移动 GUI 智能体能否服务所有用户？PAIR 与 RePAIR 揭示跨用户可靠性差异
研究提出 PAIR 流水线构建用户条件化应用状态，并推出 RePAIR 训练方法，从跨用户子目标结果差异中学习以提升可靠性。在六款智能体上，用户条件化 UI 中任务成功率下降 6.98 至 15.4 个百分点，涉及用户个人内容时差距扩大至 8.77 至 22.0 个百分点。RePAIR 在未见用户上将整体 Task SR 提升 9.42 个百分点。
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arXiv cs.AIAI 评分2424 arXiv cs.AIAI 评分2626 Confidence Reasoning Graphs：面向 LLM 智能体的结构化置信度估计
研究者提出 Confidence Reasoning Graphs（CRG），一种推理时框架，仅凭单条轨迹即可估计 LLM 智能体完成任务的成功概率，无需模型内部信号或训练数据。CRG 将任务声明分解为基于轨迹证据的子声明，逐项估计置信度后再聚合为整体置信度。在三个智能体基准、三个骨干模型和三个智能体框架上，CRG 的置信度校准与风险感知决策均优于口头表达、采样和白盒代理基线。
arXiv cs.AIAI 评分4141 SIGMA：从 Model Spec 出发的自我改进对齐泛化方法
SIGMA 是一套数据生成与训练流程，仅凭一份描述模型期望行为的 Model Spec，让模型自身充当任务设计智能体生成对齐困境场景，并通过监督微调与基于 rubric 的强化学习（模型自身作为奖励模型）实现对齐自我改进。
arXiv cs.AIAI 评分2222 ShanLiangRen：面向个性化每日膳食规划的 AI 营养智能体
研究团队提出个性化全量化多目标膳食规划问题（MDP），并开发营养智能体 ShanLiangRen。该系统将饮食规格、营养数据、用户属性与自然语言需求转化为个性化约束规划实例，通过精确检索增强生成缩小候选食材与食谱范围，再由 LLM 在确定性营养计算和约束校验反馈下按 Pareto 原则迭代优化方案。系统输出含明确食材与分量的全量化餐食计划及营养合规报告，已以微信小程序形式上线。
arXiv cs.AIAI 评分2626 自参照社会偏好：不观察他人奖励也能学会合作
研究者提出"自参照社会偏好"方法，让每个智能体学习自身奖励模型，并将其应用于其他智能体的观测轨迹，从自身视角评估对方结果，再接入标准社会偏好机制。在 Escape Room、Clean Up 和 Commons Harvest 三个序贯社会困境中，智能体无需观察他人奖励即可学会合作，甚至在独立学习失败的环境中也能实现合作，且收益分配常比能获取真实奖励的智能体更公平。
arXiv cs.AIAI 评分3232 WorkflowOps：为多智能体工作流编排学习智能体协作先验
WorkflowOps 是一个多智能体工作流编排框架，能从历史工作流中学习智能体协作先验，并按需扩展智能体池以覆盖新能力需求。它通过转移概率矩阵引导 DAG 工作流构建，并用分层语义匹配策略将 LLM 路由调用减少超 80%。在代码、数学与问答混合测试集上，其端到端通过率优于近期工作流构建基线，在结构化可分解任务上提升最大。
arXiv cs.AIAI 评分2222 RA-MoWE：用工作流亲和度嵌入实现查询聚类与智能体工作流生成
RA-MoWE 通过工作流亲和度嵌入对查询聚类，并据此生成可复用的专家工作流。每个嵌入记录一组固定参考工作流对查询的解决效果，从而揭示推理策略上的相似性；嵌入编码器可直接从查询文本预测该嵌入，让新查询无需先执行参考工作流即可选用专家工作流。
arXiv cs.AIAI 评分2727 DHCG：为基于 LLM 的多智能体推理动态构建分层协作图
DHCG 框架通过 Planner、Worker、Generator 三个模块，从零逐步构建动态分层协作图，并支持提前终止或按需扩展。在代码生成、数学推理等基准上，其平均性能较单智能体基线提升 13.06 分，优于静态与动态 MAS 基线 2.77-8.02 分。该框架还引入动作感知偏好优化训练 Planner，并展现出跨 Planner 主干与未见 Worker 模型的泛化能力。
arXiv cs.AIAI 评分1818 Agentic Semantic Sensing：面向资源自适应 AI-RAN 的闭环语义感知框架
研究者提出 Agentic SemS，一个面向 AI-RAN 的闭环语义感知框架，通过 profile 条件化因果 Transformer 和 key-value caching 在通信可行配置集内动态控制感知。
arXiv cs.AIAI 评分3131 STEPGATE：面向小语言模型智能体的不确定性感知步骤级交接框架
STEPGATE 是一种不确定性感知的步骤级交接框架，对本地小语言模型的每个动作打分，将困难步骤选择性升级到更强模型。在 52 项 BFCL 单步测试中，Qwen2.5-1.5B/7B 组合以 30.8% 升级率取得 82.7% 任务成功率，高于纯本地的 67.3% 和随机升级的 75.4%。
arXiv cs.AIAI 评分2929 OOPMAS：面向查询级工作流生成的面向对象多智能体系统
OOPMAS 是一个免训练框架，能在单个查询粒度上同时生成智能体集合与协调工作流，智能体以面向对象类定义表示，工作流则表达为可执行 main 函数。在覆盖代码、数学与问答的混合任务基准上，OOPMAS 达到 89.6% 准确率，超出最强基线 18.1 个百分点；跨四个 LLM 基座的模型替换研究显示性能一致扩展，最强模型下达到 92.4%。
arXiv cs.AIAI 评分2929 Attacca：面向长时程具身智能体的状态连续性目标导向控制
针对长时程具身任务中目标不在视野内、状态随前序任务改变的问题，研究者提出 Attacca，用与执行环境解耦的目标图像训练视觉目标条件策略，并通过上下文解耦目标采样、目标掩码预测头和 Search/Approach/Interact 行为阶段条件化来学习当前视角的密集定位。
arXiv cs.AIAI 评分3131 多智能体 LLM 推理中的持久记忆：代价、收益与可辨识性
一项针对三层智能体架构的测量显示，将长上下文推理分解到多个协作智能体可将单次查询的峰值 KV cache 降至 14.3 MiB，而单次推理和检索增强基线分别为 35.5 和 35.3 MiB。
arXiv cs.AIAI 评分2929 ST-Bench：面向科研任务多智能体系统生成的空间-时间基准
研究者推出 ST-Bench，用于检验 LLM 多智能体系统（MAS）在真实科学数据分析中是否优于单智能体。该基准含 100 个源自地球科学研究的数据科学任务，扩展为 2,067 条查询，在 GPT-5 上评测五种 MAS 生成方法。十种 MAS 配置中九种超过最便宜的单智能体基线，最强配置综合得分接近其三倍，但推理时间约为四倍；更经济的方案以不到两倍成本获得大部分收益。
arXiv cs.AIAI 评分3232 PERSIST：面向全双工语音对话的跨会话 Who-What-When 记忆系统
PERSIST 是一个面向多会话、多说话人语音对话的持久记忆系统，显式建模 Who、What、When，通过 3W 联合打分机制结合语义内容、声学说话人身份与时间状态检索跨会话历史。
arXiv cs.AIAI 评分3737 AgentMemGate：解决对话助手记忆中的推测污染问题
AgentMemGate 是一种写入时门控机制，可将提取的陈述分类为推测、已完成事件、更正或其他，阻止未确认的计划进入记忆存储。在 147 组对话的留出集上，Mem0 和 Graphiti 分别将 35.2% 和 27.3% 的未决计划断言为当前状态；AgentMemGate 在核心基准上将污染从 87.5% 降至零，任务准确率从 65% 提升至 95%。
arXiv cs.AIAI 评分2424 EIO-Agents：为 AI 智能体评估补上缺失的语义层
EIO-Agents 是一个面向可互操作 AI 智能体评估的开放规范，由语义层 EIO 与记录系统 PER 两层构成。EIO 通过类型化证据、版本化行为谓词、证据契约、声明、见证规则、证明状态与可计算推导，支撑指标、发现、控制及 PASS、REVIEW、BLOCK 决策；PER 则以内容寻址方式保存单次评估的证据到决策链，可重新推导、解释与验证。
arXiv cs.AIAI 评分2626 规则止于何处，裁判始于何处：测量多智能体系统安全中的判断边界
研究将 LLM 多智能体系统（MAS）的防御组织为五项原则并实现为 DEFER1，包含 28 项检查的级联，能拦截的拦截、其余交给四人评审团。在四个领域的独立测试中，攻击成功率从约 30.0% 降至约 3.0%，78% 被拦截的攻击由确定性检查处理。安全运营领域仅四分之一提案会到达评审团，但风险评分审批门会错误放行多数攻击提案、却只放行少数合法提案。
arXiv cs.AIAI 评分3232 BioStudyBench：评估 AI 智能体能否复现知识截止后的生物医学研究
研究者推出 BioStudyBench，用 25 个长周期分析任务评估 AI 智能体能否仅凭公开数据复现 2026 年 7 至 9 月发表的生物医学研究结论，这些研究均晚于被测模型的知识截止时间。
arXiv cs.AIAI 评分2222 个人智能体中介推荐：跨平台用户历史如何平衡平台排序的救援与误改
研究提出"个人智能体中介推荐"范式：平台推荐器用本地信息排序候选集，个人 LLM 智能体借助用户授权的跨平台历史对排序进行中介，生成最终 top-K 列表。为此推出 MediateRec 基准，并给出 Personal Attribution Mediation Optimization（PAMO）训练方法，通过反事实遮蔽跨平台历史来估计个人中介支持度。
arXiv cs.AIAI 评分1919 交错参与下的多智能体强化学习：SPL 训练增强方法
研究提出交错参与（SP）下的多智能体强化学习设定，即部分智能体先行动并留下对后续智能体有用的信息，形成跨时间、跨智能体的学习依赖。为此提出训练期增强方法 SPL，通过前瞻性获取监督训练早期智能体、以结果监督训练后续接收方。在 60 组 MPE/RWARE 骨干设置对比中，SPL 每次任务完成度均更高，平均提升 14.1%，并扩展至八智能体团队和 Isaac Lab 的 UAV-UGV 环境。
arXiv cs.AIAI 评分2222 DeOrch：解耦多智能体编排，实现免重训的跨池迁移
DeOrch 将多智能体编排中的规划与具体 worker 选择解耦：两阶段规划器先在不依赖 worker 信息的情况下分解任务，再借助池内无 worker 身份的匹配度反馈选择协作操作，从而实现分解与协作的条件化信用分配。
arXiv cs.AIAI 评分2323 不同 LLM 如何影响信息 elicitation 智能体的开放式信息搜寻行为
研究考察了 11 个不同模型家族与参数规模的 LLM 在信息价值判断上的差异，并构建受控 elicitation 模拟，让不同模型在相同信息空间中使用同一选择规则，从而隔离模型判断对顺序信息搜寻的影响。研究刻画了模型特定偏好所导致的广度-深度行为，并分析了交互历史如何改变对候选信息的评估与选择。项目代码、数据与轨迹文件已公开。
arXiv cs.AIAI 评分3333 PsyCIDRA：面向精神科访谈与诊断推理的双智能体框架
PsyCIDRA 是一个将自由形式精神科访谈与诊断推理相连接的双智能体框架，访谈智能体借助工具维护工作笔记、加载专家技能并检索 ICD-11 参考，诊断推理智能体则基于完整访谈记录给出假设及支持、冲突与缺失证据。
arXiv cs.AIAI 评分2929 关于 AI 智能体的可审计声明：arXiv 论文提出 Auditable Agents 框架
arXiv 论文提出让 AI 智能体的声明变得可审计的方法：声明必须先明确其策略、范围、可据以判定的记录及记录撰写方，并在裁决前固定决策规则。该研究将 Auditable Agents 框架的 Policy Checkability 维度从单一动作扩展到声明，并针对智能体补充独立记录覆盖、动作参数授权绑定、超越完整性的完备性三项条件。
arXiv cs.AIAI 评分2222 AI 监督何时有效？基于区块链可审计性的角色感知网络欺诈决策管理研究
一项角色感知的 Decider-Supervisor（DS）框架研究评估了集中式机器学习、FedAvg 联邦元模型与 Base/QLoRA 大语言模型变体四种组合配置。
arXiv cs.AIAI 评分2323 2D-FET-Bench V2：从空间推理到二维薄片 FET 版图设计
研究人员推出 2D-FET-Bench V2，一个基于显微薄片轮廓构建的 128 项 FET 版图任务基准，用于测试语言模型智能体能否完成薄片专属的器件构造。
arXiv cs.AIAI 评分2929 MemCo：面向 LLM 智能体泛化到未见环境的记忆中心协作框架
MemCo 是一个记忆中心协作框架，通过维护互补的局部与全局记忆空间，让 LLM 智能体泛化到未见交互环境。它按智能体当前状态和决策阶段路由局部与全局记忆，避免盲目迁移环境特定细节。在交互决策基准上，MemCo 相比孤立记忆和共享记忆基线提升了任务成功率并减少冗余探索。
arXiv cs.AIAI 评分2424 评估智能体动作的堆叠防线而非单层：确定性规则与 LLM 门控会独立失效吗？
研究用 1,119 条已标注智能体动作测试运行时门控堆叠，发现任意两个 LLM 裁判组合仅相当于约 1.2 至 1.4 层乘法等效层，而规则层加一个裁判可达 1.86 至 2.09 层。
arXiv cs.AIAI 评分2929 如何理解并缓解 LLM 智能体的推理时记忆过度依赖：MEMTRIM 框架
LLM 智能体的记忆在过往经验可迁移时有用，但当只有部分证据可迁移时会误导推理，研究将这一失败模式称为 memory over-reliance，在部分查询-记忆重叠时最严重。
arXiv cs.AIAI 评分2424 长期记忆智能体的检索可采性验证：RHELM 与 MemOps 基准上 Top-20 锚点召回率从 0.432 提升至 0.533
研究者提出检索可采性验证框架，为每个记忆-查询对分配可采、不可采或未决三种状态，并在 RHELM 和 MemOps 两个公开长期记忆基准的 3,767 条查询上做 Top-20 事后重分析，锚点召回率从 0.432 升至 0.533，80% 召回可行性从 0.237 升至 0.311，精确相似度评估减少 98.3%。
arXiv cs.AIAI 评分3636 为 Agent 评测加上信任层：arXiv 论文提出 Agent Evaluation Trust Layer
研究者提出面向 Agent 评测的 Trust Layer，在记录分数旁标注该分数是否可信，核查结果是否有评测评分逻辑支撑、通过答案是否来自可追溯计算、完成声明是否与实际相符、以及重复执行下是否稳定。
arXiv cs.AIAI 评分4242 NP-Bench 与调度规划器：验证并行编码智能体的协作
研究者提出将并行编码智能体的协作问题重构为调度问题，通过预先划分工作范围并按生产者→消费者图排序合并，并构建了 NP-Bench 三臂基准（无协作、反应式检测、主动规划）进行验证。该规划器将干净集成率从 1/9 提升至 9/9，合并冲突从 13 降至 0，在实时破坏性契约变更中干净集成率从 0 升至前沿模型的 1.0、小模型的 0.6。跨会话记忆将重复错误率从 1.00 降至 0.00。
arXiv cs.AIAI 评分3232 MemMux：面向并行编码智能体集群的运行时验证与资源归属
MemMux 是一个本地运行时，为并行编码智能体集群提供可检查的资源治理信号，包括按智能体归属、完整回收、逃逸进程可见性等。在 Linux 内存预算约束下，MemMux 将集群控制在 7.5 GiB 且零 swap，而未治理工具会超出预算 2 倍并溢出约 2 GiB 到 swap；它还能 100% 回收终止智能体的进程子树，并检测出全部 10 个逃逸子进程。
arXiv cs.AIAI 评分3232 D-OPCD：通过在线策略上下文蒸馏将智能体经验内化进扩散模型权重
研究提出 Diffusion On-Policy Context Distillation（D-OPCD），将智能体改进后的提示词作为特权上下文，把智能体框架的能力蒸馏进扩散模型权重，使其仅凭原始查询也能保留部分框架收益。
arXiv cs.AIAI 评分2222 语义几何能否教会 AI 判断？四项研究未获可靠行动前判断
一项 arXiv 研究用向量表示动作与策略，测试几何测量能否让 AI 智能体在行动前识别约束规则，四项研究均未建立可靠的行动前判断。最终合成研究中，词法路由器找回了全部管辖与阻断策略、将策略检查中位数减少 97.7%，但组合流水线仍升级了全部 2,304 个测试动作，包括本应放行的动作。作者据此修正假设：AI 智能体的判断需要构建后果图，该假设尚待验证。
arXiv cs.AIAI 评分3636 把 AI 编程助手放进虚拟身体：三十小时运行中它开始"玩耍"了吗？
研究者将一款现代 AI 编程助手置于未知数字岛屿上的虚拟身体中，仅给出不含具体任务、奖励或活动的极简指令，机器便开始驱动身体行动。在三十小时的运行中，该具身智能体爬山、把方块堆成塔、画曼陀罗、重新诠释运动项目，并对自己世界的物理规律做实验，还习得后来扩展其能力的技巧。
arXiv cs.AIAI 评分3434 AMBER：用追加式记忆训练长程 Web 智能体
AMBER 是一个让智能体在推理、行动的同时写入自由形式记忆的框架，追加式规则从结构上保证信息不被覆盖删除，可端到端用结果奖励做强化学习，无需大量人工整理的 SFT 数据。
arXiv cs.AIAI 评分2424 何时记忆、何时弃权：面向可靠智能体记忆的类别条件化保留策略
一项被 NeurIPS 2026 Social Agent Workshop 接收的研究提出按断言语义类别设定置信度门槛的智能体记忆保留策略。在 100 个合成角色的冷启动记忆流水线上，4,715 条候选断言中价值与信念类仅 77.9% 有来源支持，其他类别为 96.2%，单一全局阈值无法区分。
arXiv cs.AIAI 评分2424 CuratorMAS：通过多智能体编排实现数据集自动策展
CuratorMAS 是一个多智能体协作框架，将数据集策展拆解为五个可编程执行阶段并组成可并行工作流，通过数据集探索、在线领域知识检索、评估标准推导与指标计算、过滤及技能进化模块完成自动策展。实验显示，该框架将噪声率最多降低 36.03 个百分点，下游模型 F1 分数最多提升 8.88 个百分点。