多模态大模型

The Agency Gap in AI-Supported Writing: How Reactive and Proactive Agent Designs Shape Multimodal Reasoning

AI辅助写作中的主体差距：反应式与主动式智能体设计如何塑造多模态推理

Yueqiao Jin, Kaixun Yang, Roberto Martinez-Maldonado, Dragan Gašević, Lixiang Yan

专题命中 多模态Agent ：multimodal(title,abstract)

AI总结 该研究针对AI辅助写作中的主体差距，对比反应式与主动式智能体设计的效果，发现主动式设计可强化多模态推理关联，还能缩小AI素养相关的表现差异，为教育AI智能体设计提供了方向。

Compiling Large Multi-Modal Requirement Documents into Runnable Software Systems: From an Agentic Test-Driven Perspective

ARC：将大型多模态需求文档编译为可运行软件系统

Weiyu Kong, Yun Lin, Xiwen Teoh, Duc-Minh Nguyen, Ruofei Ren, Jiaxin Chang, Haoxu Hu, Haoyu Chen

专题命中 多模态Agent ：multi-modal(title,abstract)

AI总结 提出Agentic需求编译（ARC）技术，通过双向测试驱动智能体循环，将多模态DSL文档直接编译为可运行Web系统，在GUI测试通过率上平均提升50.6%。

Comments This work is accepted at issta'26 (SIGSOFT International Symposium on Software Testing and Analysis)

M2HRI: An LLM-Driven Multimodal Multi-Agent Framework for Personalized Human-Robot Interaction

M2HRI：一种LLM驱动的多模态多智能体框架，用于个性化人机交互

Shaid Hasan, Breenice Lee, Sujan Sarker, Tariq Iqbal

机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(title,abstract)

AI总结 提出M2HRI框架，通过个性、长期记忆和情境化协调机制赋予每个机器人独特身份，实验表明该方法能提升交互自然性和协调性。

ROSA: Roundabout Optimized Speed Advisory with Multi-Agent Trajectory Prediction in Multimodal Traffic

ROSA: 多模式交通中基于多智能体轨迹预测的环岛优化速度建议

Anna-Lena Schlamp, Jeremias Gerner, Klaus Bogenberger, Werner Huber, Stefanie Schmidtner

机构 * IEEE 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(title,abstract)

AI总结 提出ROSA系统，结合Transformer多智能体轨迹预测与协调速度引导，提升环岛多模式混合交通的效率与安全，预测精度优于前人工作。

Comments 8 pages, 1 figure, 4 tables. Copyright 2026 IEEE. This is the accepted manuscript for 2025 IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), not the final published version

Identifying Topological Invariants of Non-Hermitian Systems via Domain-Adaptive Multimodal Model for Mathematics

通过数学多模态模型识别非厄密系统拓扑不变量

Jiuchun Meng, Lichao Sun, Xiumei Wang, Dandan Zhu, Xingping Zhou

专题命中 多模态Agent ：multimodal(title,abstract)

AI总结 本文提出利用多模态模型识别非厄密系统拓扑不变量，通过输入哈密顿量的本征值和本征向量，结合数学大语言模型进行复杂计算和推理，有效提取拓扑信息。

ForgeryVCR: Visual-Centric Reasoning via Efficient Forensic Tools in MLLMs for Image Forgery Detection and Localization

ForgeryVCR: 通过高效的取证工具在MLLMs中实现视觉中心推理用于图像伪造检测与定位

Youqi Wang, Shen Chen, Haowei Wang, Rongxuan Peng, Taiping Yao, Shunquan Tan, Changsheng Chen, Bin Li, Shouhong Ding

机构 * Shenzhen University（深圳大学） ； Tencent Youtu Lab（腾讯优图实验室） 纠错

专题命中 多模态Agent ：MLLM(abstract,abstract_cn)；multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 ForgeryVCR通过高效的取证工具实现视觉中心推理，提升图像伪造检测与定位的性能。

UI-MOPD: Multi-Platform On-Policy Distillation for Unified GUI Agents

UI-MOPD：用于持续GUI智能体学习的多平台策略蒸馏

Niu Lian, Tongbo Chen, Zhehao Yu, Chengzhen Duan, Fazhan Liu, Hui Liu, Pei Fu, Jian Luan, Heng Qu, Shu-Tao Xia, Jinpeng Wang

机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Xiaomi（小米） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract)；multimodal foundation model(abstract)；分类 cs.CV、cs.CL、cs.AI

AI总结 针对构建多平台GUI智能体的挑战，构建高质量数据集Uni-GUI，提出UI-MOPD方法，通过多教师策略蒸馏实现持续学习，动态选教师并转移行为先验，实验证明其能平衡跨平台能力保留与新平台适应。

Comments Technical report. 27 pages, 7 figures, 7 tables

EvoIR-Agent: Self-Evolving Image Restoration Agentic System via Experience-Driven Learning

EvoIR-Agent: 通过经验驱动学习实现自进化图像修复智能体

Kailin Zhuang, Jiawei Wu, Zhi Jin

专题命中 多模态Agent ：MLLM(abstract,abstract_cn)；multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出EvoIR-Agent，通过经验驱动学习解决图像修复中经验不足导致的规划失败问题，通过构建分层经验池和自进化机制提升修复性能和效率，实验表明其在全参考指标上表现优异，且在性能与效率之间取得显著平衡。

Comments Temporarily withdrawn for institutional clearance and compliance review. A revised version will be uploaded once the process is finalized

Tool-MCoT: Tool Augmented Multimodal Chain-of-Thought for Content Safety Moderation

Tool-MCoT：用于内容安全审核的工具增强多模态链式思维

Shutong Zhang, Dylan Zhou, Yinxiao Liu, Yang Yang, Huiwen Luo, Wenfei Zou

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Google（谷歌） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(title)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出Tool-MCoT，一种基于工具增强的多模态链式思维模型，用于提升内容安全审核的效率与准确性，通过训练小语言模型以有效利用外部工具进行推理和决策。

EchoVLA: Robotic Vision-Language-Action Model with Synergistic Declarative Memory for Mobile Manipulation

EchoVLA：用于VLA驱动移动操作的协同声明记忆

Min Lin, Xiwen Liang, Bingqian Lin, Jingzhi Liu, Zijian Jiao, Kehan Li, Ziang Yan, Yu Sun, Weijia Liufu, Yuhan Ma, Jiarui Hu, Yuecheng Liu, Shen Zhao, Yuzheng Zhuang, Xiaodan Liang

机构 * Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University, Shenzhen, China（中山大学深圳校区） ； Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（上海交通大学） ； Huawei Noah's Ark Lab, China（华为诺亚方舟实验室） 纠错

专题命中 多模态Agent ：MLLM(abstract,abstract_cn)；multimodal(abstract)

AI总结 EchoVLA通过协同声明记忆提升移动操作性能，结合场景与事件记忆，利用注意力融合指导基臂策略，实现高效导航与操作。

Screenshots or Tools? Eliciting Tool Use and Managing Multimodal Context in Hybrid GUI-MCP Computer-Use Agents

截图还是工具？在混合GUI-MCP计算机使用智能体中引出工具使用并管理多模态上下文

Siqi Fan, Minghao Li, Xiaoqian Ma, Wenhui Tan, Xiusheng Huang, Juntong Wu, Liujie Zhang, Shuo Shang, Weihang Chen

专题命中 多模态Agent ：multimodal(title)；分类 cs.AI

AI总结 该研究针对混合GUI-MCP计算机使用智能体，发现工具使用存在采用缺口，通过调整工具奖励与上下文压缩优化，提升了智能体性能并降低输入成本。

ActFER: Agentic Facial Expression Recognition via Active Tool-Augmented Visual Reasoning

ActFER: 通过主动工具增强的视觉推理实现代理面部表情识别

Shifeng Liu, Zhengye Zhang, Sirui Zhao, Xinglong Mao, Zhehan Kan, Zhixiang Wei, Shiwei Wu, Chaoyou Fu, Tong Xu, Enhong Chen

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract)；MLLM(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 ActFER通过主动视觉证据获取和多模态推理提升面部表情识别，采用UC-GRPO算法优化局部检查和情绪感知，实验显示其在AU预测准确率上显著优于传统方法。

Comments 10 pages, 7 figures

Data Pyramid for Embodied Manipulation: A Survey

用于具身操纵的数据金字塔

Yifan Ye, Yankai Fu, Yaoxu Lv, Bohan Hou, Jun Cen, Lingdong Kong, Duo Zheng, Tianxing Chen, Jiaming Liu, Ziang Cao, Yunfan Lou, Wei Chow, Xian Sun, Yingshuo Wang, Kuangzhi Ge, Xiaowei Chi, Xidong Zhang, Zhibo Pang, Yiwu Zhong, Sirui Han, Zhihe Lu, Weihao Yuan, Qifeng Chen, Michael Yu Wang, Yao Mu, Ziwei Liu, Jianfei Yang, Ping Luo, Shanghang Zhang

机构 * PKU（北京大学） ； NTU（南洋理工大学） ； HKUST（香港科技大学） ； NUS（新加坡国立大学） ； CUHK（香港中文大学） ； HKU（香港大学） ； Duke（杜克大学） ； UCB（加州大学伯克利分校） ； GBU（未提及具体中文名的机构） ； NJU（南京大学） ； SJTU（上海交通大学） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract)；multimodal foundation model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究围绕具身操纵数据生态系统展开，构建跨越五个互补数据源的“数据金字塔”，通过数据配方分析具身基础模型，将数据组成与多种能力联系起来，并讨论了六个开放挑战，为下一代具身系统设计奠定基础。

Comments Awesome Embodied Data Pyramid; Project Page at https://jasper-aaa.github.io/embodied-data-pyramid/ GitHub Repo at https://github.com/worldbench/awesome-embodied-data-pyramid

NormAct: Benchmarking Embodied Agents' Proactive Compliance with Unspoken Social Norms

NormAct：具身规划中隐藏社会规范遵守的基准

Shiyun Zhao, Xinwei Song, Tianyu Guo, Xiaomeng Gao, Mingyuan Liu, Xu Han, Yuanyuan Zhang, Zhenliang Zhang, Xue Feng, Bo Dai

机构 * State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, Beijing Institute for General Artificial Intelligence (BIGAI)（通用人工智能国家重点实验室，北京通用人工智能研究院） ； China Academy of Information and Communications Technology（中国信息通信研究院） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract)；MLLM(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出NormAct基准，评估多模态大语言模型在具身规划中遵守隐藏社会规范的能力，发现模型在67.3%情况下达成显式目标，但仅26.4%遵守隐藏规范；提出NormPerceptor方法将任务成功率从24.2%提升至46.7%。

Comments This version revises the paper content and adds substantial details on the benchmark design and experimental setup

Metis: Memory Foundation Model

Metis：记忆基础模型

Zeyu Zhang, Ziliang Guo, Yihang Sun, Xichong Zhang, Xixuan Hao, Zehao Lin, Yang Zhang, Xiaoyan Zhao, Tong Shen, Bo Tang, Zhi-Qin John Xu, Junchi Yan, Haofen Wang, Xu Chen, Feiyu Xiong, Zhiyu Li, Tat-Seng Chua

机构 * MemTensor (Shanghai) Technology Co., Ltd.（墨芯（上海）科技有限公司） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tongji University（同济大学） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract)；multimodal foundation model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 该研究提出首个记忆基础模型原型Metis，赋予基础模型原生记忆能力，通过新架构与优化目标实现，经实验验证其具备原生记忆能力并发布相关资源。

Comments 46 pages, 11 figures, 16 tables

Where Not to Learn: Prior-Aligned Training with Subset-based Attribution Constraints for Reliable Decision-Making

不应学习的地方：基于子集归因约束的先验对齐训练以实现可靠的决策制定

Ruoyu Chen, Shangquan Sun, Xiaoqing Guo, Sanyi Zhang, Kangwei Liu, Shiming Liu, Zhangcheng Wang, Qunli Zhang, Wei Wang, Hua Zhang, Xiaochun Cao

机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） ； Department of Computer Science, Hong Kong Baptist University（香港 Baptist 大学计算机科学系） ； Communication University of China（中国传媒大学） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； School of Cyber Science and Technology, Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University（中山大学深圳校区网络科学与技术学院） 纠错

专题命中 多模态Agent ：MLLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出了一种基于归因的先验对齐方法，通过子集选择归因技术约束模型依赖于人类先验区域，从而提升决策的可靠性。

Colon-Bench: An Agentic Workflow for Scalable Dense Lesion Annotation in Full-Procedure Colonoscopy Videos

Colon-Bench：一种用于全流程结肠镜视频中可扩展密集病变标注的智能工作流

Abdullah Hamdi, Changchun Yang, Xin Gao

机构 * King Abdullah University of Science and Technology（国王阿卜杜勒·阿齐兹科学与技术大学） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract)；MLLM(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出Colon-Bench，通过多阶段智能工作流实现全流程结肠镜视频的密集病变标注，包含528个视频、14类病变、30万+边界框等，并评估多模态大模型在病变分类、开放词汇视频目标分割和视频视觉问答上的性能。

Comments published at MICCAI 2026

Agent Planning Benchmark: A Diagnostic Framework for Planning Capabilities in LLM Agents

Agent规划基准：LLM Agent规划能力的诊断框架

Haoyu Sun, Wenxuan Wang, Mingyang Song, Jujie He, Weinan Zhang, Yang Liu, Yang Yang, Yu Cheng

机构 * Tongji University（同济大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Skywork AI ； University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract)；MLLM(abstract_cn)；分类 cs.CL

AI总结 提出Agent规划基准(APB)，通过4209个多模态案例和五个设置，诊断LLM Agent在长程规划、工具噪声鲁棒性、校准拒绝和推理时改进方面的系统弱点。

Preference Redirection via Attention Concentration: An Attack on Computer Use Agents

通过注意力集中进行偏好重定向：对计算机使用代理的一种攻击

Dominik Seip, Matthias Hein

机构 * Tübingen AI Center, University of Tübingen（图宾根大学图宾根人工智能中心） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract)；multimodal foundation model(abstract)

AI总结 本文提出PRAC攻击，通过重定向模型注意力操纵CUA选择过程，揭示了视觉模态的漏洞，威胁到基于开放权重模型的CUA安全。

Journal ref Conference on Language Modeling (COLM) 2026

MobileForge: Annotation-Free Adaptation for Mobile GUI Agents with Hierarchical Feedback-Guided Policy Optimization

MobileForge：基于分层反馈引导策略优化的移动GUI智能体免标注适配

Guangyi Liu, Pengxiang Zhao, Gao Wu, Yiwen Yin, Mading Li, Liang Liu, Congxiao Liu, Zhang Qi, Mengyan Wang, Liang Guo, Jiangning Zhang, Yong Liu

专题命中 多模态Agent ：MLLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 提出MobileForge系统，通过MobileGym环境实现任务生成与评估，结合分层反馈引导策略优化（HiFPO）将轨迹结果、步骤反馈和修正提示转化为步骤级GRPO更新，实现移动GUI智能体免标注适配，在AndroidWorld上达到67.2% Pass@3。

Comments Project page: https://mobile-forge.github.io/

Every Picture Tells a Dangerous Story: Memory-Augmented Multi-Agent Jailbreak Attacks on VLMs

每幅画都讲述一个危险的故事：基于内存增强的多智能体 jailbreak 攻击 VLMs

Jianhao Chen, Haoyang Chen, Hanjie Zhao, Haozhe Liang, Zheng Wang, Tieyun Qian

机构 * Wuhan University（武汉大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Tianjin University（天津大学） ； University of the Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract)；分类 cs.AI、cs.MM

AI总结 本文提出MemJack框架，通过视觉语义引导多智能体协作，利用迭代空域投影过滤器提升对VLMs的攻击成功率，实验表明其在COCO数据集上达到71.48%的攻击成功率。

Comments 15 pages, 2 figures

Towards Unified World Models for Visual Navigation via Memory-Augmented Planning and Foresight

通过记忆增强的规划和前瞻性构建视觉导航的统一世界模型

Yifei Dong, Fengyi Wu, Guangyu Chen, Lingdong Kong, Qiyu Hu, Yuxuan Zhou, Xu Zhu, Jingdong Sun, Jun-Yan He, Qi Dai, Alexander G. Hauptmann, Zhi-Qi Cheng

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Apple（苹果公司） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出UniWM，一种整合视觉前瞻性与规划的统一世界模型，通过记忆机制提升导航鲁棒性和泛化能力，在多个基准测试中显著提升导航成功率。

Comments Accepted to ECCV 2026. 22 pages, 12 figures, code: https://github.com/UWMILab/UniWM

OpenVisTool: An Open Recipe for Synthesizing Instructive Visual Tool-Use Trajectories

OpenVisTool：用于合成具有指导性的视觉工具使用轨迹的开源方案

Changhao Xiang, Shilin Zhang, Zheng Ma, Kanzhi Cheng, Ruize Ma, Yi Feng, Jianbing Zhang, Zhi Wang, Zhen Wu, Xinyu Dai, Lewei Lu

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV、cs.CL

AI总结 本研究提出OpenVisTool框架，构建含因果监督的视觉工具使用轨迹数据集OpenVisTool-42K，微调后模型视觉工具使用性能提升，大模型接近领先闭源系统。

OpenForgeRL: Train Harness-native Agents in Any Environment

OpenForgeRL：在任何环境中训练原生利用工具的智能体

Xiao Yu, Baolin Peng, Ruize Xu, Hao Zou, Qianhui Wu, Hao Cheng, Wenlin Yao, Nikhil Singh, Zhou Yu, Jianfeng Gao

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； Dartmouth College（达特茅斯学院） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究针对现代AI智能体依赖复杂推理工具难端到端训练的问题，提出OpenForgeRL框架，通过轻量级代理和Kubernetes编排器，在多环境下对基于工具的智能体端到端训练，验证了框架效果并分析了工具选择和RL对智能体行为的影响。

Comments added github link

Learning Visual Spatial Planning from Symbolic State via Modality-Gap-Aware Self-Distillation

通过模态差距感知自蒸馏从符号状态学习视觉空间规划

Haocheng Luo, Jiahui Liu, Ruicheng Zhang, Zhizhou Zhong, Jiaqi Huang, Zunnan Xu, Quan Shi, Jun Zhou, Shuiyang Mao, Wei Liu, Xiu Li

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 提出MGSD两阶段框架，通过冷启动接地和特权教师蒸馏弥合视觉与符号规划之间的模态差距，在视觉规划基准上显著提升性能。

Comments 18 pages, preprint

Kimi K2.5: Visual Agentic Intelligence

Kimi K2.5：视觉代理智能

Kimi Team, Tongtong Bai, Yifan Bai, Yiping Bao, S. H. Cai, Yuan Cao, Ziwei Chai, Y. Charles, H. S. Che, Cheng Chen, Guanduo Chen, Huarong Chen, Jia Chen, Jianlong Chen, Jun Chen, Kefan Chen, Liang Chen, Ruijue Chen, Xinhao Chen, Yanru Chen, Yanxu Chen, Yicun Chen, Yimin Chen, Yingjiang Chen, Yuankun Chen, Yujie Chen, Yutian Chen, Zhirong Chen, Ziwei Chen, Dazhi Cheng, Yean Cheng, Minghan Chu, Jialei Cui, Jiaqi Deng, Muxi Diao, Hao Ding, Mengfan Dong, Mengnan Dong, Yuxin Dong, Yuhao Dong, Angang Du, Chenzhuang Du, Dikang Du, Lingxiao Du, Yulun Du, Yu Fan, Shengjun Fang, Qiulin Feng, Yichen Feng, Garimugai Fu, Kelin Fu, Hongcheng Gao, Tong Gao, Yuyao Ge, Shangyi Geng, Chengyang Gong, Xiaochen Gong, Zhuoma Gongque, Qizheng Gu, Xinran Gu, Yicheng Gu, Longyu Guan, Shuhao Guan, Yuanying Guo, Xiaoru Hao, Dailan He, Tianhong He, Weiran He, Wenyang He, Yibo He, Yunjia He, Chao Hong, Hao Hu, Jiaxi Hu, Yangyang Hu, Zhenxing Hu, Ke Huang, Ruiyuan Huang, Weixiao Huang, Zhiqi Huang, Chaobo Jia, Tao Jiang, Zhejun Jiang, Xinyi Jin, Yu Jing, Guokun Lai, Aidi Li, C. Li, Cheng Li, Fang Li, Guanghe Li, Guanyu Li, Haitao Li, Haoyang Li, Jia Li, Jingwei Li, Junxiong Li, Lincan Li, Mo Li, Weihong Li, Wentao Li, Xinhang Li, Xinhao Li, Yang Li, Yanhao Li, Yiwei Li, Yuxiao Li, Zhaowei Li, Zhaoxi Li, Zheming Li, Weilong Liao, Jiawei Lin, Xiaohan Lin, Yibo Lin, Zhishan Lin, Zichao Lin, Cheng Liu, Chenyu Liu, Hongzhang Liu, Liang Liu, Shaowei Liu, Shudong Liu, Shuran Liu, Tianwei Liu, Tianyu Liu, Weizhou Liu, Xiangyan Liu, Yangyang Liu, Yanming Liu, Yibo Liu, Yuanxin Liu, Zhengying Liu, Zhongnuo Liu, Enzhe Lu, Haoyu Lu, Zhiyuan Lu, G. Luo, Junyu Luo, Tongxu Luo, Yashuo Luo, Long Ma, Shaoguang Mao, Yuan Mei, Xin Men, Fanqing Meng, Zhiyong Meng, Yibo Miao, Minqing Ni, Kun Ouyang, Siyuan Pan, Bo Pang, Yuchao Qian, Ruoyu Qin, Zeyu Qin, Jiezhong Qiu, Bowen Qu, Zeyu Shang, Youbo Shao, Tianxiao Shen, Zhennan Shen, Juanfeng Shi, Lidong Shi, Shengyuan Shi, Feifan Song, Pengwei Song, Tianhui Song, Xiaoxi Song, Hongjin Su, Jianlin Su, Zhaochen Su, Lin Sui, Jinsong Sun, Junyao Sun, Tongyu Sun, Flood Sung, Yunpeng Tai, Chuning Tang, Heyi Tang, Xiaojuan Tang, Zhengyang Tang, Jiawen Tao, Shiyuan Teng, Chaoran Tian, Pengfei Tian, Bowen Wang, Chensi Wang, Chuang Wang, Congcong Wang, Dingkun Wang, Dinglu Wang, Dongliang Wang, Feng Wang, Hailong Wang, Haiming Wang, Hao Wang, Hengzhi Wang, Huaqing Wang, Hui Wang, Jiahao Wang, Jinhong Wang, Jiuzheng Wang, Kaixin Wang, Linian Wang, Qibin Wang, Shengjie Wang, Shuyi Wang, Si Wang, Wei Wang, Xiaochen Wang, Xinyuan Wang, Yao Wang, Yejie Wang, Yipu Wang, Yiqin Wang, Yucheng Wang, Yuzhi Wang, Zhaoji Wang, Zhaowei Wang, Zhengtao Wang, Zhexu Wang, Zifan Wang, Zihan Wang, Zizhe Wang, Chu Wei, Ming Wei, Chuan Wen, Zichen Wen, Chengjie Wu, Haoning Wu, Junyan Wu, Rucong Wu, Wenhao Wu, Yuefeng Wu, Yuhao Wu, Yuxin Wu, Zijian Wu, Chenjun Xiao, Jin Xie, Xiaotong Xie, Yuchong Xie, Bowei Xing, Boyu Xu, Jianfan Xu, Jing Xu, Jinjing Xu, L. H. Xu, Lin Xu, Suting Xu, Weixin Xu, Xinbo Xu, Xinran Xu, Yangchuan Xu, Yichang Xu, Yuemeng Xu, Zelai Xu, Ziyao Xu, Junjie Yan, Yuzi Yan, Guangyao Yang, Hao Yang, Junwei Yang, Kai Yang, Ningyuan Yang, Xiaofei Yang, Xinlong Yang, Xinyu Yang, Ying Yang, Yi Yang, Yi Yang, Zhen Yang, Zhilin Yang, Zonghan Yang, Haotian Yao, Dan Ye, Haoran Ye, Wenjie Ye, Zhuorui Ye, Peng Yebo, Bohong Yin, Chengzhen Yu, Longhui Yu, Tao Yu, Tianxiang Yu, Enming Yuan, Mengjie Yuan, Xiaokun Yuan, Yang Yue, Weihao Zeng, Dunyuan Zha, Haobing Zhan, Dehao Zhang, Hao Zhang, Jin Zhang, Puqi Zhang, Qiao Zhang, Rui Zhang, Xiaobin Zhang, Xiaoyun Zhang, Y. Zhang, Yadong Zhang, Yangkun Zhang, Yichi Zhang, Yizhi Zhang, Yongting Zhang, Yu Zhang, Yushun Zhang, Yutao Zhang, Yutong Zhang, Zheng Zhang, Chenguang Zhao, Feifan Zhao, Jinxiang Zhao, Shuai Zhao, Xiangyu Zhao, Xuanle Zhao, Yikai Zhao, Zijia Zhao, Huabin Zheng, Ruihan Zheng, Shaojie Zheng, Tengyang Zheng, Junfeng Zhong, Longguang Zhong, Weiming Zhong, M. Zhou, Runjie Zhou, Xinyu Zhou, Zaida Zhou, Jinguo Zhu, Liya Zhu, Xinhao Zhu, Yuxuan Zhu, Zhen Zhu, Jingze Zhuang, Weiyu Zhuang, Ying Zou, Xinxing Zu

机构 * Kimi Team（Kimi 团队） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 Kimi K2.5通过联合优化文本和视觉模态，提出Agent Swarm框架，实现多模态代理智能的先进性能和高效任务处理。

Comments Kimi K2.5 tech report

SVRepair: Structured Visual Reasoning for Automated Program Repair

SVRepair: 结构化视觉推理用于自动化程序修复

Jincheng Wang, Liwei Luo, Xiaoxuan Tang, Jingxuan Xu, Sheng Zhou, Dajun Chen, Wei Jiang, Yong Li

机构 * Ant Group（蚂蚁集团） ； Zhejiang Key Laboratory of Accessible Perception and Intelligent Systems（浙江可感知智能系统重点实验室） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 SVRepair 通过结构化视觉表示框架，结合多模态信息提升程序修复的准确性与效率。

WebCoach: Self-Evolving Web Agents with Cross-Session Memory Guidance

WebCoach：具有跨会话记忆引导的自我进化网络代理

Genglin Liu, Shijie Geng, Sha Li, Hejie Cui, Sarah Zhang, Xin Liu, Tianyi Liu

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Amazon（亚马逊） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究针对网页代理跨会话学习不足问题，提出WebCoach框架，通过三个关键组件赋予代理跨会话记忆，可长期规划与自我进化，在WebVoyager基准测试中提升了不同LLM backbone的代理性能。

Comments 18 pages

Crayotter: Traceable Multi-Agent Workflows for Long-Form Video Editing

Crayotter: 用于长视频编辑的可追踪多智能体工作流

Lecheng Yan, Yichong Zhang, Xiantao Xu, Jianze Lin, Ben Pan, Xiaoyu Zheng, Jiawei Qian, Anqi Wu, Jiahui Geng, Ruizhe Li, Fengyu Cai, Jingcheng Niu, Raymond Li, Wenxi Li, Chenyang Lyu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV、cs.CL

AI总结 提出Crayotter，一个开源多模态多智能体系统，通过三阶段工作流（材料准备、基于工件的编辑研究、工具驱动的执行）实现长视频编辑的可追踪性和选择性修订，在人类评估中优于基线方法。

Comments 10 pages, 5 figures

SWITCH: Benchmarking Modeling and Handling of Tangible Interfaces in Long-horizon Embodied Scenarios

SWITCH：在长时程具身场景中评估和处理具象接口的基准测试

Juntao Cheng, Wanyue Zhang, Zhiwei Yu, Shuo Ren, Zheqi He, Shaoxuan Xie, Guocai Yao, Jieru Lin, Börje F. Karlsson, Jiajun Zhang

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 SWITCH基准测试通过1170个时间交互视频，评估具象接口在真实第一人称环境中的闭环交互推理，揭示多模态模型在细粒度视觉-时间感知、结果验证和错误恢复方面的不足。

Comments The dataset is available at https://huggingface.co/datasets/BAAI-Agents/SWITCH