrastive Control for Goal-Conditioned Reinforcement Learning in Robotic Manipulation

ACDC：基于动态对比控制的自适应课程规划用于机器人操控的面向目标强化学习

Xuerui Wang, Guangyu Ren, Tianhong Dai, Bintao Hu, Shuangyao Huang, Wenzhang Zhang, Hengyan Liu

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

AI总结 本文提出ACDC方法，结合自适应课程规划与动态对比控制，提升机器人操控任务中的样本效率和任务成功率。

Comments Withdrawn by the authors after identifying inconsistencies between the described adaptive curriculum and the implementation used to generate the reported experiments, particularly in the success-rate feedback mechanism and replay-weight schedule. These issues require the experiments and conclusions to be reevaluated

The Agency Gap in AI-Supported Writing: How Reactive and Proactive Agent Designs Shape Multimodal Reasoning

AI辅助写作中的主体差距：反应式与主动式智能体设计如何塑造多模态推理

Yueqiao Jin, Kaixun Yang, Roberto Martinez-Maldonado, Dragan Gašević, Lixiang Yan

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

AI总结 该研究针对AI辅助写作中的主体差距，对比反应式与主动式智能体设计的效果，发现主动式设计可强化多模态推理关联，还能缩小AI素养相关的表现差异，为教育AI智能体设计提供了方向。

Agentic AI Autonomy Assessment: A Decision-Support Framework Towards Governed Supply Chain Systems

智能体人工智能自主性评估：面向受治理供应链系统的决策支持框架

Lennart Trumpler, Rodrigo Furlan de Assis, Elias Ribeiro da Silva, Luis Antonio de Santa-Eulalia, Christian Hendriksen

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

AI总结 本文针对智能体人工智能在供应链决策中应用但治理不足的问题，提出AAAA框架，基于用户委托等三维度衡量任务自主性，经模拟游戏测试结构效度，揭示自主性与层级成本关系，为供应链智能体风险评估等提供基础。

Comments 28 pages, 7 figures

RoboHarness: Memory-Driven Orchestration of Heterogeneous Robot Policies for Long-Horizon Planning

RoboHarness：用于长期规划的异构机器人策略的内存驱动编排

Jinbang Huang, Yuanzhao Hu, Zhiyuan Li, Ran Qi, Yixin Xiao, Zhanguang Zhang, Mark Coates, Tongtong Cao, Yingxue Zhang

机构 * Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚方舟实验室） ； University of British Columbia（英属哥伦比亚大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； McGill University（麦吉尔大学） ； Labs（2012实验室） 纠错

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

AI总结 针对长期机器人任务需多种能力、异构策略编排难的问题，提出RoboHarness框架，通过多模态执行内存等表征策略能力边界，经内存桥接稳定策略交接，实验验证其在长期规划和分布外鲁棒性上有显著提升。

Comments 21 pages, 8 figures

Melo: A Production LLM-Powered Music Recommendation Agent

Melo：一个由大语言模型驱动的音乐推荐代理

Shijia Wang, Da Guo, Qiang Xiao, Fanghui Bi, Weisheng Li, Dongjing Wang, Chuanjiang Luo

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

AI总结 研究基于网易云音乐部署的大语言模型驱动音乐推荐代理Melo，针对实体幻觉和长尾退化故障模式，采用推理时实体基础和反思性重试机制，经测试在播放列表留存和参与度指标上有提升，强调运行时机制对推荐进展的重要性。

Journal ref Proceedings of the 20th ACM Conference on Recommender Systems (RecSys '26), September 27-October 02, 2026, Minneapolis, MN, USA

ARBITER: Guarded Agentic Control for SLO-Oriented Kubernetes Remediation

ARBITER：面向服务水平目标的Kubernetes修复的受保护代理控制

Pooyan Habibi, Alberto Leon-Garcia

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

AI总结 研究在Kubernetes微服务上维护SLO的难题，提出ARBITER受保护控制平面，构建因果资源图等，分离规划与执行，支持多种规划方式。通过实验评估其在选择修复操作和下游目标等方面的效果，展示了优于HPA/仅资源控制的性能。

Semi-on-Demand Off-Peak Transit Services with Shared Autonomous Vehicles -- Service Planning, Simulation, and Analysis in Munich, Germany

基于共享自动驾驶车辆的半按需非高峰公交服务——德国慕尼黑的服务规划、模拟与分析

Max T. M. Ng, Roman Engelhardt, Florian Dandl, Vasileios Volakakis, Hani S. Mahmassani, Klaus Bogenberger

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

AI总结 研究基于共享自动驾驶车辆的半按需非高峰公交服务，结合分析建模与模拟方法，探讨德国慕尼黑十条公交线路的服务规划等关键问题，发现SAV可提高服务质量，验证了分析模型，明确最佳SoD设置及过渡阶段的情况。

Comments 38 pages, 10 figures, accepted for publication in Transportation Research Part C: Emerging Technologies. A previous version was presented at the 104th Transportation Research Board Annual Meeting, Washington, D.C

Journal ref Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 2026

Agentic CPU-GPU Scheduling for Heterogeneous AI Workloads

用于异构人工智能工作负载的智能CPU-GPU调度

Tianxi Lu, Sherief Reda

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

AI总结 研究异构人工智能工作负载的调度问题，提出将设备调度制定为三种选项，识别影响延迟的因素，构建智能调度器，该调度器在多种场景下达到最优映射，精度与经典基线匹配且无需离线训练，性能优于其他策略。

Comments 15 pages, 5 figures

Three-Body Alignment: Aligning Chess Agent with Human Reasoning through Reranked Rationale

三体对齐：通过重新排序的理由将国际象棋智能体与人类推理对齐

Jaymari Chua, Chen Wang, Liming Zhu, Lina Yao

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

AI总结 研究如何通过国际象棋中的“三体对齐”，分析人类专家、引擎辅助评论员和大语言模型产生的理由间语义差异，构建多源理由数据集，进行实证分析与实验，开发数据集结构并开源，以改善智能体与人类对齐及决策的可解释性。

Keeping the Cache Warm Pays: Keepalive Economics for Agentic Workloads

保持缓存热度是值得的：智能工作负载的保活经济学

Maxim Khailo

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

AI总结 研究智能工作负载中缓存前缀易被逐出致成本增加的问题，提出客户端保活方法，通过定时器重放前缀保持缓存热度，降低请求成本，还探讨了ping频率及保活策略的经济性，推导了运营商策略。

Comments 5 pages, 1 figure, 3 tables. Measurement data and harness: https://github.com/mempko/pi (scripts/cache-research)

Remote ID Spoofing-Aware Trajectory Planning for Small Unmanned Aerial Systems

小型无人机系统的远程ID欺骗感知轨迹规划

Jeremiah Webb, Bryce Bjorkman, Abel Diaz Gonzalez, Austin Coursey, Noah Dahle, Kailani Lemieux Mack, Filippos Fotiadis, Gautam Biswas, Bryan C. Ward, Abenezer Taye

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

AI总结 针对小型无人机在RID位置欺骗攻击下的轨迹规划问题，提出分散式欺骗感知框架，利用物理层观测评估广播可信度，检测定位欺骗代理，集成到规划器中，仿真显示可减少近空中碰撞事件且保持计算效率。

Comments 9 pages, 3 figures, to be published in IEEE DASC 2026 Conference proceedings

UniETP: Unifying Environments for Generalizable Embodied Task Planning

UniETP：统一用于通用具身任务规划的环境

Peiran Xu, Jiaqi Zheng, Ziyou Wang, Yadong Mu

机构 * Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 针对具身任务规划中模拟器和数据集孤立的问题，提出UniETP统一接口，整合四个常用模拟器，兼具标准化与多样性，构建新数据集，通过实验评估模型具身规划能力并分析瓶颈。

Comments We are actively working on releasing the codes and data

Path Planning Optimisation for SParse, AwaRe and Cooperative Networked Aerial Robot Teams (SpArC-NARTs): Optimisation Tool and Ground Sensing Coverage Use Cases

稀疏、感知与协作网络化空中机器人团队（SpArC-NARTs）的路径规划优化：优化工具与地面传感覆盖应用案例

Maria Conceição, António Grilo, Meysam Basiri

机构 * Institute for Systems and Robotics（系统与机器人研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种用于稀疏、感知和协作网络化空中机器人团队的路径规划工具，通过考虑环境信息、能量限制和通信约束，优化任务目标并提升群体协作效率。

Comments 28 pages, published in Robotics and Autonomous Systems (Elsevier)

3D Geometric Tooth Alignment Planning via Deep Reinforcement Learning

通过深度强化学习进行3D几何牙齿对齐规划

Yong Li, Jianwen Lou, Jiayue Ma, Yao-Xiang Ding, Youyi Zheng, Haihua Zhu

机构 * School of Software Technology, Zhejiang University（浙江大学软件学院） ； State Key Laboratory of CAD&CG, Zhejiang University（浙江大学CAD&CG国家重点实验室） ； Stomatology Hospital, Zhejiang University School of Medicine（浙江大学医学院附属口腔医院） 纠错

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

AI总结 研究针对3D几何牙齿对齐规划问题，提出基于深度强化学习的框架。利用马尔可夫决策过程，结合三项创新：基于Transformer的智能体、动态掩码方案和两阶段课程学习策略，在数据集上评估，该方法在路径安全和效率上优于基线，提供自动化正畸对齐规划方案。

Do AI Agents Know When a Task Is Simple? Toward Complexity-Aware Reasoning and Execution

人工智能代理知道任务何时简单吗？迈向复杂性感知推理与执行

Junjie Yin, Xinyu Feng

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

AI总结 研究探讨LLM代理缺乏任务感知执行范围估计能力，提出E3方法，在MSE-Bench基准测试及真实模型工具中验证，该方法能在保证成功率时大幅降低成本，推动迈向工程基础人工智能，还发布了框架和基准。

Comments 27 pages, 8 figures, 8 tables. Code and benchmark: https://github.com/eejyin/Do-AI-Agents-Know-When-a-Task-Is-Simple-Toward-Complexity-Aware-Reasoning-and-Execution

Git-Assistant: Planning-Based Support for Updating Git Repositories

Git辅助工具：基于规划的Git仓库更新支持

Alfredo Garrachón Ruiz, Tomás de la Rosa, Daniel Borrajo

机构 * AI Research, JPMorganChase（人工智能研究，摩根大通） 纠错

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

AI总结 研究针对git工具对开发者有挑战的问题，提出结合大语言模型与自动规划的Git-Assistant，经合成和随机git环境评估，证明该方法能提升仓库管理可靠性、减少错误，展现混合人工智能方法在开发者辅助上的潜力。

Comments Pending permissions from the private company

Large Language Model Enhanced Differentiable Trajectory Planning for IoT-Enabled Autonomous Driving

用于物联网支持的自动驾驶的大语言模型增强可微轨迹规划

Shihao Zhang, Jing Yang, Ziyu Song, Zheng Lin, Sunil Prajapat, Zhaochen Xia, Hemant Ghayvat, Haitao Ding, Lip Yee Por, Ashok Kumar Das

机构 * State Key Laboratory of Automotive Simulation and Control, Jilin University（吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室） ； Center of Research for Cyber Security and Network (CSNET), Faculty of Computer Science and Information Technology, Universiti Malaya（马来西亚大学计算机科学与信息技术学院网络安全与网络研究中心） ； Interdisciplinary Centre for Security, Reliability and Trust (SnT), University of Luxembourg（卢森堡大学安全、可靠性与信任跨学科中心） ； IMT, Department of Humanities and Technology, Roskilde University（罗斯基勒大学人文与技术系IMT） ； Center for Security, Theory and Algorithmic Research, International Institute of Information Technology（国际信息技术研究所安全、理论与算法研究中心） ； Department of Computer Science and Engineering, College of Informatics, Korea University（韩国大学信息学院计算机科学与工程系） 纠错

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

AI总结 针对物联网支持的自动驾驶规划问题，提出大语言模型增强可微轨迹规划框架。通过以周围智能体为中心的数据增强、复杂度感知的语义增强模块及可微优化模块，提升规划效果，在相关基准测试中取得高分，验证了在线部署和实时闭环执行能力。

Comments 13 pages, 5 figures

PrismAD: Decoupled Planning via Semantic Mixture-of-Planners for End-to-End Autonomous Driving

PrismAD：通过语义规划器混合实现端到端自动驾驶的解耦规划

Kang Ding, Zhigui Lin, Hongsong Wang, Jie Gui, Qi Liu, Zhe Wang, Luqi Tang, Lei He

机构 * School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University（清华大学车辆与运载学院） ； State Key Laboratory of Intelligent Green Vehicle and Mobility, Tsinghua University（清华大学智能绿色车辆与出行国家重点实验室） ； School of Cyberspace Security, Southeast University（东南大学网络空间安全学院） ； School of Computer Science and Engineering, Southeast University（东南大学计算机科学与工程学院） ； School of Automotive Engineering, Wuhan University of Technology（武汉理工大学汽车工程学院） ； SAIC GM Wuling Automobile Co., Ltd.（上汽通用五菱汽车股份有限公司） 纠错

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

AI总结 研究针对自动驾驶规划器耦合问题，提出PrismAD框架，将场景令牌分组，用独立规划专家学习专门表示，语义感知路由器聚合预测，引入稀疏top-$K$激活，实验证明该框架性能具竞争力。

Comments 8 pages,5 figures

LLM-Centric Agentic AI for UAV Swarms: Architecture, Enabling Technologies, and Open Problems

用于无人机群的以大语言模型为中心的智能体人工智能：架构、使能技术及开放问题

Yousef Emami, Rahim Taheri, Mohammadhossein Homaei, Muhammad Atif Ur Rehman, Mohammad Shojafar

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

AI总结 研究针对无人机群实际部署受限问题，提出以大语言模型为中心的智能体人工智能LAUS，回顾相关使能技术，分析威胁，确定包括抗幻觉推理等在内的开放研究挑战。

Comments 8 pages, 4 figures, 2 tables

Path Planning for a Cooperative Navigation Aid Vehicle to Assist Multiple Agents Sequentially

为协助多个智能体依次导航的协作导航辅助车路径规划

Artur Wolek

机构 * Department of Mechanical Engineering（机械工程系） ； Engineering Science, University of North Carolina at Charlotte（工程科学，北卡罗来纳大学夏洛特分校） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种贪心算法，用于规划协作导航辅助车路径，以依次协助多个智能体并减少导航不确定性。

Comments 6 pages

Journal ref IFAC-PapersOnLine 58 (20), 133-138, 2024