AI Agent

Instance-level Visual Active Tracking with Occlusion-Aware Planning

实例级视觉主动跟踪与遮挡感知规划

Haowei Sun, Kai Zhou, Hao Gao, Shiteng Zhang, Jinwu Hu, Xutao Wen, Qixiang Ye, Mingkui Tan

机构 * South China University of Technology（南方科技大学） ； Pazhou Laboratory（Pazhou实验室） ； Key Laboratory of Big Data and Intelligent Robot, Ministry of Education（教育部大数据与智能机器人重点实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出OA-VAT方法，通过实例感知原型初始化、在线原型增强跟踪和遮挡感知轨迹规划模块，解决遮挡和相似干扰问题，实现高精度实时跟踪。

Comments CVPR 2026 Poster

Video-Robin: Autoregressive Diffusion Planning for Intent-Grounded Video-to-Music Generation

Video-Robin：基于意图的视频到音乐生成的自回归扩散规划

Vaibhavi Lokegaonkar, Aryan Vijay Bhosale, Vishnu Raj, Gouthaman KV, Ramani Duraiswami, Lie Lu, Sreyan Ghosh, Dinesh Manocha

机构 * University of Maryland College Park（马里兰大学College Park分校） ； Dolby Laboratories（杜比实验室） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

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

AI总结 Video-Robin通过结合自回归规划与扩散合成，实现高质量的语义对齐音乐生成，相比传统方法在速度和质量上均有显著提升。

ColorBrowserAgent: Complex Long-Horizon Browser Agent with Adaptive Knowledge Evolution

ColorBrowserAgent：具有自适应知识演化的复杂长 horizon 浏览器代理

Jihong Wang, Jiamu Zhou, Weiming Zhang, Teng Wang, Weiwen Liu, Zhuosheng Zhang, Xingyu Lou, Weinan Zhang, Huarong Deng, Jun Wang

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

AI总结 本文提出ColorBrowserAgent，通过人类在环的知识适应和知识对齐的渐进总结机制，解决网页自动化中的长周期不稳定性与领域特定先验知识缺乏问题，实验表明其在WebArena和工业部署中均表现优异。

Online Structure Learning and Planning for Autonomous Robot Navigation using Active Inference

基于主动推断的自主机器人导航在线结构学习与规划

Daria de tinguy, Tim Verbelen, Emilio Gamba, Bart Dhoedt

机构 * Ghent University（根特大学） ； Verses ； FlandersMake（弗拉芒制造） 纠错

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

AI总结 本文提出AIMAPP框架，通过统一生成模型实现映射、定位和决策，支持在不确定环境中自主探索和导航，无需预定义地图或大量训练。

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MAGICIAN: Efficient Long-Term Planning with Imagined Gaussians for Active Mapping

MAGICIAN: 通过想象高斯分布实现高效的长期规划用于主动建图

Shiyao Li, Antoine Guédon, Shizhe Chen, Vincent Lepetit

机构 * LIGM, École Nationale des Ponts et Chaussées, IP Paris, Univ Gustave Eiffel, CNRS, France（LIGM，巴黎国立桥梁与道路学院，IP巴黎，格雷夫埃菲尔大学，法国国家科学研究中心，法国） ； École Polytechnique, France（法国高等理工学院，法国） ； Inria, École normale supérieure, CNRS, PSL Research University, France（法国国家科学研究中心，巴黎高等师范学院，法国国家信息与自动化技术研究院，法国） 纠错

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

AI总结 MAGICIAN通过想象高斯分布实现高效长期规划，提升主动建图的探索效率与重建完整性，适用于不同动作空间的室内和室外基准测试。

Comments Accepted at CVPR 2026 (Oral). Project webpage: https://shiyao-li.github.io/magician/

Hybrid Task and Motion Planning with Reactive Collision Handling for Multi-Robot Disassembly of Complex Products: Application to EV Batteries

混合任务与运动规划与反应碰撞处理用于多机器人复杂产品拆解：应用于电动汽车电池

Abdelaziz Shaarawy, Cansu Erdogan, Rustam Stolkin, Alireza Rastegarpanah

机构 * Extreme Robotics Laboratory, School of Metallurgy and Materials, University of Birmingham（极端机器人实验室，冶金与材料学院，伯明翰大学） ； Department of Applied Artificial Intelligence and Robotics, Aston University（应用人工智能与机器人学院，阿斯顿大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于视觉的任务与运动规划框架，用于多机器人协同拆解复杂产品，通过学习型RRT规划器和混合安全层提高路径紧凑性和安全性，实验显示在电动汽车电池拆解中显著降低路径长度和扫过体积。

Self-Reasoning Agentic Framework for Narrative Product Grid-Collage Generation

具有自我推理代理机制的叙事产品网格-拼贴生成框架

Minyan Luo, Yuxin Zhang, Yifei Li, Xincan Wang, Fuzhang Wu, Tong-Yee Lee, Oliver Deussen, Weiming Dong

机构 * MAIS,Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所马克思主义学院） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Theatre Academy（上海戏剧学院） ； Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） ； National Cheng Kung University（国立成功大学） ； University of Konstanz（康斯坦茨大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种自我推理代理框架，用于生成叙事产品网格拼贴，通过构建产品叙事框架和约束-aware提示，提升视觉一致性和叙事丰富度。

Self-Distilled Reinforcement Learning for Co-Evolving Agentic Recommender Systems

基于共演代理推荐系统的自我蒸馏强化学习

Zongwei Wang, Min Gao, Hongzhi Yin, Junliang Yu, Tong Chen, Quoc Viet Hung Nguyen, Shazia Sadiq, Tianrui Li

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

AI总结 本文提出CoARS框架，通过交互奖励和自我蒸馏信用分配，解决传统ARs在交互性和轨迹监督方面的不足，提升推荐性能和用户对齐度。

Comments 13 pages

Illocutionary Explanation Planning for Source-Faithful Explanations in Retrieval-Augmented Language Models

意图解释规划：在检索增强语言模型中实现源忠实的解释

Francesco Sovrano, Alberto Bacchelli

机构 * Collegium Helveticum, ETH Zurich（瑞士苏黎世联邦理工学院学院） ； University of Zurich（瑞士苏黎世大学） 纠错

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

AI总结 研究通过意图宏观规划提升检索增强语言模型中解释的源忠实性，通过链式意图提示提升源忠实度，实验显示在部分模型中提升显著，但整体效果仍有限。

Comments 24 pages; Accepted for publication at XAI'2026

Goal2Skill: Long-Horizon Manipulation with Adaptive Planning and Reflection

Goal2Skill：基于自适应规划与反思的长时程操作

Zhen Liu, Xinyu Ning, Zhe Hu, Xinxin Xie, Weize Li, Zhipeng Tang, Chongyu Wang, Zejun Yang, Hanlin Wang, Yitong Liu, Zhongzhu Pu

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 本文提出双系统框架，通过分离高层语义推理与低层运动执行，提升长时程操作的鲁棒性和适应性，实验表明其在RMBench任务中显著优于基线方法。

LEO-RobotAgent: A General-purpose Robotic Agent for Language-driven Embodied Operator

LEO-RobotAgent: 一种通用的基于语言的机器人代理框架

Lihuang Chen, Xiangyu Luo, Jun Meng

机构 * Zhejiang University, Hangzhou 310000, P. R. China（浙江大学，杭州310000，中华人民共和国） 纠错

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

AI总结 本文提出LEO-RobotAgent框架，旨在通过语言驱动实现机器人在复杂场景中完成多样化任务，具备强泛化能力、鲁棒性和高效性，降低人机交互门槛。

A Comparison of Reinforcement Learning and Optimal Control Methods for Path Planning

强化学习与最优控制方法在路径规划中的比较

Qiang Le, Yaguang Yang, Isaac E. Weintraub

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Hampton University（哈珀学院电气与计算机工程系） ； Air Warfare Directorate, Air Force Research Laboratory（空军研究实验室空战 Directorate） 纠错

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

AI总结 本文比较了强化学习与最优控制方法在路径规划中的应用，提出基于DDPG的方法能快速生成安全路径，但存在不可行区域，未来将改进奖励函数和探索其他方法。

Comments 8 pages, 9 figures, submitted to AAAI Conference

EA-Agent: A Structured Multi-Step Reasoning Agent for Entity Alignment

EA-Agent：一种用于实体对齐的结构化多步推理代理

Yixuan Nan, Xixun Lin, Yanmin Shang, Ge Zhang, Zheng Fang, Fang Fang, Yanan Cao

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

AI总结 本文提出EA-Agent，通过多步规划与执行将实体对齐转化为结构化推理过程，引入属性和关系三元组选择器提升效率，实验表明其在三个基准数据集上均优于现有方法。

Comments ACL 2026,Main Conference

Exploring Dissatisfaction in Bus Route Reduction through LLM-Calibrated Agent-Based Modeling

通过LLM校准的Agent-Based建模探索公交路线削减中的不满

Qiumeng Li, Xinxi Yang, Suhong Zhou

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

AI总结 研究通过LLM校准的ABM探讨公交路线削减对不同群体不满及网络韧性的影响，发现网络结构对系统稳定性影响大于容量因素，路线削减导致不满指数急剧上升，尤其影响残疾人士和老年人。

Comments The authors have withdrawn this preprint due to errors in figure presentation and labeling. A revised manuscript will be submitted once these issues are resolved

ClawMobile: Rethinking Smartphone-Native Agentic Systems

ClawMobile：重新思考原生智能手机代理系统

Hongchao Du, Shangyu Wu, Qiao Li, Riwei Pan, Jinheng Li, Youcheng Sun, Chun Jason Xue

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

AI总结 本文提出ClawMobile，一种针对智能手机环境的代理系统架构，通过分层设计提升执行稳定性与可重复性，并探讨移动LLM运行时的关键挑战。

Comments Accepted at EuroMLSys 2026, 7 pages, 1 figure

V-CAGE: Vision-Closed-Loop Agentic Generation Engine for Robotic Manipulation

V-CAGE：用于机器人操作的视觉闭环代理生成引擎

Yaru Liu, Ao-bo Wang, Nanyang Ye

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 V-CAGE通过闭环代理生成框架实现机器人数据合成，结合语义布局规划和视觉自验证，提升环境生成的语义结构和可达性，解决传统方法在场景生成中的不足。

RoboAgent: Chaining Basic Capabilities for Embodied Task Planning

RoboAgent: 通过基本能力串联实现具身任务规划

Peiran Xu, Jiaqi Zheng, Yadong Mu

机构 * Peking University（北京大学） ； XYZ Embodied AI（XYZ具身智能） 纠错

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

AI总结 本文提出RoboAgent，通过串联基本能力实现具身任务规划，利用单个VLM构建能力驱动的规划框架，结合多阶段训练方法提升规划效果。

Comments CVPR 2026

The Depth Ceiling: On the Limits of Large Language Models in Discovering Latent Planning

深度上限：大语言模型在发现潜在规划中的局限性

Yi Xu, Philipp Jettkant, Laura Ruis

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； Imperial College London（帝国理工学院） ； MIT（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 研究探讨了大语言模型在无监督情况下发现多步规划策略的极限，发现模型在单次前向传递中能执行最多七步潜在规划，揭示了训练与测试时能力的差异。

Comments 10 pages, 3 figures, 1 table (30 pages, 9 figures, 10 tables including references and appendices)

Planning to Explore: Curiosity-Driven Planning for LLM Test Generation

规划以探索：基于好奇心的规划用于LLM测试生成

Alfonso Amayuelas, Firas Laakom, Piotr Piękos, Wenyi Wang, Yifan Xu, Yuhui Wang, Jürgen Schmidhuber, William Wang

机构 * University of California, Santa Barbara（加州大学圣塔芭芭拉分校） ； King Abdullah University of Science and Technology（阿卜杜拉国王科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出CovQValue方法，通过将覆盖地图反馈给LLM生成多样化计划，并利用LLM估计的Q值选择最信息量的计划，以平衡即时分支发现与未来可达性，优于贪心策略，在测试生成任务中取得更高覆盖率。

Scaling the Scaling Logic: Agentic Meta-Synthesis of Logic Reasoning

扩展扩展逻辑：代理元合成逻辑推理

Bowen Liu, Zhi Wu, Runquan Xie, Zhanhui Kang, Jia Li

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

AI总结 本文提出SSLogic框架，通过代理迭代生成和优化可执行的生成器-验证器对，生成具有新规则和难度梯度的任务家族，提升训练效率。

Comments 41 pages, 8 figures, 5 tables in the main body. Project page: https://github.com/AdAstraAbyssoque/Scaling-the-Scaling-Logic, typos corrected, claims cleared

When AI Agents Disagree Like Humans: Reasoning Trace Analysis for Human-AI Collaborative Moderation

当AI代理像人类一样产生分歧：用于人机协作 moderation 的推理轨迹分析

Michał Wawer, Jarosław A. Chudziak

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

AI总结 本文研究AI代理在仇恨言论 moderation 中的分歧模式，通过推理轨迹分析发现分歧结构比幅度更能预测人类判断需求，提出从共识寻求转向不确定性揭示的多代理设计。

Comments Accepted to the ICLR 2026 Workshop on "From Human Cognition to AI Reasoning: Models, Methods, and Applications (HCAIR)

LensAgent: A Self Evolving Agent for Autonomous Physical Inference of Sub-galactic Structure

LensAgent：一种用于自主物理推断亚银河结构的自演化代理

Xiaotang Feng, Zihan Wang, Zilang Shu, Jean-Paul Kneib, Philip Torr

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

AI总结 本文提出LensAgent，一种无需训练的大型语言模型驱动框架，用于自主推断质量分布，克服了质量片退化和手动或神经网络建模的可扩展性问题，成功重建了SLACS Grade A强引力透镜系统的质量分布。

Secure Planning Against Stealthy Attacks via Model-Free Reinforcement Learning

通过模型无关强化学习实现对隐蔽攻击的安全规划

Alper Kamil Bozkurt, Yu Wang, Miroslav Pajic

机构 * Duke University（杜克大学） 纠错

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

AI总结 本文提出利用模型无关强化学习在未知随机环境中实现安全规划，通过将攻击者与控制器视为博弈双方，以线性时序逻辑公式表达其目标，解决在未知环境中满足LTL公式的问题。

Journal ref 2021 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Xi'an, China, 2021, pp. 10656-10662

ECG Foundation Models and Medical LLMs for Agentic Cardiovascular Intelligence at the Edge: A Review and Outlook

ECG基础模型与医疗大语言模型用于边缘端心血管智能：综述与展望

Mudassir Hasan Khan, Ahmad Nayfeh, Mudassir Masood, Ali Ahmad Al-Shaikhi, Muhammad Mahboob Ur Rahman, Tareq Y. Al-Naffouri

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

AI总结 本文综述了用于心血管疾病诊断、监测和临床决策支持的ECG基础模型和医疗大语言模型，探讨了其在边缘计算中的应用及未来发展方向。

Comments 18 pages, 4 figures, 4 tables, under review with a journal

Multi-Objective Agentic Rewrites for Unstructured Data Processing

多目标代理重写用于无结构数据处理

Lindsey Linxi Wei, Shreya Shankar, Sepanta Zeighami, Yeounoh Chung, Fatma Ozcan, Aditya G. Parameswaran

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

AI总结 MOAR通过引入新的指令类别和全局搜索算法，提升DocETL在准确性和成本上的优化能力，实现更高的准确性并匹配最佳成本。

Comments 24 pages, 8 figures, 12 tables

Battery Electric Truck Infrastructure Co-design via Joint Optimization and Agent-based Simulation

通过联合优化和基于代理的仿真设计电池电动卡车基础设施

Juan Pablo Bertucci, Mauro Salazar, Theo Hofman

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

AI总结 本文通过联合优化和基于代理的仿真，研究了物流配送网络中充电基础设施与调度的协同设计，验证了优化框架在荷兰案例中的有效性，展示了优化策略在降低成本和减少排队时间方面的优势。

Journal ref IEEE Transactions on Transportation Electrification, vol. 11, no. 5, pp. 11296-11306, 2025

Hierarchical Motion Planning and Control under Unknown Nonlinear Dynamics via Predicted Reachability

通过预测可达性在未知非线性动力学下进行分层运动规划与控制

Zhiquan Zhang, Melkior Ornik

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 本文提出一种分层规划-控制框架，通过分步逼近未知非线性系统，利用可达性理论和预测可达性条件保证运动规划的正式可达性。

Agent Contracts: A Formal Framework for Resource-Bounded Autonomous AI Systems

智能体合同：资源受限自主AI系统的正式框架

Qing Ye, Jing Tan

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

AI总结 本文提出智能体合同框架，通过正式机制规范资源使用和运行时间，实现多智能体协调中的预算守恒与层次化控制，实验显示显著提升效率与资源管理可控性。

Comments v3: Minor fixes and workshop acceptance indication

Aerial Agentic AI: Synergizing LLM and SLM for Low-Altitude Wireless Networks

空域代理AI：融合LLM和SLM用于低空无线网络

Li Dong, Feibo Jiang, Kezhi Wang, Cunhua Pan, Dong In Kim, Ekram Hossain

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

AI总结 本文提出空域代理AI框架，通过融合小型语言模型和大型语言模型，解决低空无线网络中的计算、通信和实时性冲突问题，实现高效协同与决策优化。

LSAI: A Large Small AI Model Codesign Framework for Agentic Robot Scenarios

LSAI：一种面向智能体机器人场景的大型小型AI模型协同设计框架

Longyu Zhou, Supeng Leng, Tianhao Liang, Jianping Yao

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

AI总结 本文提出LSAI框架，通过大小型AI模型深度交互提升机器人协作的准确性和实时性，实验表明其在环境感知准确率和协作延迟方面优于传统方法。

Comments 7 pages