AI Agent

NKI-Agent: Domain-Specific Fine-Tuning and Agentic Tool Use for Neuron Kernel Generation

NKI-Agent：用于神经元内核生成的特定领域微调与智能体工具使用

Junjie Tang, Jun Huan, Hao Zhou, Yuhao Zhang, Lin Wang

机构 * AWS Neuron Team（亚马逊云科技神经元团队） ； Amazon Web Services（亚马逊云科技） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(title,title_cn)；tool use(title,abstract)；agentic(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对新兴AI加速器，介绍NKI-Agent系统，结合特定领域监督微调与编译验证修复智能体循环生成NKI内核，适配框架、构建基准并评估，显示工具使用关键及不同模型表现，为强化学习奖励设计提供指导。

Comments 7 pages. Accepted at DL4C @ ICML 2026 Workshop

PYPILINE: Malicious PyPI Package Detection via Suspicious API Knowledge and Agent Workflow

PYPILINE：通过可疑API知识和Agent工作流检测恶意PyPI包

Siyuan Pang, Yepeng Yao, Zhengwei Jiang, Zijing Fan, Haozhe Li, Baoxu Liu

专题命中 工具调用 ：agent(title,title_cn)；workflow(title,abstract)；AI agent(abstract_cn)

AI总结 提出PYPILINE方法，结合可疑API知识库与Agent工作流，通过静态分析构建知识库并自动检测恶意PyPI包，在精度、召回率和F1分数上显著优于现有工具。

Agentic-Ideation: Sample Efficient Agentic Trajectories Synthesis for Scientific Ideation Agents

Agentic-Ideation: 面向科学构思智能体的样本高效智能体轨迹合成

Keyu Zhao, Lingyan Kong, Fengli Xu, Yong Li

机构 * Department of Electronic Engineering, Tsinghua University（清华大学电子工程系） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,title_cn)；agent(abstract)；workflow(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 提出Agentic-Ideation框架，通过Oracle引导的数据合成策略和掩码训练，高效生成高质量智能体轨迹，在科学构思任务上整体质量提升11.91%，数据合成效率提高10倍以上。

ToolChain-CRC: Conformal Risk Control for Agentic AI Under Retrieval and Tool-Use Drift

ToolChain-CRC: 检索与工具使用漂移下代理型AI的共形风险控制

Jeffery Opoku, David Banahene

机构 * The University of Texas Rio Grande Valley（德克萨斯大学里奥格兰德谷分校） ； Florida International University（佛罗里达国际大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：tool-use(title,abstract)；agentic(title,abstract)；agent(abstract)；AI agent(abstract)

AI总结 针对检索增强和工具使用代理在漂移下的风险控制问题，提出ToolChain-CRC方法，通过构建轨迹级风险评分并校准接受或干预规则，实现可证明的轨迹级风险控制。

Comments 26 pages, 11 figures

Cost-Aware Speculative Execution for LLM-Agent Workflows: An Integrated Five-Dimension Method

成本感知的LLM-Agent工作流投机执行：一种综合五维方法

Faisal Fareed

机构 * AWS（亚马逊网络服务） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(title,title_cn)；分类 cs.AI

AI总结 提出一种五维投机执行方法，通过贝叶斯概率估计和成本定价，在LLM-Agent工作流中平衡延迟与成本，并确保无副作用回滚。

HyperAgent: Planning and Acting over Tool-Schema Hypergraphs for Tool-Use LLM Agents

HyperAgent：面向工具-模式超图的规划与执行，用于工具使用型大语言模型智能体

Zian Zhai, Xingyu Tan, Gaowang Zou, Xiaoyang Wang, Wenjie Zhang

专题命中 工具调用 ：tool-use(title,abstract)；planning(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE

AI总结 HyperAgent是一种基于工具-模式超图的LLM智能体框架，通过构建相关图引导任务规划与执行，在AppWorld实验中提升了任务完成性能并降低了资源消耗。

IntentKV: Cross-Turn Intent-Aware KV Cache Pruning for Agent Inference

IntentKV: 面向Agent推理的跨轮次意图感知KV缓存剪枝

Junjie Li, Jiong Lou, Jie Li

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(title,title_cn)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 针对多轮LLM Agent中KV缓存成为服务瓶颈的问题，提出IntentKV方法，通过会话级QueryMemory和残差注意力头实现跨轮次意图感知的KV剪枝，在保持精度的同时大幅降低峰值请求token和KV读取量。

AppWorld-UL: Benchmarking Diverse Agent-User Interactions for Tool-Use

AppWorld-UL：用于工具使用的多样化智能体-用户交互基准测试

Junzhi Chen, Harsh Trivedi, Jane Pan, Michael JQ Zhang, Tejas Srinivasan, Niranjan Balasubramanian, Ashish Sabharwal

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；tool-use(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

AI总结 研究针对当前智能体-用户交互基准测试不足，引入 AppWorld-UL 基准测试，基于 AppWorld 框架及模拟应用构建多样任务，用大型语言模型模拟用户行为，评估显示其难度大，能推动回路中工具使用智能体研究。

Comments ICML 2026

Agent-to-Agent Finance: Blockchain Payments and Trust Infrastructure for Autonomous AI Agents

代理间金融：面向自主AI代理的区块链支付与信任基础设施

Hui Gong

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；AI agent(title,abstract)；autonomous agent(abstract)

AI总结 本文提出代理间金融概念，利用区块链可编程结算、智能钱包、去中心化注册表和可验证计算解决自主AI代理在身份、授权、支付、验证、声誉和问责方面的协调摩擦，强调有限自主权设计。

Comments 22 pages, 3 figures, 4 tables

ToolAnchor: Anchoring Counterfactual Context to Boost Agentic Tool-use Capability

ToolAnchor：锚定反事实上下文以提升智能体工具使用能力

Weiting Liu, Jieyi Bi, Wanqi Zhou, Jianfeng Feng, Yining Ma, Ai Han, Wenlian Lu

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； MIT（麻省理工学院） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；tool-use(title)；agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究针对工具增强大语言模型智能体在工具集扩展时的问题，提出ToolAnchor框架，通过在关键决策点注入反事实锚定上下文打破行为惯性，经教师模型假设、学生展开验证及智能体后训练，提升其在扩展工具集下的性能，为智能体强化学习开辟新路径。

The "I Don't Know" Filter: Enhancing Agentic Reliability in Function Calling

“我不知道”过滤器：提高函数调用中智能体的可靠性

Stefan Broecker, Mason del Rosario, Boris Selitser, Thomas Strohmer

机构 * University of California, Davis, Department of Computer Science（加州大学戴维斯分校计算机科学系） ； Okareo, Inc.（Okareo公司） ； University of California, Davis, Department of Mathematics（加州大学戴维斯分校数学系） 纠错

专题命中 工具调用 ：function calling(title,abstract)；agentic(title)；agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE

AI总结 研究语言模型在函数调用基准测试中性能提升但因训练评估指标致幻觉问题。提出考虑错误函数调用负面结果的评估指标及可量化不确定性、去除有害函数调用的轻量级可训练过滤器，助力智能体知道何时说“我不知道”以提升可靠性。

Declarative Skills for AI Agents in Knowledge-Grounded Tool-Use Workflows

知识驱动工具使用工作流中AI代理的声明式技能

M. Danish Lim, I. Danial Bin Sharudin, Wen Han Chen, Cedric Lim, Laura Wynter

机构 * School of Computing and Information Systems（计算与信息系统学院） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：AI agent(title,abstract)；tool-use(title)；agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE

AI总结 提出声明式代理（通过自然语言技能文件控制流程）在知识密集型客服工作流中优于命令式状态机和无脚手架基线，但检索质量是主要瓶颈。

The Scaffolding Matters More Than the Interface: A Controlled Comparison of MCP and CLI Tool Use Across Seven Agent Scaffoldings, Five Language Models, and One Software Task

脚手架比接口更重要：在七种智能体脚手架、五种语言模型和一项软件任务中对MCP与CLI工具使用的对照比较

Marc Alier Forment, María José Casañ Guerrero, Francisco José García-Peñalvo, Juanan Pereira

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；tool use(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究通过对照实验发现，智能体脚手架对AI编码智能体的工具使用成本影响远大于接口，MCP并非必要，且智能体常忽略分配的接口，相关数据已开源。

Comments 29 pages, 4 figures, 8 tables. Companion methodology paper: arXiv:2606.11869. Dataset and measurement harness (open source, GPL-3.0): https://doi.org/10.5281/zenodo.21851992

ChainWatch: A Kill Chain-Aligned Sequential Detection Framework for Multi-Step Attacks in MCP-Based AI Agent Systems

ChainWatch：基于杀伤链的顺序检测框架，用于基于MCP的人工智能代理系统中的多步攻击

Om Narayan, Rashmi Jyoti, Ramkinker Singh

机构 * Computer Science New York University New York, USA（计算机科学 新 York 大学 新 York 美国） ； Cybersecurity University of Maryland, College Park MD, USA（网络安全 美国马里兰大学College Park分校 MD 美国） ； Carnegie Mellon University Pittsburgh, USA（卡内基梅隆大学 彭博 美国） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；AI agent(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对基于MCP的人工智能代理系统中现有防御无法可靠检测多步攻击的问题，提出ChainWatch框架，用六阶段杀伤链建模攻击进展，结合隐马尔可夫模型分类工具调用序列，能检测逃避传统机制的攻击链。

Towards Agentic Agent-based Models: Feasibility, Performance, and Statistical Model Checking

迈向基于智能体的智能体模型：可行性、性能和统计模型检查

Stefano Blando, Emanuele Guerrazzi, Riccardo Porcedda, Giuseppe Squillace, Max Tschaikowski, Andrea Vandin

机构 * Sant’Anna School of Advanced Studies Pisa（比萨圣安娜高等研究学校） ； Sapienza University of Rome（罗马第一大学） ； DTU Technical University of Denmark（丹麦技术大学） ； University of Pisa（比萨大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；agentic(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究引入大语言模型驱动决策对基于智能体模型模拟的影响，以Mesa ABM模型为对象，扩展谢林隔离模型，通过统计模型检查进行分析，实验表明较小本地服务LLM有问题，较大模型通过初步检查，还探讨了统计模型检查的作用。

Deterministic Replay for AI Agent Systems

人工智能代理系统的确定性重放

Rasheed Mudasiru

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；AI agent(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究人工智能代理系统不确定性问题，提出agrepl框架，通过MITM代理拦截外部交互并序列化，在隔离环境重放，形式化执行模型，经实验验证重放保真度高且延迟大幅降低，以Go实现并开源。

Comments 9 pages, 5 figures, 5 tables

Multi-Turn Agentic Scientific Literature Search via Workflow Induction

通过工作流归纳实现多轮智能科学文献搜索

Jisen Li, Bingxuan Li, Nanyi Jiang, Xuying Ning, Xiyao Wang, Yifan Shen, Heng Wang, Yuqing Jian, Xiaoxia Wu, Ben Athiwaratkun, Pan Lu, Jiaxuan You, Bingxin Zhao

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Together AI ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：workflow(title,abstract)；agentic(title)；agent(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出PaperPilot，通过构建可执行DAG工作流进行多轮文献搜索，利用用户反馈优化查询和工作流，显著提升搜索性能并消除执行错误。

Comments 17 pages, 12 figures

Ling and Ring 2.6 Technical Report: Efficient and Instant Agentic Intelligence at Trillion-Parameter Scale

Ling 和 Ring 2.6 技术报告：高效且即时的万亿参数规模智能体智能

Ang Li, Ben Liu, Bin Han, Bin Hu, Bin Jing, Binbin Hu, Bing Li, Cai Chen, Caizhi Tang, Changxin Tian, Chao Huang, Chao Zhang, Chen Liang, Chen Qian, Chengfu Tang, Chengyao Wen, Chilin Fu, Chunwei Wu, Cong Zhang, Cunyin Peng, Daixin Wang, Dalong Zhang, Deng Zhao, Dingnan Jin, Dingyuan Zhu, Donghao Zhang, Fan Yuan, Fangzheng Zhao, Fanzhuang Meng, Feifan Wu, Feng Xu, Fengbin Fang, Gangshan Wang, Guodong Yang, Hailin Zhao, Haitao Wang, Haitao Zhang, Hanxiao Zhang, Hanzi Wang, Hao Dai, Hao Liu, Hao Qian, Hao Wu, Haoxiong Liu, Haoyu Xu, Heng Zhang, Hong Liu, Hongliang Zhang, Hongrui Liu, Hongxun Li, Hongzhi Ruan, Huaidong Xiong, Huihuang Zheng, Huikang Tang, Jia Guo, Jia Li, Jia Liu, Jiameng Wang, Jiaming Liu, Jiannan Shi, Jianping Wei, Jiaolong Yang, Jiapeng Wang, Jie Gao, Jie Wang, Jiewei Wu, Jin Yang, Jinjin Li, Jinjing Huang, Jinquan Sun, Jinyao Chen, Juanhui Tu, Jun Liu, Jun Mei, Jun Xu, Jun Zhou, Junjie Ou, Junnan Sipan, Junpeng Fang, Kaihong Zhang, Kaiqin Hu, Ke Shi, Kuan Xu, Kun Tang, Kunlong Chen, Lanyin Mei, Lei Chen, Lei Liang, Lei Xu, Li Tang, Liang Jiang, Liangcheng Fu, Lihui Zhang, Linfeng Shi, Lintao Ma, Liyuan Liu, Longfei Li, Longfei Zheng, Lu Liu, Lu Yu, Man Li, Meiqi Zhu, Meng Li, Mengjie Gao, Mengshu Sun, Mingming Yin, Mingyang Zhang, Mingyuan Fan, Nuo Xu, Pan Tang, Peijie Jiang, Peilong Zhao, Peng Lin, Pingping Liu, Qi Zuo, Qian Zhao, Qiang Cheng, Qianggang Cao, Qiaoben Bao, Qing Cui, Qingyuan Yang, Qitao Shi, Qiyin Huang, Qizheng Zhou, Quan Wan, Runyuan Zhao, Shaomian Zheng, Shaowei Wei, Shengnan Zhang, Shuaicheng Li, Shujie Li, Shuo Zhang, Sikang Bian, Tianchu Yao, Tiange Xu, Tianshu Wang, Ting Guo, Tinghao Wang, Tingwei Huang, Tong Zhao, Tongkai Yang, Wang Hong, Wanli Gu, Wei Lu, Weichang Wu, Weiguang Han, Weiquan Li, Wenbo Shen, Wenjing Fang, Wenzhi Tang, Xiang Shu, Xiao Shi, Xiaodong Yan, Xiaolu Zhang, Xiaopei Wan, Xiaqing Sun, Xin Zhao, Xingyu Lu, Xinxing Yang, Xinyao Tang, Xinyu Kong, Xinyu Liu, Xiong Xu, Xuan Sun, Xudong Han, Xudong Wang, Xujie Shen, Yalin Zhang, Yangyang Hou, Yankun Ren, Yao Zhao, Ye Chen, Yeyang Chen, Yibo Cao, Yifan Zuo, Yijie Chen, Ying Li, Yingjie Song, Yingxue Li, Yiqi Wang, Yixuan Sun, Yizhu Xiao, Yongfei Xu, Yu Liu, Yuchen Fang, Yue Gao, Yue Yu, Yue Zhang, Yuqi Zhang, Yuxiao He, Yuxiao Lu, Yuxin Tian, Yuxuan Li, Yuzhuo Fu, Zhankai Xu, Zhaoxin Huan, Zhenduo Zhang, Zhengke Gui, Zhengyu Huang, Zhenjun Ma, Zhenxuan Pan, Zheping Qu, Zhibo Zhu, Zhidong Fan, Zhigang Huangfu, Zhihao Wang, Zhiqiang Zhang, Zhizhen Liu, Zhuyan Zhou, Zibin Lin, Zihang Zeng, Zihao Wang, Zilong Wang, Ziqi Liu, Zitao Xuan, Zixuan Cheng, Zujie Wen, Zuoli Tang

机构 * Ling Team（Ling团队） ； Inclusion AI 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；tool use(abstract)；workflow(abstract)

AI总结 提出Ling-2.6和Ring-2.6模型系列，通过架构迁移预训练、混合线性注意力设计及KPop强化学习框架，实现低延迟、强推理与高效部署，开源所有检查点。

Agents All the Way Down; A Methodology for Building Custom AI Agents from Substrate to Production

层层代理：从底层到生产构建自定义AI代理的方法论

Marc Alier Forment, Juanan Pereira, Francisco José García-Peñalvo, María José Casañ Guerrero

机构 * Universitat Politècnica de Catalunya (UPC)（西班牙巴塞罗那理工大学） ； Universidad del País Vasco / Euskal Herriko Unibertsitatea (UPV/EHU)（西班牙巴斯克大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：AI agent(title,abstract)；agent(abstract)；function calling(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 提出一种无框架的方法论，通过两个前提条件（将LLM作为软件组件和构建块）和三个实践（原型设计、打包为CLI、代理测试代理）来构建自定义AI代理，实现端到端开发。

In-Context VLA: Endowing Vision-Language-Action Models with Language via In-Context Post-Training and Agentic Tool Use

上下文视觉-语言-动作模型：通过上下文后训练与智能体工具使用为视觉-语言-动作模型赋予语言能力

Jiarui Yang, Wen Huang, Jiale Zhang, Maowei Hu, Hang Guo

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；tool use(title)；tool-use(abstract)

AI总结 该研究针对现有VLA模型用CoT会降低控制性能的问题，提出通过上下文后训练和智能体工具使用赋予VLA语言能力的方法，在多模拟和真实机器人任务上实现SOTA性能与效率。

Hardware Keystores for AI Agent Signing Workflows: A Zero-Trust MCP Enforcement Architecture

AI智能体签名工作流的硬件密钥存储：零信任MCP实施架构

Leo Sambrook, Sampo Sovio

专题命中 工具调用 ：AI agent(title,abstract)；agent(title,comments)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 该研究针对AI智能体私钥易泄露问题，提出基于硬件密钥存储与五层零信任栈的架构，实验显示其攻击成功率降为0%且无误报。

Comments 11 pages, 2 figures. Accompanying code and artifacts available at: https://anonymous.4open.science/r/Hardware-Keystores-for-AI-Agent-Signing-Workflows-Artifact-357C

Beyond Trial-and-Error: Agentic Optimization for Image-to-Video Adherence

超越试错：面向图像到视频一致性的智能体优化

Aman Tyagi, Hemanth Boinpally, Jonathan Chen, Douglas Gebert, Steven Hickson

机构 * Google Cloud（谷歌云） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,summary_cn)；分类 cs.AI

AI总结 针对图像到视频模型试错效率低的问题，提出Agentic Self-Improvement框架，通过两阶段优化提升视频与文本一致性，生成视频胜率达69%，为视频生成模型提供实用可控的优化方法。

MADE: Belief-Driven Dual-Agent Coordination for Autonomous Model Deployment

MADE：用于自主模型部署的信念驱动双智能体协调机制

Yicheng Liu, Bolin Zhang, Weiran Liu, Yakun Zhang, Yangqin Jiang, Zhiying Tu, Dianhui Chu

专题命中 工具调用 ：agent(title,summary_cn)；分类 cs.SE

AI总结 本研究针对自动模型部署任务提出MADE双智能体协调系统，构建M2ABench基准测试集，实验显示MADE部署成功率达68.85%，优于SWE-agent与OpenHands。

Engineering Trustworthy Agentic AI for Critical Systems

为关键系统设计可靠的智能体人工智能

Omar Al-Refai, Ibrahim Shahbaz, Adam Ali Husseinat, Michael Mandulak, Jaewon Kim, Eman Hammad

机构 * Texas A&M University（德克萨斯A&M大学） ； Innovations in Systems Trust and Resilience (iSTAR) Laboratory（系统信任与弹性创新（iSTAR）实验室） ； Texas A&M Institute of Data Science - Security, Privacy and Resilience for Trusted AI (SPARTA) Thematic Lab.（德克萨斯A&M大学数据科学研究所 - 可信人工智能的安全、隐私与弹性（SPARTA）主题实验室） ； Texas A&M Global Cyber Research Institute (GCRI)（德克萨斯A&M大学全球网络研究所） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；tool use(abstract)；planning(abstract)；workflow(abstract)

AI总结 研究针对关键工程领域智能体人工智能，将可靠性作为首要工程属性，采用围绕五个维度的可靠性模型及保证工作流程，综述相关架构、机制等，经多领域检验，指出其可靠性是单一问题并勾勒跨域保证框架路径。

Comments This work has been submitted to the IEEE for possible publication

Strategic Decision Support for AI Agents

AI智能体的战略决策支持

Shayan Kiyani, Sima Noorani, George Pappas, Hamed Hassani

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：AI agent(title,abstract)；agent(abstract)；tool use(abstract)；agentic(abstract)

AI总结 针对AI智能体作为主要决策者时的可靠性问题，提出通过优化问题最小化支持使用并控制反事实遗漏支持误差的战略决策支持框架，并开发在线算法自适应阈值化支持分数。

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

Jiahao Zhao, Xiaomin Yu, Zhongxiang Sun, Fengwei Teng, Chengwei Qin, Xiaobin Hu, Jun Xu, Shuicheng Yan

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） 纠错

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。

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

Zhen Zhao, Yu Zhang, Yanpeng Zhu, Jia Wang, Songqiao Tao, Xin Cheng, Jiexin Gao

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

Costas Mylonas, Magda Foti, Andrea Pomarico, Matheus Duarte, Qian Zhang, Emmanouel Varvarigos

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。

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

Jetlir Duraj, Jayanth Yetukuri, Shuang Zhou, Dhruv Varma, Rui Kong, Ishita Khan, Qunzhi Zhou

机构 * eBay Inc.（eBay公司） 纠错

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%。

VLD-RAG: Agentic Vision-Language Retrieval-Augmented Generation for Long, Visually-Rich Multi-Page Documents

VLD-RAG：用于长的、视觉丰富的多页文档的智能视觉语言检索增强生成

Seonok Kim

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 研究针对视觉丰富的长文档问答的多模态检索增强生成，提出VLD-RAG框架，构建多模态索引并采用混合检索策略，经智能体工作流程协调，在相关基准上提升了证据页面检索及问答表现，凸显协调验证与混合检索的重要性。