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

Towards Reliable Multi-Agent Systems for Marketing Applications via Reflection, Memory, and Planning

Lorenzo Jaime Yu Flores, Junyi Shen, Goodman Gu

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

VDC-Agent: When Video Detailed Captioners Evolve Themselves via Agentic Self-Reflection

VDC-Agent：当视频详细描述器通过代理自我反思而自我进化

Qiang Wang, Xinyuan Gao, Yuhang He, Jizhou Han, Jiangyang Li, SongLin Dong, Zhiheng Ma, Yihong Gong

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） ； Shenzhen University of Advanced Technology（深圳先进技术大学） 纠错

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

AI总结 VDC-Agent通过自我反思机制实现视频详细描述的自我进化，利用自动生成的(描述，评分)对提升描述准确性与评分表现。

Comments Accepted to ECCV 2026. Project Page: https://vdcagent.github.io

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

The 2025 AI Agent Index: Documenting Technical and Safety Features of Deployed Agentic AI Systems

2025人工智能代理指数：记录已部署代理式人工智能系统的技术和安全特性

Leon Staufer, Kevin Feng, Kevin Wei, Luke Bailey, Yawen Duan, Mick Yang, A. Pinar Ozisik, Stephen Casper, Noam Kolt

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Harvard Law School（哈佛法学院） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Concordia AI（康科迪亚AI） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Hebrew University of Jerusalem（耶路撒冷希伯来大学） 纠错

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

AI总结 本文提出2025人工智能代理指数，记录30种先进代理式AI系统的起源、设计、能力、生态系统及安全特性，揭示代理发展中的趋势和开发者透明度问题。

Comments To be publishesd at ACM FAccT 2026

MAPLE: Multi-Agent Adaptive Planning with Long-Term Memory for Table Reasoning

Ye Bai, Minghan Wang, Thuy-Trang Vu

机构 * Department of Data Science & AI, Monash University（数据科学与人工智能系，墨尔本大学） 纠错

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

Comments 27 pages, 11 figures, ALTA 2025

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。

Portable Agent Memory: A Protocol for Cryptographically-Verified Memory Transfer Across Heterogeneous AI Agents

可携带代理记忆：一种用于跨异构AI代理加密验证记忆传输的协议

Santhosh Kumar Ravindran

机构 * Microsoft Corporation（微软公司） 纠错

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

AI总结 本文提出Portable Agent Memory协议，通过结构化内存模型、基于能力的访问控制、抗注入重水化协议和JSON优先的序列化格式，实现跨异构AI代理的安全记忆传输。

Comments 8 pages, 28 references

Agent libOS: A Runtime Substrate for Capability-Controlled Self-Evolving LLM Agents

Agent libOS: 一种受库操作系统启发的运行时，用于长时间运行、能力受控的LLM智能体

Yingqi Zhang

机构 * Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） 纠错

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

AI总结 提出Agent libOS运行时，将LLM智能体建模为具有进程标识、生命周期、能力控制和审计记录的AgentProcess，通过类似libc的工具包装和运行时原语边界实现安全调度与资源控制。

Comments 12 pages, 1 figure, 4 tables

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。

Intrinsic Memory Agents: Heterogeneous Multi-Agent LLM Systems through Structured Contextual Memory

内在记忆代理：通过结构化上下文记忆实现异构多代理LLM系统

Sizhe Yuen, Francisco Gomez Medina, Ting Su, Yali Du, Adam J. Sobey

机构 * The Alan Turing Institute（艾伦·图灵研究所） ； King’s College London（伦敦大学国王学院） ； University of Southampton（南安普顿大学） 纠错

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

AI总结 本文提出内在记忆代理，通过结构化上下文记忆提升多代理LLM系统在复杂任务中的表现，展现更高的设计质量和一致性。

Towards Persistent Case-Based Memory for Autonomous Data Science: A CBR-Augmented R&D-Agent with a Locally Deployable Small Language Model

面向自主数据科学的持久化案例记忆：一种CBR增强的R&D-Agent与本地可部署的小语言模型

Felix Stocker

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

AI总结 本文提出一种CBR增强的R&D-Agent，通过持久化案例库和小语言模型Gemma 4 31B Dense，在Kaggle竞赛中实现方向性精度提升和方差降低。

Comments 14 pages, 8 figures, 8 tables; preprint, not submitted to any venue; code available at https://github.com/stofe94/cbr-rd-agent

Agent Memory Below the Prompt: Persistent Q4 KV Cache for Multi-Agent LLM Inference on Edge Devices

代理记忆低于提示：持久化Q4 KV缓存用于边缘设备上的多代理LLM推理

Yakov Pyotr Shkolnikov

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

AI总结 本文提出了一种持久化Q4 KV缓存的方法，用于在边缘设备上提高多代理LLM推理效率，通过减少缓存恢复时间，提升模型性能。

Comments 24 pages, 6 figures, 16 tables. Open-source implementation at https://github.com/yshk-mxim/agent-memory

Hijacking Agent Memory: Stealthy Trojan Attacks Through Conversational Interaction

劫持Agent记忆：通过对话交互的隐蔽木马攻击

Hongtao Wang, Se Yang, Yu Chen, Puzhuo Liu

机构 * North China Electric Power University（华北电力大学） ； Tencent（腾讯） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 提出MemPoison攻击方法，通过语义关系桥、实体伪装和联合嵌入优化绕过选择性记忆机制，在LLM Agent长期记忆中注入触发器后门，实现高达0.95的攻击成功率。

Comments 19 pages, 12 figures

ShadowMerge: A Novel Poisoning Attack on Graph-Based Agent Memory via Relation-Channel Conflicts

ShadowMerge：一种通过关系通道冲突的图基agent内存新型污染攻击

Yang Luo, Zifeng Kang, Tiantian Ji, Xinran Liu, Yong Liu, Shuyu Li, Lingyun Peng

机构 * Key Laboratory of Trustworthy Distributed Computing and Service (MoE)（可信分布式计算与服务重点实验室） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Zhongguancun Laboratory（中关村实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出ShadowMerge攻击，通过关系通道冲突攻击图基agent内存，利用冲突值影响agent行为，改进现有攻击方法，实现93.8%的攻击成功率。

Comments Preprint. Corresponding authors: Zifeng Kang and Tiantian Ji. Code is available at https://anonymous.4open.science/status/ShadowMerge-033C

MIRIX: Multi-Agent Memory System for LLM-Based Agents

Yu Wang, Xi Chen

机构 * MIRIX AI 纠错

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

Agent-Temporal Attention for Reward Redistribution in Episodic Multi-Agent Reinforcement Learning

Baicen Xiao, Bhaskar Ramasubramanian, Radha Poovendran

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

Comments Extended version of paper accepted for Oral Presentation at the International Conference on Autonomous Agents and Multi-Agent Systems (AAMAS), 2022

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

Autonomous Agent-Orchestrated Digital Twins (AADT): Leveraging the OpenClaw Framework for State Synchronization in Rare Genetic Disorders

自主代理协调数字孪生（AADT）：利用OpenClaw框架实现罕见遗传病中的状态同步

Hongzhuo Chen, Zhanliang Wang, Quan M. Nguyen, Gongbo Zhang, Chunhua Weng, Kai Wang

机构 * Raymond G. Perelman Center for Cellular and Molecular Therapeutics, Children's Hospital of Philadelphia（费城儿童医院雷蒙德·G·佩雷尔曼细胞与分子治疗中心） ； Applied Mathematics and Computational Science Graduate Program, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学应用数学与计算科学研究生项目） ； Bioengineering Graduate Program, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学生物工程研究生项目） ； Department of Biomedical Informatics, Columbia University Irving Medical Center（哥伦比亚大学欧文医学中心生物医学信息学系） ； Department of Pathology and Laboratory Medicine, Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院病理学与实验医学系） 纠错

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

AI总结 本文提出基于OpenClaw框架的自主代理协调数字孪生框架，通过持续监控数据流和自动化工作流，实现医疗数字孪生状态与纵向表型更新和进化基因组知识的同步，提升罕见病诊断和疾病进展建模的准确性。

STEM Agent: A Self-Adapting, Tool-Enabled, Extensible Architecture for Multi-Protocol AI Agent Systems

STEM Agent：一种自适应、工具驱动、可扩展的多协议AI代理系统架构

Alfred Shen, Aaron Shen

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

AI总结 STEM Agent通过模块化架构实现多协议兼容，整合五种交互协议，引入用户偏好学习机制，采用生物启发式技能获取系统，支持子线性增长的内存系统，通过413测试套件验证性能。

Comments 8 pages, 1 figures, 4 tables

Memory poisoning and secure multi-agent systems

记忆污染与安全多智能体系统

Vicenç Torra, Maria Bras-Amorós

机构 * Department of Computing Science, Ume University, Ume , Sweden（瑞典乌梅大学计算机科学系） ； Departament of Mathematics, Universitat Politècnica de Catalunya, Catalonia, Spain（西班牙加泰罗尼亚理工大学数学系） 纠错

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

AI总结 本文探讨了多智能体系统中记忆污染攻击的风险，分析了不同记忆系统类型的安全性，并提出基于密码学的缓解策略，强调了智能体交互中的实际风险及安全设计的重要性。

Comments 15 pages, 2 figures

MemoryArena: Benchmarking Agent Memory in Interdependent Multi-Session Agentic Tasks

MemoryArena：评估多会话代理任务中的代理记忆

Zexue He, Yu Wang, Churan Zhi, Yuanzhe Hu, Tzu-Ping Chen, Lang Yin, Ze Chen, Tong Arthur Wu, Siru Ouyang, Zihan Wang, Jiaxin Pei, Julian McAuley, Yejin Choi, Alex Pentland

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； University of Pittsburgh（匹兹堡大学） 纠错

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

AI总结 MemoryArena是一个用于评估多会话代理任务中代理记忆的统一评估环境，揭示了现有长上下文记忆基准在代理任务中的不足。

TALM: Dynamic Tree-Structured Multi-Agent Framework with Long-Term Memory for Scalable Code Generation

TALM：具有长期记忆的动态树结构多智能体框架用于可扩展的代码生成

Ming-Tung Shen, Yuh-Jzer Joung

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

AI总结 TALM通过动态树结构多智能体框架结合长期记忆机制，提升复杂代码生成任务中的推理性能和令牌效率。

MIRROR: Multi-agent Intra- and Inter-Reflection for Optimized Reasoning in Tool Learning

Zikang Guo, Benfeng Xu, Xiaorui Wang, Zhendong Mao

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

Comments Accepted to 34rd International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2025)

EvoTest: Evolutionary Test-Time Learning for Self-Improving Agentic Systems

EvoTest: 为自改进智能体系统设计的进化测试时学习

Yufei He, Juncheng Liu, Yue Liu, Yibo Li, Tri Cao, Zhiyuan Hu, Xinxing Xu, Bryan Hooi

机构 * National University of Singapore（国立新加坡大学） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出EvoTest框架，通过进化方法在无需微调或梯度的情况下提升智能体性能，在J-TTL基准中超越传统方法，能赢得两局游戏。

Comments ICLR 2026

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。

AgentDoG 1.5: A Lightweight and Scalable Alignment Framework for AI Agent Safety and Security

AgentDoG 1.5：一种轻量级且可扩展的AI智能体安全与安保对齐框架

Dongrui Liu, Yu Li, Zhonghao Yang, Peng Wang, Guanxu Chen, Yuejin Xie, Qinghua Mao, Wanying Qu, Yanxu Zhu, Tianyi Zhou, Leitao Yuan, Zhijie Zheng, Qihao Lin, Yimin Wang, Haoyu Luo, Shuai Shao, Chen Qian, Qingyu Liu, Ling Tang, Ruiyang Qin, Qihan Ren, Junxiao Yang, Kun Wang, Zhiheng Xi, Linfeng Zhang, Ranjie Duan, Bo Zhang, Wenjie Wang, Wen Shen, Qiaosheng Zhang, Yan Teng, Chaochao Lu, Rui Mei, Man Li, Jialing Tao, Xi Lin, Tianhang Zheng, Yong Liu, Quanshi Zhang, Lei Zhu, Xingjun Ma, Junhua Liu, Hui Xue, Xiaoxiang Zuo, Xiangnan He, Chao Shen, Xianglong Liu, Minlie Huang, Jing Shao, Xia Hu

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 针对开放世界智能体的新兴安全风险，提出一种轻量级可扩展的安全对齐框架，通过更新安全分类法、构建数据引擎并训练小模型（0.8B-8B参数），实现与闭源模型相当的性能，并降低部署开销两个数量级。

Comments 44 pages, 12 Figures, 9 Tables

MERMAID: Memory-Enhanced Retrieval and Reasoning with Multi-Agent Iterative Knowledge Grounding for Veracity Assessment

MERMAID：基于多智能体迭代知识接地的记忆增强检索与推理用于真实性评估

Yupeng Cao, Chengyang He, Yangyang Yu, Ping Wang, K. P. Subbalakshmi

机构 * Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院） 纠错

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

AI总结 MERMAID通过整合智能体驱动搜索、结构化知识表示和持久记忆模块，提升事实核查和主张验证的效率与一致性，实现检索、推理与记忆的协同优化。

Refer-Agent: A Collaborative Multi-Agent System with Reasoning and Reflection for Referring Video Object Segmentation

Refer-Agent：一种具有推理和反思的协作多智能体系统用于指引用视频对象分割

Haichao Jiang, Tianming Liang, Wei-Shi Zheng, Jian-Fang Hu

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） 纠错

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

AI总结 Refer-Agent通过协作多智能体系统结合推理与反思机制，提升指引用视频对象分割的性能与灵活性。

Narrative Memory in Machines: Multi-Agent Arc Extraction in Serialized TV

Roberto Balestri, Guglielmo Pescatore

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