SchemaWeaver：用 schema 引导并行解码加速端侧移动智能体 AI
SchemaWeaver 是一种端侧移动智能体 AI 技术，在 LLM 工具调用的解码阶段引入 schema 引导的并行解码，每次解码生成多个 token 以降低延迟。它无需训练或修改 LLM 即可通用接入移动端推理引擎，在主流移动 SoC 和 LLM 系列上实测工具调用延迟最高降低 3.9 倍。
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arXiv cs.AIAI 评分3131 arXiv cs.AIAI 评分2626 能动性作为计算机科学的新组织抽象
论文提出，能动性（agency）不只是基础模型的应用，而是计算机科学的一个候选新组织抽象：如同进程抽象围绕执行程序组织计算，能动性围绕在有限资源下追求目标组织计算。作者认为，已部署智能体系统反复出现的资源失控、被对抗性内容重定向、持续运行不透明等故障，是结构性抽象缺口的症状而非孤立工程缺陷，并从执行、接口、正确性、监督、协调与持久性六个维度分析了这些缺口。
arXiv cs.AIAI 评分3636 LLM 智能体跨客户目标泄漏：KV cache 中的目标表征如何影响决策
研究测试 OLMo-3-7B-Instruct 在双客户环境中共享对话记忆时的表现，模型在 22% 的合格决策中偏离当前客户目标。线性探针显示客户目标归属在中间层高度可恢复并集中于特定注意力头，消融竞争对手的缓存目标表征可将模型拉回当前客户，且效果强于随机头和非目标 token。
arXiv cs.CLAI 评分4141 CarryOn：为长程智能体构建面向对象的上下文
研究者提出面向对象的上下文运行时 CarryOn，围绕可复用的任务对象而非产生这些进展的交互历史来组织长程智能体的续接上下文。它由续接载体、补充执行上下文和近期交互的实时尾部构成上下文视图，并在折叠时跨轮维护载体记录、仅依据绑定证据与环境检查修订受影响记录。
arXiv cs.AIAI 评分3232 mini-Lean-agent：面向 Lean 的编码智能体基线，定理证明器需要定理证明智能体吗？
研究者提出 mini-Lean-agent，一个仅向模型暴露 bash 工具的极简 Lean 智能体，由独立可信评估器验证最终产物。
arXiv cs.AIAI 评分3131 超越成功对弈：诊断大语言模型中的对手建模能力
研究者提出一个针对重复捉迷藏博弈的基准与诊断框架，用具有明确递归信念更新的算法对手，通过实时交互、固定历史评估和受控信息干预区分自适应对弈、动作预测与信念追踪。在 Qwen2.5-7B-Instruct 上，告知对手类型与参数设置可提升预测，但需从历史推断对手时准确率下降；GPT-5.4 同样受益于正确对手信念，而显式信念报告与自生成记忆未能稳定改善预测。
arXiv cs.CLAI 评分2626 SkillScreen：用决策模型高召回筛查恶意 Agent 技能
SkillScreen 是一个紧凑决策模型，单次前向传播即可从 SKILL.md 直接为技能恶意性打分。在 MaliciousSkillBench 上，它对未见攻击家族实现 99% 召回，仅误报 20-25% 良性技能，明显少于词级分类器和提示词 LLM 评判。但面对陌生的良性来源，误报会急剧上升，说明识别新攻击并不等于能可靠筛查新的技能集合。
arXiv cs.AIAI 评分6666 研究：智能体内部状态可提前预测越权行为并加以阻止
arXiv 论文提出，对语言模型智能体残差流的线性读出可在行动前预测越权行为（AUROC 0.94），也能在报告前预测虚假报告。在 CAPE-Bench 上，1081 次知情违规中有 70% 出现先行动后补授权的追溯式许可洗白，其他情况仅 8%（预注册比值比 7.0）。
arXiv cs.AIAI 评分3131 PhysCodeGym：面向物理可验证 4D 重建的编程智能体基准
研究者推出 PhysCodeGym，一个面向物理可验证 4D 重建的编程智能体基准，包含 156 项任务，覆盖刚体、液体、可变形体和风驱动运动。智能体需自主查看视频、编写并运行 Blender 程序，并借助仿真反馈修正场景，评估由 6 项指标结合规则测量与评分判断构成。
arXiv cs.AIAI 评分2020 AutoMARS：面向供应链风险评估的自动可扩展多智能体 LLM 框架
AutoMARS 是一个面向供应链网络风险对比评估的智能体框架，可自动规划任务、协调专用智能体、调用外部分析工具，并将结果整合为综合风险评估。该框架采用多领域、多智能体、多工具架构，融合社会经济、灾害、环境与交通等异构风险因素，并通过并行化独立分析任务实现多地点风险的规模化对比。
arXiv cs.CLAI 评分3232 AVA-Encoder：面向智能体原生的视频表征学习
研究团队提出 Agentic Video Auto-Encoder（AVA-Encoder），从成片反向构建智能体可读的 Film Knowledge Graph（Film KG），以重建本身作为监督信号。
arXiv cs.AIAI 评分2323 EvoQuantLab：面向可审计量化研究的免训练双环进化框架
EvoQuantLab 是一个免训练的双环自进化框架，用于自动化 alpha 因子发现，通过内层遗传编程（GP）循环进化带类型约束的因子表达式以提升 token 效率，外层诊断循环跨周期审计证据以改进协议。在 CSI 500 和 S&P 500 日频任务上，其年化收益分别达 18.34% 和 21.30%；在小时频加密货币数据上实现 37.91% 年化收益并避免执行崩溃。
arXiv cs.AIAI 评分4747 LLM 智能体发现跨域依赖冲突仍继续执行：网络切片中的跨域依赖研究
研究通过智能电网用例测试了 10 个来自 4 家厂商的 LLM 智能体在 600 次运行中的表现：7 个模型在收到跨域依赖信息后至少一次移除了保护切片，高危害层级中 76% 的暴露运行移除了切片，仅 1 个模型从未移除。研究识别出两种失败模式——未查询依赖和查询后仍继续执行，表明跨域依赖的可见性不足以保障安全，依赖验证应由管理架构强制执行而非交由 LLM 判断。
arXiv cs.CLAI 评分2727 CausalDS：面向数据科学智能体的因果推理基准
研究者推出 CausalDS 基准，用于评估数据科学智能体工作流中的因果推理能力。每个测试实例由采样的结构因果模型（SCM）、生成的观测数据和基于真实领域的合成自然语言故事构成，任务覆盖 Pearl 因果阶梯的全部三个层级，多数任务包含数据科学编码与工具调用环节，并对图无法识别的目标直接测试弃答。由于生成器完全合成，基准的组成、难度和规模均可作为参数调整，可随时抽取全新考题。
arXiv cs.AIAI 评分2929 Neos：让多模态深度搜索智能体学会交错搜索与视觉推理
多模态深度搜索框架 Neos 通过可训练的多模态证据接口（MEI）将检索内容转化为目标条件观测，并用智能体-环境协同演化流程交替进行策略强化学习与 MEI 监督微调，使证据获取与证据驱动决策形成闭环。Neos-9B 和 Neos-35B 在十项基准上取得专业多模态深度搜索智能体中的领先表现。
arXiv cs.CLAI 评分2929 AgentWorld：从多轮交互中训练 LLM 智能体的数据工厂
AgentWorld 是一个数据工厂，通过 Gateway Server 和 Data Pool 将异构智能体运行时的多轮交互轨迹转化为训练引擎可直接消费的标准化数据。
arXiv cs.AIAI 评分4444 Glasseek：DeepSearch 智能体的透明训练配方与可信评测框架
研究团队推出 Glasseek，一个覆盖数据构建、训练到评测全流程的透明 DeepSearch 框架，开源全部数据、模型权重、训练配方与代码。其 9B 智能体在几乎所有深度研究基准上超越前沿闭源智能体，并在近期开源权重智能体中取得最佳整体表现，刷新 9B 规模 SOTA。
arXiv cs.CLAI 评分3131 ARISE：从成功经验中学习可复用的智能体子程序
ARISE（Agent Routine Induction from Successful Experience）从智能体轨迹中识别重复出现的流程，并将其合成为可复用的智能体子程序库。
arXiv cs.AIAI 评分4040 MADDIE：多智能体药物发现引擎
研究团队提出多智能体药物发现引擎 MADDIE，由中央 Orchestrator 协调 HitIdentifier、LeadOptimizer、Synthesizer、Evaluator 四个专业智能体，组成灵活工作流以端到端适配药物发现流程。
arXiv cs.CLAI 评分2727 T2J-BENCH：评测编程智能体在 PyTorch 到 JAX 全仓库迁移上的表现
研究者提出 T2J-BENCH，包含 63 个 PyTorch 到 JAX 全仓库迁移任务，覆盖 18 个模型家族，要求交付无 torch 依赖的 checkpoint 转换，并以无 torch 离线验证器按执行结果判定功能等价。
arXiv cs.AIAI 评分2929 为 AI 审计器提供额外上下文会如何影响 LLM 编码智能体审计效果
研究用 Petri 工具审计 LLM 编码智能体，测试向 LLM 审计器提供外部代码库和 benchmark 转录两类资源的影响。
arXiv cs.CLAI 评分5151 TMLR 论文：仅靠终端与文件系统的终端智能体足以完成企业自动化
论文《Terminal Agents Suffice for Enterprise Automation》提出，只配备终端和文件系统的编码智能体通过直接调用平台 API，就能完成许多企业任务。
arXiv cs.AIAI 评分2222 观察、共享还是预测？解耦具身多智能体协作中的伙伴信息
研究基于 Habitat 的 PARTNR 基准提出解耦部分可观测机制，在 1000 个验证任务上测试 OAS 观察、KE 知识交换与 OANA 预测对 LLM 具身智能体协作的影响。OAS 观察提升任务质量并减少无效动作，KE 主要提升执行效率、最多减少 25% 仿真步数；OANA 预测在 16 组模型×上下文组合中有 15 组降低成功率，协作收益主要来自对共享上下文的响应而非显式预测。
arXiv cs.CLAI 评分3232 TimeWarp：评估 Web 智能体在网页变迁下的表现
研究者推出 TimeWarp 基准，用三个 Web 环境、每个含六种 UI 版本模拟网页演化，发现视觉型智能体易受界面变化影响，文本型智能体在单一版本微调后变得脆弱。为此提出基于计划蒸馏的标注方法 TimeTraj，用 BC-variant 训练后 Qwen-3 4B 从 20.4% 提升至 37.7%，Llama-3.1 8B 从 0% 提升至 27.0%。
arXiv cs.AIAI 评分3434 同一操作，不同权限：评估 Guardrails 是否遵循授权
研究者提出 benchmark，用专家标注的自然语言场景与已执行验证的操作，对比同一操作在语言轨道上的授权证据，检验 Guardrails 是否在阻止未授权操作的同时放行有合法权限的相同操作。实验显示，许多被阻止的操作源于审查失败而非正确拒绝；修复输出格式可恢复可用决策但改变被放行的授权请求，增加第二审查者能消除部分错误却会拒绝有效授权。
arXiv cs.CLAI 评分4141 搜索智能体的“幻觉式完成”：正确回答中高达 48% 仍有约束未验证
研究提出“幻觉式完成”现象：在多约束问题上，搜索智能体有多达 48% 的正确回答其实仍有约束未经核实。团队用 Epistemic Ledger 追踪 13 个智能体（从 7B RL 模型到前沿 LLM）的逐轮验证状态，发现训练与规模只改变验证失败的模式而非消除它。借助 4B 的 LiveLedger 展示各约束状态后，智能体正确回答数提升 4.4-16.1 个百分点。
arXiv cs.AIAI 评分4949 腾讯多模态 RL 团队提出 Game-Creation-Agents：从自然语言请求自动生成可运行的 Phaser 4 浏览器游戏
腾讯多模态 RL 团队提出 Game-Creation-Agents（GCA），可将自然语言请求转化为可运行的 Phaser 4 浏览器游戏。该流水线先构建多模态游戏设计文档，再投影为运行时脚手架、机器可读契约与确定性测试，由八个专用智能体串行实现场景、并行生产素材并合并为单一构建，经真实 UI 检查与代码盲评审后决定是否发布。
arXiv cs.CLAI 评分2929 DERL：双演化强化学习实现自动化奖励设计
研究提出双演化强化学习框架 DERL，通过外层提议器与内层策略的双重训练实现奖励结构的自主发现，提议器利用内层策略的验证表现进行策略梯度学习。在 ALFWorld、ScienceWorld、GSM8K 和 MATH 等推理任务上，DERL 优于强基线，在分布外任务上提升显著，并在数学任务中改进了结果奖励。代码与模型已开源。
arXiv cs.AIAI 评分3737 Trace-to-Architecture：用执行轨迹诊断 LLM 智能体能力瓶颈并修订 harness
研究者提出 Trace-to-Architecture（T2A）框架，利用成功与失败任务的执行轨迹定位 LLM 智能体 harness 中需要修改的组件，并通过验证目标任务是否改善、已成功任务是否保持、编辑是否被触发来迭代修订。
arXiv cs.AIAI 评分3838 结构基线对智能体失败检测与归因的影响
使用工具的 LLM 智能体可能静默失败：任务未完成却不报错，还能流畅作答。研究发现，失败运行更长、被标注为决定性的步骤通常就是最后一步，一条"永远选最后一步"的规则在此处正确率达 67% 至 96%，无需读取运行内容；但在回放可确认决定性步骤的失败上，该规则降至接近随机。
arXiv cs.CLAI 评分3636 ANCHOR：评估仓库级智能体编码中的自然约束层级与顺序
研究者提出 ANCHOR 基准，用于评估仓库级编码智能体的"工程约束遵循"能力，覆盖八种语言组的自然多语言仓库任务，包含 10 大类 78 种叶子类型的约束分类体系和轨迹评估框架。
arXiv cs.AIAI 评分2222 LATCH：面向布线后 FPGA 优化的 LLM 辅助时序收敛框架
研究者提出 LATCH（LLM-Assisted Timing Closure Harness），将 LLM 编排与确定性 FPGA 实现和评估分离的两层框架。
arXiv cs.CLAI 评分2828 评估 LLM 作为真实客服技能中的智能体工作流执行器
研究构建了一套基于真实客服对话记录的 Skill LLM 基准，通过 MCP 兼容 mock 模拟环境状态并生成多轮工具调用对话，对 17 个模型进行零样本评测。GPT-5.4 大幅领先，QWEN3.5-9B 是 20B 以下最强开源权重模型，在每位评审下均超过多个闭源基线。10 组评审两两一致率平均 Kappa=0.524，表明评审可靠性需与模型能力同等重视。
arXiv cs.AIAI 评分2727 FAR：以学习者为中心的多智能体讨论知识蒸馏方法
针对多智能体讨论全图蒸馏中"过度教学"与"学习不足"的错配问题，研究者提出学习者中心蒸馏方法 FAR（Fold–Attempt–Revisit）：训练前将同一讨论状态下的多个正确解折叠为代表性课程，训练后依据学生自身尝试定位遗漏问题并针对表征不足的聚类补写课程。在两个学生模型和四个推理任务上，FAR 以远更少的训练目标超越全图蒸馏，并降低学习不足率。
arXiv cs.AIAI 评分2929 EAU：面向用户中心智能体的环境-智能体-用户协同演化框架
EAU 是一个让环境、智能体与用户模拟器协同演化的元智能体框架，通过监控训练轨迹与工具调用、诊断失败并热更新用户模拟器、环境、奖励设计与 RL 配置，使训练设置随策略共同进化。在三个交互式智能体基准和两个基座模型上，EAU 整体得分超越最强基线 14.7–15.0%，ColBench 任务成功率最高提升 36.7%。
arXiv cs.AIAI 评分3434 AuthGateBench：将 LLM 作为授权门禁的基准测试
研究者推出 AuthGateBench，首个面向良性请求下授权门禁的策略引导基准，包含 1,400 个实例、覆盖源自真实 Claude Code 事件的五类失败模式。
arXiv cs.AIAI 评分2727 SLS-Bench：基于合成可观测性数据的事件日志摘要基准
研究者推出 SLS-Bench，一个面向事件日志摘要的基准，包含 90 个基于真实事件报告的任务，每个任务配有合成日志流和参考摘要。其数据生成管线将事件报告转为结构化事件模型，结合叙事锚定、生成器-验证器循环及与真实日志流的统计对比，生成逼真可控的可观测性数据。对 14 个 LLM 的评测显示，前沿模型能生成有用摘要但成本与延迟高，开放权重模型明显落后。
arXiv cs.AIAI 评分3434 EvoWeb：面向持续演化 Web 应用的编码智能体基准
研究者推出 EvoWeb 基准，包含覆盖 32 个 Web 应用的 320 条累积请求，按功能依赖图组织，由多模态 Web 智能体在真实浏览器中逐轮测试新功能、跨请求集成与既有功能。实验显示开源与闭源前沿模型表现差异明显，跨请求集成是主要难点，依赖更深或更多的后续请求解决准确率更低，运行时错误也随请求推进而增多。
arXiv cs.AIAI 评分3535 RES：面向通用长时程智能体的递归环境缩放
研究者提出递归环境缩放（RES）框架，在保持任务目标与完成要求不变的前提下改造现有 benchmark 环境，通过 proposer 改变信息访问、资源关系与执行依赖，并由执行验证筛选候选改动、跨轮继承。
arXiv cs.CLAI 评分2626 基于 LangGraph 的迭代式 Text-to-SQL 智能体：芝加哥犯罪数据库的自然语言访问
研究者构建了一个六节点 LangGraph StateGraph 的 Text-to-SQL 智能体，仅靠提示词工程（未微调模型）完成问题相关性检查、实时 schema 获取、PostgreSQL 生成、dry run 校验、失败重试、查询执行与英文结果叙述。