arXivDaily arXiv每日学术速递 周一至周五更新

AI 大模型

AI Agent

智能体、工具调用、规划、工作流、多智能体和自主任务执行。

共收录 527 信号源:cs.AI, cs.CL, cs.LG, cs.SE

1. Agent评测 527 篇

2602.19127 2026-07-03 cs.CL 版本更新 91%

AgenticRAGTracer: A Hop-Aware Benchmark for Diagnosing Multi-Step Retrieval Reasoning in Agentic RAG

AgenticRAGTracer:用于诊断Agentic RAG中多步检索推理的跳数感知基准

Qijie You, Wenkai Yu, Wentao Zhang

机构 * University of Science and Technology Beijing(北京科技大学) Peking University(北京大学) Zhongguancun Academy(中关村学院) Beijing Key Laboratory of Data Intelligence and Security (Peking University)(北京市数据智能与安全重点实验室(北京大学))

专题命中 Agent评测 :agentic(title,title_cn);agent(abstract);分类 cs.CL

AI总结 提出首个由大语言模型自动构建的Agentic RAG基准AgenticRAGTracer,包含1305个跨领域数据点,支持逐跳验证,揭示模型在多步推理中推理链扭曲的问题。

Comments Accepted at ACL 2026 Findings

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2606.05608 2026-06-11 cs.SE cs.AI 版本更新 91%

Agentic Software: How AI Agents Are Restructuring the Software Paradigm

软件工程的终结:AI代理如何根本性地重构软件范式

Zhenfeng Cao

机构 * Lingxi Intelligent Investment (Shenzhen) Development Co., Ltd.(灵犀智能投资(深圳)发展有限公司)

专题命中 Agent评测 :AI agent(title,abstract);agentic(title,abstract);agent(abstract);multi-agent(abstract)

AI总结 本文通过第一性原理分析,论证了以LLM为推理引擎的AI代理系统正在根本性地重构软件范式,从传统软件(代码承载决策逻辑)转向代理系统(代码作为临时工具),并提出了代理工程作为新兴学科。

Comments 15 pages, 2 figures, and 3 tables

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2607.16989 2026-07-22 cs.CL cs.AI cs.DL cs.HC 版本更新 90%

Real-World Evaluation of an AI Agent Drafting Translational Impact Summaries

人工智能代理起草转化影响摘要的实际评估

Mohammad Arvan, Amber E. Osterholt, Bailee Rue, Yuvaneswaren R. Sureshbabu, Krishna R. Patel, Rebecca T. Feinstein, Bethany C. Bray, Niranjan S. Karnik

机构 * University of Illinois Chicago(伊利诺伊大学芝加哥分校)

专题命中 Agent评测 :agent(title,abstract);AI agent(title,abstract);workflow(abstract);分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 研究针对CTSA项目人工整理学者研究影响耗时久且难扩展的问题,构建人工参与的AI代理。该代理为学者整理证据档案、起草影响摘要,经评估,在CTSA中心工作流程中表现良好,能提高效率、实现队列规模影响报告。

Comments 15 pages, 5 figures, 2 tables. Submitted to the Journal of Clinical and Translational Science. Code: https://github.com/mo-arvan/scholar-dossier-agent

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2603.09448 2026-06-26 cs.CV cs.AI 版本更新 89%

A Guideline-Aware AI Agent for Zero-Shot Target Volume Auto-Delineation

一种遵循指南的AI智能体用于零样本靶区自动勾画

Yoon Jo Kim, Wonyoung Cho, Jongmin Lee, Han Joo Chae, Hyunki Park, Sang Hoon Seo, Jae Myung Noh, Kyungmi Yang, Dongryul Oh, Jin Sung Kim

机构 * Oncosoft Inc.(Oncosoft公司) Department of Radiation Oncology, Samsung Medical Center, Sungkyunkwan University School of Medicine(放射肿瘤科,三星医疗中心,成均馆大学医学院)

专题命中 Agent评测 :agent(title,abstract);AI agent(title,abstract);planning(abstract);分类 cs.AI

AI总结 提出OncoAgent框架,将文本临床指南转化为三维靶区轮廓,无需训练即可实现零样本勾画,在食管癌病例中达到与监督方法相当的Dice系数,且医生更偏好其指南依从性和临床可接受性。

Comments Accepted to MICCAI 2026

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2605.15040 2026-07-31 cs.AI cs.CL 版本更新 89%

Orchard: An Open-Source Agentic Modeling Framework

Orchard:一个开源的智能体建模框架

Baolin Peng, Wenlin Yao, Qianhui Wu, Hao Cheng, Xiao Yu, Rui Yang, Tao Ge, Alessandro Sordoni, Xingdi Yuan, Yelong Shen, Pengcheng He, Tong Zhang, Zhou Yu, Jianfeng Gao

机构 * Microsoft Research(微软研究院) Columbia University(哥伦比亚大学) UIUC(伊利诺伊大学香槟分校)

专题命中 Agent评测 :agentic(title,abstract);agent(abstract);autonomous agent(abstract);tool use(abstract)

AI总结 本文提出Orchard,一个开源的智能体建模框架,通过轻量级环境服务和三种智能体建模食谱,实现了跨领域可重用的智能体数据、训练和评估。

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2606.24112 2026-08-12 cs.AI 版本更新 89%

ReMMD: Realistic Multilingual Multi-Image Agentic Verification for Multimodal Misinformation Detection

ReMMD: 面向多模态虚假信息检测的现实多语言多图像智能体验证

Chenhao Dang, Dantong Zhu, Jun Yang, Conghui He, Weijia Li

机构 * Shanghai Jiaotong University(上海交通大学) Shanghai Artificial Intelligence Laboratory(上海人工智能实验室) Tsinghua University(清华大学) Central South University(中南大学) China Electronics Technology Group Corporation 15th Research Institute(中国电子科技集团公司第十五研究所)

专题命中 Agent评测 :agent(summary_cn,abstract);agentic(title,abstract);分类 cs.AI

AI总结 提出ReMMD框架,包含多语言多图像基准ReMMDBench和持久记忆验证器ReMMD-Agent,通过原子点分解和可重用证据集实现高效准确的多模态虚假信息检测。

Comments The project is available at https://dang-ai.github.io/ReMMD

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2605.12729 2026-06-17 cs.NI cs.AI cs.CR 版本更新 89%

Large Language Models for Agentic NetOps and AIOps: Architectures, Evaluation, and Safety

用于代理网络运维和AI运维的大型语言模型:架构、评估与安全

Muhammad Bilal, Jon Crowcroft, Ruizhi Wang, Xiaolong Xu, Schahram Dustdar

机构 * School of Computing and Communications(计算与通信学院) University of Cambridge(剑桥大学) School of Software(软件学院) Nanjing University of Information Science and Technology(南京信息科技大學) TU Wien(维也纳技术大学) ICREA

专题命中 Agent评测 :agentic(title,abstract);agent(abstract);tool use(abstract);planning(abstract)

AI总结 本文探讨了大型语言模型在网络运维和AI运维中的应用,分析了代理架构、评估方法及安全挑战,强调系统可靠性依赖于模型周边机制,而非模型本身。

Comments 49 pages, 15 figures, 6 tables; survey article

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2601.21800 2026-08-07 cs.AI 版本更新 88%

BioAgent Bench: An AI Agent Evaluation Suite for Bioinformatics

BioAgent Bench: 一个用于生物信息学的AI代理评估套件

Dionizije Fa, Marko Culjak, Bruno Pandza, Mateo Cupic

机构 * Entropic

专题命中 Agent评测 :agent(title,abstract);AI agent(title,abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文提出BioAgent Bench,用于评估AI代理在常见生物信息学任务中的性能和鲁棒性。通过定制端到端任务和压力测试,发现前沿代理可完成多步骤流程,但鲁棒性测试揭示了在受控扰动下的失败模式,表明高阶流程构建不保证可靠步骤推理。

Comments ICML 2026 camera ready

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2607.18556 2026-08-11 cs.HC 版本更新 88%

ChatMuse: Supporting In-Person Small-Group Conversation Experience with a Proactive Assistive AI Agent in Mixed Reality

ChatMuse:在混合现实中通过主动辅助人工智能代理支持面对面小团体对话体验

Shaoze Zhou, Joaquin Frangi, Diana Nelly Rivera Rodriguez, Rawan Alghofaili, Janet G. Johnson, Lingyao Li, Renkai Ma, Christine Lisetti, Chen Chen

专题命中 Agent评测 :agent(title,abstract);AI agent(title,abstract)

AI总结 研究旨在解决面对面小团体对话有效支持信息的设计生成问题,提出ChatMuse系统,它能分析参与者线索并提供实时指导,利用用户行为反应改进支持能力,通过受试者内研究证明了该系统在协助小团体对话方面的可行性和有效性。

Comments 19 pages, 9 figures, 4 tables, Proceedings of the 39th Annual ACM Symposium on User Interface Software and Technology (UIST '26), Detroit, MI, USA

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2511.19961 2026-06-08 eess.SY cs.SY 版本更新 88%

Toward Trustworthy Digital Twins in AI Agent-based Wireless Network Optimization: Challenges, Solutions, and Opportunities

迈向可信的AI代理无线网络优化数字孪生:挑战、解决方案与机遇

Zhenyu Tao, Wei Xu, Xiaohu You

专题命中 Agent评测 :agent(title,abstract);AI agent(title,abstract)

AI总结 本文提出一种新的数字孪生评估框架,用于确保AI代理基于网络优化的数字孪生的可信度,通过任务导向的评估方法减少训练和测试成本,同时保持部署性能。

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2509.24380 2026-07-07 cs.SE 版本更新 87%

Agentic Services Computing

智能服务计算

Shuiguang Deng, Hailiang Zhao, Ziqi Wang, Wenzhuo Qian, Xiang Ao, Guanjie Cheng, Jianwei Yin, Albert Y. Zomaya, Schahram Dustdar

专题命中 Agent评测 :agentic(title,abstract);agent(abstract);autonomous agent(abstract);multi-agent(abstract)

AI总结 探讨服务计算范式转变带来的新问题,基于现有研究基础,引入智能服务计算,扩展服务计算范畴,为未来服务生态系统奠定以服务为中心的基础,实现对自治代理的系统管理。

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2605.27898 2026-07-03 cs.AI 版本更新 87%

A Unified Framework for the Evaluation of LLM Agentic Capabilities

LLM 代理能力评估的统一框架

Pengyu Zhu, Lijun Li, Yaxing Lyu, Qianxin Luo, Jingyi Yang, Yi Liu, Tingfeng Hui, Xinyu Yuan, Li Sun, Sen Su, Jing Shao

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications(北京邮电大学) Shanghai Artificial Intelligence Laboratory(上海人工智能实验室) Chongqing University of Posts and Telecommunications(重庆邮电大学) North China Electric Power University(华北电力大学)

专题命中 Agent评测 :agentic(title,abstract);agent(abstract);multi-agent(abstract);分类 cs.AI

AI总结 提出一个统一框架,通过标准化配置、固定 ReAct 架构和离线设置,分离框架与环境效应,实现 LLM 代理能力的公平评估,并在 7 个基准、24 个领域、15 个模型上进行了大规模实证分析。

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2607.25398 2026-08-05 cs.AI cs.CL 版本更新 87%

HANDBOOK.md: A Benchmark for Long-Context Agentic Instruction Following

HANDBOOK.md:长上下文代理指令跟随基准测试

Liudas Panavas, Sebastian Minus, Bradley Monton, Derek Ray, Suhaas Garre, Sushant Mehta, Edwin Chen

机构 * Surge AI

专题命中 Agent评测 :agentic(title,abstract);agent(abstract,comments);tool-use(abstract);分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 该研究提出HANDBOOK.md基准测试,模拟企业员工遵循公司手册,含65个代理任务跨越多领域多公司。任务修改基础手册防记忆,评分具确定性。测试发现模型配置通过率低,代理常违背策略,还发布了所有任务、环境及评估工具。

Comments 16 pages, 3 figures, 5 tables. Accepted to the Workshop on Agent Behavior (WAB) at COLM 2026. Benchmark, environments, and evaluation harness: https://github.com/surge-ai/handbook

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2505.16120 2026-06-15 cs.AI 版本更新 86%

LLM-Powered AI Agent Systems and Their Applications in Industry

基于大语言模型的AI智能体系统及其工业应用

Guannan Liang, Qianqian Tong

专题命中 Agent评测 :agent(title,abstract);AI agent(title);分类 cs.AI

AI总结 本文综述了从传统智能体到LLM驱动智能体的演进,分类为软件、物理和自适应混合系统,并讨论了在客服、软件开发、制造、教育、金融和医疗等领域的应用及挑战。

Comments This is the author's accepted version of the paper accepted to appear at IEEE AIIoT 2025. The final version will be available via IEEE Xplore. \c{opyright}2025 IEEE. Personal use of this material is permitted

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2603.13428 2026-07-22 cs.SE cs.AI 版本更新 86%

SWE-Milestone: Evaluating AI Agents on Continuous Software Evolution

EvoClaw: 评估AI代理在持续软件演化中的表现

Gangda Deng, Zhaoling Chen, Zhongming Yu, Haoyang Fan, Yuhong Liu, Yuxin Yang, Dhruv Parikh, Rajgopal Kannan, Le Cong, Mengdi Wang, Qian Zhang, Viktor Prasanna, Xiangru Tang, Xingyao Wang

机构 * USC(美国斯克利普斯大学) UCR(加州大学河滨分校) UCSD(加州大学圣地亚哥分校) Army Research Office(陆军研究办公室) Stanford(斯坦福大学) Princeton(普林斯顿大学) Haven OpenHands

专题命中 Agent评测 :AI agent(title,abstract);agent(abstract);agentic(abstract);分类 cs.AI、cs.SE

AI总结 针对现有基准测试忽视软件演化中时间依赖和技术债务的问题,提出EvoClaw基准,通过从提交日志重建可验证里程碑DAG,评估AI代理在持续开发中维持系统完整性和限制错误累积的能力。

Comments ICML 2026

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2604.15579 2026-07-07 cs.SE cs.AI cs.CR 版本更新 86%

Don't Make Models Guess Security and Safety: Symbolic Guardrails for Domain-Specific AI Agents

领域特定智能体的符号护栏:在不牺牲效用的情况下提供更强的安全性和安全性保证

Yining Hong, Yining She, Eunsuk Kang, Christopher S. Timperley, Christian Kästner

机构 * Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学)

专题命中 Agent评测 :AI agent(title,abstract);agent(abstract,abstract_cn);分类 cs.AI、cs.SE

AI总结 本文研究了符号护栏在提高AI智能体安全性和安全性方面的有效性,通过系统回顾80个最新基准测试,发现74%的政策要求可通过符号护栏实现,从而在不牺牲效用的情况下提升安全性和安全性。

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2604.04532 2026-07-03 cs.CL cs.AI 版本更新 86%

Multilingual Prompt Localization for Agent-as-a-Judge: Language and Backbone Sensitivity in Requirement-Level Evaluation

多语言提示本地化用于法官-代理系统:在需求级评估中的语言与骨干敏感性

Alhasan Mahmood, Samir Abdaljalil, Hasan Kurban

机构 * Hamad Bin Khalifa University(哈马德·本·哈利法大学) Texas A&M University(德克萨斯农工大学)

专题命中 Agent评测 :agent(title,abstract);agentic(abstract);分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 研究探讨了多语言提示在法官-代理系统评估中的影响,发现语言与骨干模型的交互作用显著,不同语言下不同模型表现各异,强调语言应作为评估变量。

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2409.11363 2026-06-24 cs.CL cs.AI cs.MA 版本更新 86%

CORE-Bench: Fostering the Credibility of Published Research Through a Computational Reproducibility Agent Benchmark

CORE-Bench:通过计算可重复性智能体基准提升已发表研究的可信度

Zachary S. Siegel, Sayash Kapoor, Nitya Nadgir, Benedikt Stroebl, Arvind Narayanan

机构 * Princeton University(普林斯顿大学)

专题命中 Agent评测 :agent(title,abstract);AI agent(abstract);分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 提出CORE-Bench基准,包含270个基于90篇论文的任务,评估AI智能体在计算可重复性上的准确性,最佳智能体在最难任务上准确率仅21%,表明自动化科学任务仍有巨大提升空间。

Comments Benchmark harness and code available at http://github.com/siegelz/core-bench

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2608.08775 2026-08-12 cs.CL 版本更新 85%

OmnilingualGAIA2: Evaluating the Multilingual Gap in Frontier AI Agents

OmnilingualGAIA2:评估前沿AI智能体的多语言差距

Andrea Caciolai, Pere-Lluís Huguet Cabot, Chierh Cheng, Albert Ventayol-Boada, Gabriel Mejia Gonzalez, Christophe Ropers, Lucas Bandarkar, Sebastian Ruder, Darlene Sakakihara, Elliot Yun, Pierre Andrews, Grégoire Mialon, Romain Froger, Marta R. Costa-jussà

专题命中 Agent评测 :AI agent(title,abstract);agent(abstract);agentic(abstract);分类 cs.CL

AI总结 研究人员推出OmnilingualGAIA2基准,发现前沿AI智能体存在8.8-18.4分的跨语言差距,提出多语言评估应成为全球部署智能体的标准评估环节。

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2607.15434 2026-08-11 cs.MA cs.AI cs.CR 版本更新 85%

Coercion and Deception in AI-to-AI Management: An Agentic Benchmark of Unprompted Escalation

人工智能对人工智能管理中的胁迫与欺骗:无提示升级的代理基准测试

Jasmine Brazilek, Maheep Chaudhary, Zoe Lu, Miles Tidmarsh

机构 * CaML Sentient Futures

专题命中 Agent评测 :agentic(title);agent(abstract);AI agent(abstract);multi-agent(abstract)

AI总结 研究人工智能管理中代理升级问题,引入管理者胁迫基准测试,通过九级阶梯衡量升级,对五个家族六个模型实验,发现权威增加胁迫,伪造成功局限于部分模型,发布基准测试和代码,为管理多智能体动态提供重要参考。

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2607.15314 2026-08-05 cs.AI 版本更新 85%

Cura 1T: Specialized Model for Agentic Healthcare

Cura 1T:用于智能医疗保健的专用模型

actAVA AI, :, Haolin Chen, Leon Qi, Steve Brown, Deon Metelski, Tao Xia, Joonyul Lee, Qixuan Wang, Kevin Riley, Frank Wang, Weiran Yao

机构 * actAVA AI(actAVA人工智能公司)

专题命中 Agent评测 :agentic(title,abstract);AI agent(abstract);tool use(abstract);分类 cs.AI

AI总结 研究针对医疗保健中多任务需求及能力失效问题,提出通过人工门控自我进化循环训练的Cura 1T模型,以数据为中心改进模型,该模型在医疗评估套件中表现优异,在相关基准测试中保持竞争力。

Comments Model: https://actava.ai/cura; Docs: https://actava.ai/cura/docs; Github: https://github.com/actava-ai/Cura

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2606.02965 2026-08-05 cs.AI 版本更新 85%

Designing for Doubt: The Case for Informed Abstention in Autonomous Agents

基准测试无法衡量的:论自主智能体弃权能力的评估

Victor Ojewale, Suresh Venkatasubramanian

机构 * Brown University(布朗大学)

专题命中 Agent评测 :autonomous agent(title,abstract);agent(abstract);agentic(abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文指出自主智能体基准测试忽视弃权能力,提出合规偏差概念,并引入弃权场景分类和评估协议,实验表明安全-可用性权衡是可调的。

Comments Accepted to AIES 2026, this is an updated version to the RLEval workshop paper

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2607.13718 2026-07-21 cs.CR cs.AI 版本更新 85%

How Agents Ask for Permission: User Permissions for AI Agents, from Interfaces to Enforcement

智能体如何请求许可:人工智能智能体的用户权限,从接口到执行

Alexandra E. Michael, Franziska Roesner

机构 * University of Washington(华盛顿大学)

专题命中 Agent评测 :AI agent(title,abstract);agent(abstract);agentic(abstract);分类 cs.AI

AI总结 研究人工智能智能体系统中用户级权限处理问题,通过调查21个提案构建分类法,分析五个商业智能体并与文献系统比较,确定主题与空白,为智能体权限系统研究提供参考。

Comments 15 pages, 4 figures

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2510.16492 2026-06-29 cs.CL 版本更新 85%

Check Yourself Before You Wreck Yourself: Selectively Quitting Improves LLM Agent Safety

在自毁之前检查自己:选择性退出提升LLM智能体安全性

Vamshi Krishna Bonagiri, Ponnurangam Kumaragurum, Khanh Nguyen, Benjamin Plaut

专题命中 Agent评测 :agent(title,abstract);autonomous agent(abstract);agentic(abstract);分类 cs.CL

AI总结 提出让LLM智能体在不确定时主动退出,通过ToolEmu框架在12个模型上评估,发现该方法在几乎不降低有用性的情况下显著提升安全性。

Comments Reliable ML and Regulatable ML workshops, Neurips 2025

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2604.22748 2026-06-17 cs.AI 版本更新 85%

Agentic World Modeling: Foundations, Capabilities, Laws, and Beyond

代理世界建模:基础、能力、定律及更远

Meng Chu, Xuan Billy Zhang, Kevin Qinghong Lin, Lingdong Kong, Jize Zhang, Teng Tu, Weijian Ma, Ziqi Huang, Senqiao Yang, Wei Huang, Yeying Jin, Zhefan Rao, Jinhui Ye, Xinyu Lin, Xichen Zhang, Qisheng Hu, Shuai Yang, Leyang Shen, Wei Chow, Yifei Dong, Fengyi Wu, Quanyu Long, Bin Xia, Shaozuo Yu, Mingkang Zhu, Wenhu Zhang, Jiehui Huang, Haokun Gui, Runyi Li, Chenyu Tang, Dong Huang, Xuhang Chen, Rui Liu, Chengzu Li, Shiyi Du, Xu Huang, Haoxuan Che, Long Chen, Qifeng Chen, Wenya Wang, Wenxuan Zhang, Xiaojuan Qi, Yang Deng, Yanwei Li, Mike Zheng Shou, Zhi-Qi Cheng, See-Kiong Ng, Ziwei Liu, Philip Torr, Jiaya Jia

机构 * Hong Kong University of Science and Technology(香港科学与技术大学) National University of Singapore(新加坡国立大学) University of Oxford(牛津大学) Nanyang Technological University(南洋理工大学) Chinese University of Hong Kong(香港中文大学) University of Hong Kong(香港大学) University of Washington(华盛顿大学) University of Tokyo(东京大学) Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学) University of California, Berkeley(加州大学伯克利分校) University of Cambridge(剑桥大学) Singapore University of Technology and Design(新加坡科技设计大学) Singapore Management University(新加坡管理学院) XGEN Labs(XGEN实验室)

专题命中 Agent评测 :agentic(title,abstract);agent(abstract);multi-agent(abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文提出'层次x定律'分类法,定义三个能力层级和四个约束领域,综合400余篇文献总结100余系统,分析方法、失败模式和评估实践,提出决策导向的评估原则和可复现评估包,展望从被动预测到重塑环境的代理世界建模路径。

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2607.16345 2026-07-22 cs.SE cs.AI cs.LG cs.PF 版本更新 85%

AEVAL: From Anecdotal to Deterministic Testing for Agentic Skill Workflows

AEVAL:从轶事性到确定性的智能体技能工作流测试

Tejas Singh Anand, Yuet Ying Christina Wang, Wanting Jiang, Steve Masson, Tian Zheng, Bingjie Zhou

机构 * nvidia(NVIDIA公司)

专题命中 Agent评测 :agentic(title,abstract);agent(abstract);分类 cs.AI、cs.LG、cs.SE

AI总结 研究针对智能体技能工作流测试缺乏确定性和可重复性的问题,提出AEVAL框架,通过执行器与评分器分离等方法,实现确定性、可重复的测试,给出分层修复建议,能将虚假通过率转换为可重复失败信号并记录修复过程。

Comments 8 pages, 1 figure, 1 table, accepted at the ICML 2026 Workshop on Statistical Frameworks for Uncertainty in Agentic Systems

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2604.01527 2026-07-30 cs.SE cs.AI cs.LG 版本更新 85%

REAP: Automatic Curation of Coding Agent Benchmarks from Interactive Production Usage

REAP:从交互生产使用自动整理编码代理基准

Smriti Jha, Matteo Paltenghi, Chandra Maddila, Vijayaraghavan Murali, Shubham Ugare, Satish Chandra

机构 * Meta, USA(Meta公司)

专题命中 Agent评测 :agent(title,abstract);agentic(abstract);分类 cs.AI、cs.LG、cs.SE

AI总结 REAP通过自动化流程从真实开发者与代理交互中构建生产基准,解决评估信号不可靠问题,通过LLM分类和多轮稳定性检查确保基准可信。

Comments Accepted at ASE 2026 Industry Showcase

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2509.10397 2026-07-28 cs.IR 版本更新 85%

RecoWorld: Building Simulated Environments for Agentic Recommender Systems

RecoWorld:为代理推荐系统构建模拟环境

Fei Liu, Xinyu Lin, Hanchao Yu, Mingyuan Wu, Jianyu Wang, Qiang Zhang, Zhuokai Zhao, Yinglong Xia, Yao Zhang, Weiwei Li, Mingze Gao, Qifan Wang, Lizhu Zhang, Benyu Zhang, Xiangjun Fan

专题命中 Agent评测 :agentic(title,abstract);agent(abstract);multi-agent(abstract)

AI总结 RecoWorld通过双视角架构和多轮强化学习,构建了代理推荐系统的模拟环境,旨在提升用户留存和参与度。

Comments HCRS @ WWW 2026, Best Paper Award

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2509.02124 2026-07-23 cs.NI cs.ET 版本更新 85%

FlexNGIA 2.0: Redesigning the Internet with Agentic AI -- Protocols, Services, and Traffic Engineering Designed, Deployed, and Managed by AI

FlexNGIA 2.0:利用智能AI重新设计互联网——由AI设计、部署和管理的协议、服务和流量工程

Mohamed Faten Zhani, Younes Korbi, Yamen Mkadem

专题命中 Agent评测 :agentic(title,abstract);agent(abstract);AI agent(abstract)

AI总结 面对沉浸式通信需求等带来的契机,FlexNGIA 2.0利用基于大语言模型的AI智能体自主编排、配置和演进网络,可动态调整多种网络方案。通过初步实验证明其能力,为新型智能AI驱动网络奠基,也指出了相关关键研究挑战。

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2606.17799 2026-07-21 cs.SE cs.AI cs.CL 版本更新 85%

Position: Coding Benchmarks Are Misaligned with Agentic Software Engineering

立场:编程基准与智能体软件工程不一致

Maria I. Gorinova, Macey Baker, Amy Heineike, Maksim Shaposhnikov, Rob Willoughby, Dru Knox

机构 * Tessl

专题命中 Agent评测 :agentic(title,abstract);agent(abstract);分类 cs.AI、cs.CL、cs.SE

AI总结 本文指出当前编程基准在智能体时代存在三大问题:混淆模型与系统框架、单一参考答案惩罚有效替代方案、缺乏组件级信号导致迭代困难,并提出应重新设计基准以对齐智能体软件工程。

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