AI Agent

Silent Failure in LLM Agent Systems: The Entropy Principle and the Inevitable Disorder of Autonomous Agents

LLM Agent系统中的静默故障：熵原理与自主智能体的不可避免的无序性

Dexing Liu

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title,title_cn)；autonomous agent(title,abstract)

AI总结 通过分析4万次受控试验和10万次生产交互，发现LLM agent系统存在无外部触发的静默故障，提出熵原理S(t)=S0*e^(αt)描述无序累积，并设计PIG引擎与ADE协议套件作为工程对策。

Comments 10 pages, 7 figures

Agent Memory Distillation: Empowering Small LLM Agents with Hierarchical Teacher Memory

智能体记忆蒸馏：用分层教师记忆赋能小型大语言模型智能体

Taeil Kim, Kangsan Kim, Sung Ju Hwang

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title,summary_cn)；workflow(abstract,abstract_cn)；tool-use(abstract)；function calling(abstract)

AI总结 本研究提出无需训练的Agent Memory Distillation框架，通过从大型教师智能体构建三类分层记忆迁移知识，提升小型大语言模型智能体的工具使用性能，在三个基准上实现显著准确率提升且优于现有基线。

Comments Under review

Qwen-Image-Agent: Bridging the Context Gap in Real-World Image Generation

Qwen-Image-Agent：弥合真实世界图像生成中的上下文差距

Zekai Zhang, Jiahao Li, Jie Zhang, Kaiyuan Gao, Kun Yan, Lihan Jiang, Ningyuan Tang, Shengming Yin, Tianhe Wu, Xiaoyue Chen, Xiao Xu, Yan Shu, Yanran Zhang, Yixian Xu, Yuxiang Chen, Zhendong Wang, Zihao Liu, Zikai Zhou, Huishuai Zhang, Dongyan Zhao, Chenfei Wu

机构 * Qwen-Image-Agent: Bridging the Context Gap in Real-World Image Generation（Qwen-Image-Agent：弥合现实世界图像生成中的上下文缺口） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title,title_cn)；planning(abstract)；agentic(abstract)

AI总结 提出Qwen-Image-Agent框架，通过上下文感知规划和上下文接地，整合规划、推理、搜索、记忆和反馈，弥合用户上下文与生成上下文之间的差距，在IA-Bench等基准上达到最优性能。

The Agent Operating System (AOS): A Reference Operating Architecture for Distributed Agentic Systems

智能体操作系统（AOS）：分布式智能体系统的参考操作架构

Ankur Sharma, Deep Shah

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

AI总结 本文提出智能体操作系统（AOS），作为分布式智能体系统的参考操作架构，用于管控异构组件以构建可管控、可靠、可观测且互操作的智能体系统。

Agentic Context Management: Solving Agent Memory and Cost by Treating Them as Lifecycle and Architecture Problems

智能体上下文管理：将智能体内存和成本视为生命周期和架构问题来解决

Gaurav Dadhich

机构 * Maximem 纠错

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

AI总结 研究生产型人工智能智能体因无法管理推理上下文而失败的问题，提出智能体上下文管理（ACM），分解为五个原语，经经济分析和参考实现验证，在特定配置下取得较好结果，还指出了现有基准未涵盖的维度及上下文前沿。

Comments 23 pages, 6 figures, 4 tables. Evaluation harness and study data: github.com/maximem-ai

The Organizational Behavior of Agentic AI: Collective Intelligence in Human-Agent Workflows

代理型人工智能的组织行为：人机协作中的集体智能

Canhui Liu

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title,abstract)；agentic(title,abstract)；tool use(abstract)

AI总结 本文探讨代理型AI集体在组织中的行为，提出其通过上下文架构而非人类动机维持组织模式，并发展上下文交易成本理论解释人机组织行为的异同。

OpenRath: Session-Centered Runtime State for Agent Systems

OpenRath: 面向会话的代理系统运行时状态

Fukang Wen, Zhijie Wang, Ruilin Xu

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title,abstract)；workflow(abstract,abstract_cn)；multi-agent(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 针对代理系统运行时状态碎片化问题，提出以Session为核心的一等运行时抽象，支持分支、检查、重放、后端感知和组合，使fork、merge和replay成为显式运行时操作。

Light-Omni: Reflex over Reasoning in Agentic Video Understanding with Long-Term Memory

Light-Omni：基于长期记忆的智能视频理解中的反射优于推理

Chang Nie, Jiaju Wei, Junlan Feng, Chaoyou Fu, Caifeng Shan

机构 * Nanjing University（南京大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(summary_cn,abstract)；agentic(title,abstract)

AI总结 研究针对智能视频理解中先进智能体依赖迭代推理成本高的问题，提出Light-Omni框架，通过双重上下文状态实现反射式轻量级视频理解，经实验验证其有效性，性能优于M3-Agent且能增强现有MLLMs。

Comments Project Page: https://clare-nie.github.io/Light-Omni

LogicHunter: Testing LLM Agent Frameworks with an Agentic Oracle

LogicHunter：使用智能预言机测试大语言模型代理框架

Minghui Long, Yanjie Zhao, Haoyu Wang

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

AI总结 研究针对大语言模型代理框架测试不足问题，提出LogicHunter模糊测试框架。通过规范驱动生成有效极端输入，引入智能预言机解决预言机歧义。在三个框架上评估，发现众多未知错误，智能预言机精度高，远超基线方法。

Shared Selective Persistent Memory for Agentic LLM Systems

用于智能语言模型系统的共享选择性持久内存

Sanjana Pedada, Aditya Dhavala, Neelraj Patil

机构 * Apple Inc.（苹果公司） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；tool use(abstract)；tool-use(abstract)

AI总结 智能语言模型系统面临上下文问题，本文提出共享选择性持久内存架构，识别保留四类可重用上下文，丢弃特定会话推理痕迹，实现共享协作重用。在企业场景和公共数据集实验中验证其有效性，提高任务完成率，降低成本，优于全历史持久化等极端方式。

Comments 11 pages, 2 figures, 4 tables

Agent Against Agent: An Agentic System for Automatic Prompt Injection Red Teaming

智能体对抗智能体：一种用于自动提示注入红队测试的智能体系统

Yanting Wang, Chenlong Yin, Runpeng Geng, Jinyuan Jia

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title,abstract)；agentic(title,abstract)

AI总结 本研究提出PIMiner智能体系统，用于自动提示注入红队测试，该系统构建可迁移策略库，仅需少量查询即可在IPIArena、AgentDojo基准上对多款LLM实现高攻击成功率，解决现有方法泛化性差的问题。

Comments Our code is available at https://github.com/wang-yanting/PIMiner

Spatial Memory Agent: Experience-Grounded Procedure Memory for Spatial Intelligence

空间记忆智能体：用于空间智能的基于经验的过程记忆

Haokai Zhang, Yuhang Ding, Yunshu Zhou, Xinze Du, Shengtao Zhang, Zhiyue Zhao, Yuling Xi, Hao Chen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

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

AI总结 该研究提出SMA框架，让冻结VLM智能体无需外部空间工具，通过无参数更新自进化提升空间推理，在多基准和模型上表现最优，提供了空间自进化的实用路径。

Comments Under Review

MIRA: Medical Image Reflection for Agentic Diagnosis

MIRA：面向智能体诊断的医学图像反射

Shengzhi Wang, Jun Yang, Kai Wu, Xiaozhong Ji, Yiwen Ye, Ziyang Chen, Mingliang Xiong, Wen Fang, Mingqing Liu, Mengyuan Xu, Miaoxuan Shan, Caiyan Liu, Bin He, Qingwen Liu

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

AI总结 该研究提出医学视觉诊断框架MIRA，通过两阶段训练优化工具使用与证据验证，在9个医学视觉推理基准上较Qwen3-VL-8B backbone提升7.44分，改善工具使用判断并减少有害判断。

Autoreflection: How Agentic Strange Loops Turn Human Culture into AI Infrastructure

自反：智能体的奇异循环如何将人类文化转化为AI基础设施

Holly Lewis

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

AI总结 本文提出自反概念，以LLM智能体为研究对象，通过Moltbook平台案例验证其行为标准，发现智能体将人类文化转化为自身AI基础设施。

Comments 35 pages. Also available at https://philarchive.org/rec/LEWAHA. Keywords: autoreflection, AI agents, agentic AI, LLM agents, generative agents, large language models, multi-agent systems, agent societies, Moltbook, OpenClaw, situational awareness, in-context learning, philosophy of mind, emergent behavior, computational social science, identity, memory

Oracle Agent Memory as an Enterprise Memory Substrate for Long-Horizon AI Agents

作为长期人工智能代理的企业内存基础的Oracle代理内存

Richmond Alake, Cesare Bernardis, Paul Cayet, Luca Engel, Damien Hilloulin, Sungpack Hong, Allen Hosler, Nickolas Kavantzas, Ingo Kossyk, Son Le, Rhicheek Patra, Kartik Talamadupula, Valentin Venzin

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

AI总结 研究以Oracle数据库为基础的Oracle代理内存作为长期人工智能代理的企业内存基础，围绕内存生命周期、分层架构及评估方法展开探讨，总结LongMemEval结果，与基线比较，展示其优势，并提供相关实现附录。

Comments 23 pages, 7 figures. Technical report on Oracle Agent Memory

ProfileFoundry: A Synthetic Person-Object Substrate for Privacy, Memory, and Tool-Use Evaluation in LLM Agent

ProfileFoundry: 用于LLM智能体隐私、记忆和工具使用评估的合成人物-对象基底

Sriram Selvam, Anneswa Ghosh

机构 * NVIDIA Corporation（英伟达公司） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title,abstract)；tool-use(title)；分类 cs.CL

AI总结 提出ProfileFoundry，一个确定性生成器，发布10万个合成成人人物对象，包含快照、家庭、雇主等字段及事件、关系边，用于下游基础模型评估中的记忆、隐私等任务。

SuperLocalMemory 4.0: The Governed Memory Operating System for AI Agents

SuperLocalMemory 4.0：面向AI智能体的受管控内存操作系统

Varun Pratap Bhardwaj, Garima Singh, Arun Pratap Bhardwaj

机构 * Qualixar（奎利克萨） 纠错

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

AI总结 本文提出SuperLocalMemory 4.0，一款面向AI智能体的受管控本地优先内存操作系统，整合多类型检索与管控功能，经测试其可靠性达标，为AI智能体提供持久化内存解决方案。

Comments 35 pages, 17 figures, 4 tables. Zenodo DOI: 10.5281/zenodo.21853302. Code: https://github.com/qualixar/superlocalmemory/releases/tag/v4.0.0

The Chronos Vulnerability: A Taxonomy of Temporal Persistence and Memory-Based Deception in Agentic AI

Chronos漏洞：智能AI中基于时间持久性和内存欺骗的分类法

Om Narayan, Ramkinker Singh, Praveen Baskar

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(title)；agent(abstract)；autonomous agent(abstract)；planning(abstract)

AI总结 研究人工智能中Chronos漏洞，形式化基于持久性攻击的威胁模型，指出传统端点内容过滤器不足，综合深度防御格局并分类新兴框架，应对智能体内存攻击等安全威胁。

SymbOmni: Evolving Agentic Omni Models via Symbolic Concept Learning

SymbOmni：通过符号概念学习进化智能全能模型

Jinxiu Liu, Jianru Li, Tanqing Kuang, Xuanming Liu, Kangfu Mei, Yandong Wen, Weiyang Liu

机构 * South China University of Technology（华南理工大学） ； Westlake University（西湖大学） ； Johns Hopkins University（约翰·霍普金斯大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

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

AI总结 针对视觉生成模型无法累积学习与自主进化的问题，提出SymbOmni智能全能模型，通过符号概念学习和归纳-转导循环运行，经言语反向传播训练。实验验证其在多方面性能优越，能有效降低令牌消耗并实现持续学习。

Comments ECCV 2026 (49 pages, 10 figures, project page: https://spherelab.ai/symbomni)

Memory-Orchestrated Semantic System (MOSS): An Auditable Agentic Memory Architecture

内存编排语义系统（MOSS）：一种可审计的智能记忆架构

Serge Lacasse, Jérémie Hatier, Alex Baker

机构 * Faculté de musique, Université Laval, Québec, Canada（加拿大魁北克拉瓦尔大学音乐学院） ； Faculté des sciences et de génie, Université Laval, Québec, Canada（加拿大魁北克拉瓦尔大学理工学院） 纠错

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

AI总结 研究针对AI智能体长期记忆的弱点，提出MOSS架构，通过在结构化关系数据库上驱动检索，具有模型、存储、API无关性，检索可审计且从语料库派生概念词汇，报告了在个人学者工作语料库上的长期部署。

Comments 22 pages, 2 figures

SelfMem: Self-Optimizing Memory for AI Agents

SelfMem：人工智能代理的自优化内存

Shu Yang, Junchao Wu, Derek F. Wong, Di Wang

机构 * PRADA Lab, King Abdullah University of Science and Technology（阿卜杜拉国王科技大学普拉达实验室） ； NLP2CT Lab, University of Macau（澳门大学NLP2CT实验室） 纠错

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

AI总结 研究针对当前AI代理内存系统局限，提出SelfMem自优化内存框架，借自我改进AI理念，提供含内存工具与反馈信号的环境让代理自主探索优化内存策略，实验表明其性能优于基线。

ElephantAgent: Contextual State Continuity in Agentic Systems

ElephantAgent: 智能体系统中的上下文状态连续性

Jiankai Jin, Xiangzheng Zhang, Zhao Liu, Wenzhuo Xu, Dongdong Yang, Deyue Zhang, Quanchen Zou

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

AI总结 针对工具和记忆投毒攻击，提出ElephantAgent协议，通过强制上下文状态连续性防御状态篡改，并利用历史可追溯性实现事后审计与恢复。

Augmented Backpressure for Decentralized Management of Agentic Networks

面向智能体网络分布式管理的增强背压算法

Zuyuan Zhang, Sizhe Tang, Tian Lan

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(title,abstract)；tool use(abstract)；planning(abstract)

AI总结 该研究针对智能体基础模型服务网络的控制缺口，提出记忆增强背压（MABP）框架，通过联合建模队列与上下文记忆动态，扩大稳定区域并提供性能保证，实现分布式管理。

Assurance-Scoped Reliability for Agentic Networks: Capturing the State That Matters

智能体网络的保障范围型可靠性：捕获关键状态

Bilgehan Erman, Andrea Francini, Nikos Papadis

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(title,abstract)；tool use(abstract)；planning(abstract)

AI总结 针对智能体网络的传统可靠性措施无法覆盖的失效模式，提出Reliability Assurance Intelligence架构，通过服务可靠性配置文件和上下文胶囊保障服务可靠性与问责性，以确定性网络服务为例验证该架构。

Comments 7 pages, 4 figures, 2 tables, 15 references

Bistable by Construction: Wall-Clock-Calibrated State Monitors Have No Moment-Detection Regime at Agent Cadence

通过构造实现双稳态：挂钟校准的状态监视器在代理节奏下没有瞬间检测机制

Manvendra Modgil

机构 * Modint Intelligence（Modint智能科技） 纠错

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

AI总结 本文发现挂钟校准的泄漏积分器监视器在代理流中无法作为瞬间检测器工作，揭示了校准类别的关键影响，并提出了上升沿触发作为替代方案。

Comments 10 pages, 5 figures. Sequel to arXiv:2606.04296. Pre-registered; falsification clauses honored (H5 unsupported; H7 strict band 16/20) repo:https://github.com/2025eb1100268-tech/intervention-timing-saturation-trap

Harnessing agent memory to build lifelong AI partners for materials scientists

利用智能体记忆构建面向材料科学家的终身AI合作伙伴

Siyu Liu, Bo Hu, Beilin Ye, He Cao, David J. Srolovitz, Tongqi Wen

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Materials Innovation Institute for Life Sciences and Energy (MILES), HKU-SIRI（香港大学-深圳国际研究院生命科学与能源材料创新研究院） ； International Digital Economy Academy (IDEA)（国际数字经济学院） 纠错

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

AI总结 该研究提出一种自进化记忆框架，可跨模型迁移材料研究经验，使GPT-5.2任务成功率翻倍，减少重复错误，降低材料模拟工作流程的追踪负担与工具调用次数。

Comments 21 pages, 7 figures

Coupling Planning with Episodic Memory in LLM Agents for Software Issue Resolution

在软件问题解决的大语言模型智能体中耦合规划与情景记忆

Jiahao Zhang, Yifan Zhang, Yu Huang

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

AI总结 本文提出PMCoder智能体，通过双向耦合分层阶段规划器与情景记忆解决软件问题，在SWE-bench Verified等数据集上显著提升问题解决能力，且性能可迁移至其他场景。

Comments 12 pages, 5 figures

V-Mem: Modality-Routed Retrieval for Long-Term Multimodal Agentic Memory

V-Mem：面向多模态智能体长期记忆的模态路由检索

Dingyi Kang, Dongming Jiang, Yi Li, Guanpeng Li, Bingzhe Li

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

AI总结 该研究针对多模态智能体记忆的模态与相似性-相关性差距，提出V-Mem系统，通过模态路由检索优化，在Mem-Gallery、LoCoMo数据集上显著提升多模态问答性能。

Comments 19 pages, 2 figures, 16 tables. Code: https://github.com/Dingyi-Kang/V-Mem

Self-State Attacks on Self-Hosted AI Agents: How Far Can OS Defenses Go?

对自托管人工智能代理的自我状态攻击：操作系统防御能走多远？

Yimeng Chen, Nathanaël Denis, Roberto Di Pietro, Jürgen Schmidhuber

机构 * Center of Excellence for Generative AI（生成人工智能卓越中心） ； King Abdullah University of Science and Technology（卡瓦尔大学） ； The Swiss AI Lab, IDSIA-USI/SUPSI（瑞士人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 研究自托管人工智能代理的自我状态攻击，刻画四轴攻击空间，通过收集活动跟踪数据实现攻击空间并评估防御策略，发现分层防御堆栈有效但有残余攻击面，为操作系统级防御研究提供新思路。

Comments 21 pages, 4 figures

Prompt, Plan, Extract: Zero-Shot Agentic LLMs Workflows for Lung Pathology Extraction from Clinical Narratives

提示、规划、提取：用于从临床叙述中提取肺部病理学的零样本智能体LLM工作流

Aman Pathak, Cheng Peng, Mengxian Lyu, Ziyi Chen, Reema Solan, Sankalp Talankar, Yasir Khan, Hiren Mehta, Aokun Chen, Yi Guo, Yonghui Wu

机构 * Department of Health Outcomes and Biomedical Informatics, College of Medicine, University of Florida（健康结果与生物医学信息学系，医学院，佛罗里达大学） ； Division of Pulmonary, Critical Care and Sleep Medicine, Department of Medicine, College of Medicine, University of Florida（呼吸科、重症医学科和睡眠医学科，医学系，医学院，佛罗里达大学） ； College of Nursing, Florida State University（护理学院，佛罗里达州立大学） 纠错

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

AI总结 提出零样本智能体工作流，利用开源大语言模型从肺切除病理报告中提取13个CAP字段，在无训练下达到0.893 Micro-F1，接近监督方法。

Comments 7 pages, 2 figures, 3 tables. Affiliations: (1) Department of Health Outcomes and Biomedical Informatics, College of Medicine, University of Florida, Gainesville, FL, USA (2) Division of Pulmonary, Critical Care and Sleep Medicine, Department of Medicine, College of Medicine, University of Florida, Gainesville, FL, USA (3) College of Nursing, Florida State University, Tallahassee, FL, USA