自我改进智能体的相对可计算性理论：区分能力获取与独立性认证
一篇 31 页论文提出自我改进智能体的相对可计算性理论，用显式的获取与完成契约把“学会求解器”和“认证其已脱离教师”分开。对已知有限维布尔特征语言，带守卫的协议可在保证以最优教师调用次数完成的同时允许修改查询提议者，所得求解器无需教师即可回答所有输入。核心障碍在于完成规格无法从任意全程序中被基线有效过程统一提取，即使只有一个特征维度或两个候选描述。
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arXiv · cs.AI模型评分3939 arXiv · cs.AI模型评分4040 大语言模型（LLM，Large Language Model） 智能体长期记忆安全综述：覆盖记忆全生命周期的攻击、防御与治理
一篇被 EMNLP 2026 接收的综述提出记忆生命周期框架，沿写入、存储、检索、执行、共享传播、遗忘回滚六个阶段和完整性、机密性、可用性、治理四个安全目标，梳理 大语言模型（LLM，Large Language Model） 智能体的长期记忆安全威胁。
arXiv · cs.AI模型评分4949 Mstar：让每个任务拥有自己的记忆框架
Mstar 通过反思式代码进化自动为不同任务发现专属记忆程序，在对话、具身规划和专业推理四类任务上均优于现有基线。该方法把记忆框架写成可执行的 Python 记忆程序，联合优化其 Schema、Logic 和 Instruction 三部分，进化出的程序在各领域呈现结构不同的处理机制。
arXiv · cs.AI模型评分6464 代数世界模型 AWM 提出：把陌生环境交互转成可证明的数学模型
论文提出代数世界模型（AWM，Algebraic World Model），把与陌生环境的交互转化为可形式化推理的显式数学模型。AWM 先探索环境并生成可执行的 Python 假设，再按观测不断测试和修正，随后把假设整理成带类型的对象与共享规则，用范畴论引导的变换简化结构，最终在 Lean 4 中形式化以证明可达性与不可达性。
arXiv · cs.AI模型评分4141 EvoTeam：通过演化团队实现多智能体协作
EvoTeam 提出一种以协作为中心的多智能体系统演化框架，同时演化团队组织、交互规则和单个智能体技能，并维护可复用团队库，按团队上下文积累协作经验。该框架在四个基准上验证了有效性，代码已开源。
arXiv · cs.AI模型评分5454 MoLRSI：可递归自我改进的分子发现 人工智能（AI，Artificial Intelligence） 智能体
作者提出分子发现智能体 MoLRSI，它把工作流与模型架构的系统优化和跨任务持久记忆结合起来，递归改进自身的搜索策略。
arXiv · cs.AI模型评分3232 Terminal-RSI：通过递归自我重写与策略精炼实现递归自我改进的终端智能体
研究提出 Terminal-RSI，交替对已验证轨迹做递归自我重写（RSR）与继承评论家的递归策略精炼（RPR），从 Qwen3.8-27B 基座经五阶段训练得到 Terminal-RSI-27B。
arXiv · cs.AI模型评分5252 论文探讨智能体 人工智能（AI，Artificial Intelligence） 的验证与自我改进基础及边界
Chien-Ping Lu 发布论文《Verification and Self-Improvement in Agentic 人工智能（AI，Artificial Intelligence）: Foundations and Limits》，提出用显式支持接口和转录接口扩展任务相对验证，以区分搜索增益与可接受任务覆盖的变化。
arXiv · cs.AI模型评分4141 PA-SciML：用物理审计约束大语言模型智能体的科学机器学习发现
研究者提出 Physics-Audited Agentic SciML（PA-SciML）框架，把大语言模型智能体与物理审计结合，在候选搜索前固定叠加性、边界条件和因果性等物理契约，并在无参考解情况下对预测场做对抗性检验。
arXiv · cs.AI模型评分5454 SecPO：面向提示词注入安全的原则化对抗训练方法
作者提出 SecPO 损失函数与配套对抗训练流程，用于提升大语言模型抵御提示词注入的能力。在三种自适应攻击下，该方法的攻击成功率比 Meta-SecAlign 降低 1.5-14.5 倍；SecPO 损失相比 直接偏好优化（DPO，Direct Preference Optimization） 损失再降低 2.4-4.6 倍。
arXiv · cs.AI模型评分5555 研究发现人工智能（AI，Artificial Intelligence）评估器偏好特定AI模型撰写的求职申请，与候选人质量无关
一项多模型审计研究将11个大语言模型（LLM，Large Language Model）写作智能体与9个应用程序编程接口（API，Application Programming Interface）托管的评估智能体在10个职位描述、每个职位50名候选人上交叉配对，发现评估器对写作模型存在一致的偏好排序，且本地部署模型无论许可证如何都系统性处于劣势。
arXiv · cs.AI模型评分3636 ORION：面向 RL 多域 6G 切片放置的结果驱动 大语言模型（LLM，Large Language Model） 顾问
研究提出 ORION，一个分层编排器，用两个大语言模型（LLM，Large Language Model）智能体把服务意图转成结构化请求并生成抽象放置方案，再由协作式多智能体强化学习协调器选择跨域划分。其核心是结果驱动的情景记忆，把每次尝试的网络状况、方案与可行性结果回传给规划器，在固定下游机制的控制实验中使接纳率提升 4.6–11.5 个百分点。
arXiv · cs.AI模型评分3838 KEEPER：为长程 大语言模型（LLM，Large Language Model） 智能体学习控制充分的文本记忆
KEEPER 对比分析了共享递归接口下四种辅助目标，发现奖励相关预测在离线强化学习前后任务表现均最高，优于联合监督。研究提出“自一致性偏差”，指错误声明在记忆更新中持续存在，并建议除任务结果外还应评估错误持续与有效信息保留。
arXiv · cs.AI模型评分3434 ART of PIV：面向主动流动控制的智能体实时粒子图像测速
研究团队提出 ART of PIV，为每对粒子图像自动选择测速流程配置，在同等速度预算下将平均端点误差（AEPE）较最佳单一估计器降低 12.2-22.4%，速度覆盖 1000-4000 图像对/秒。在模拟局部速度调节任务中，闭环成本较调优后的固定估计器下降 13.24-13.59 个百分点。团队还在桌面水槽的流体风车实验中用 DreamerV3 强化学习控制器实现了尾流指定流场跟踪。
arXiv · cs.AI模型评分4242 无需训练的 Agentic Soft-Token Compression：为长程 大语言模型（LLM，Large Language Model） 智能体压缩上下文
研究者提出无需训练的 Agentic Soft-Token Compression（ASTC），利用模型原生的混合 Gated Delta Network（GDN）-attention 循环动态判断已吸收的信息，将其作为智能体软 token 前传，同时以硬 token 保留精确值。
arXiv · cs.AI模型评分3737 欧盟新规强制披露算法规则：用自利 大语言模型（LLM，Large Language Model） 司机智能体评估网约车调度政策
研究用自利的大语言模型（LLM，Large Language Model）司机智能体，评估欧盟《平台工作指令》要求披露调度规则后两类网约车调度政策的表现。在曼哈顿场景中，规则披露后司机拒绝改派的比例从约五分之四降至四分之一，但反应式政策平台利润下降 3.7%，两类政策利润差距达 6.1%。该研究为强制披露新规下的政策评估提供了框架。
arXiv · cs.AI模型评分4444 让 大语言模型（LLM，Large Language Model） 智能体既接受变更又拒绝攻击：鲁棒记忆管理
研究把大语言模型（LLM，Large Language Model）智能体的记忆鲁棒性定义为同时处理过时记忆与记忆投毒，并用证据条件准确率（ECA，Evidence-Conditioned Accuracy）衡量所选记录是否包含答案所需的全部更新证据且无攻击内容。
arXiv · cs.AI模型评分3131 ArchOR：面向优化建模的结构感知技能检索与仲裁
ArchOR 在 OptSkills 基础上新增两个检索模块，用同一 DeepSeek-V4.1-Flash 主干和已发布技能库，在五个基准上达到 65.00% Micro-Avg. Pass@1，比 OptSkills 提升 1.64 个百分点 Micro-Avg. 和 2.68 个百分点 Macro-Avg.。
arXiv · cs.AI模型评分3636 LIT：让视频导演智能体在交互与执导中协同进化
研究提出 LIT 框架，由导演智能体、模拟用户和元工程师组成进化闭环，让元工程师主动学习外部知识以发现并解决交互与制作问题。在 Test 与 OOD Test 划分上，LIT 的制作与交互得分分别比初始流程提升 19.1% 和 32.0%。消融实验显示制作与交互提升存在相关性，协同进化机制进一步促进执导技能与交互模式探索。
arXiv · cs.AI模型评分4040 TSBPO：面向交互式语言智能体的树结构分支策略优化
研究提出 TSBPO，一种树结构采样到更新的训练范式，在同一训练循环内解决交互式语言智能体从终端结果学习时的采样、延迟反馈分配和多 token 动作损失聚合问题。使用 Qwen2.5-1.5B 作为执行模型，在 ALFWorld 上取得 97.79% 已见任务和 96.64% 未见任务的随机成功率，在 WebShop 500 个测试目标上每回合成功率 81.07%。
arXiv · cs.AI模型评分6666 预注册机制审计：大语言模型（LLM，Large Language Model） 智能体系统 25 个认知架构模块中 18 个未接入生产输出
一项预注册审计对基于本地大语言模型的智能体系统做了静态核查，发现其宣称的 25 个认知架构模块中有 18 个计算出的值从未到达任何生产输出。作者提出带行号证据和调用链追踪的四问静态审计协议，对 11 个模块预注册可证伪预测并执行干预，在第二个独立系统的 IIT-phi 核心上复现该协议，并做了两次修复实验作为阳性对照。
arXiv · cs.AI模型评分4343 Verify–Backtrack Loop：面向长程语言智能体的结构化前置条件恢复方法
研究者提出免训练的 Verify–Backtrack Loop（VBL），在 推理与行动（ReAct，Reasoning and Acting） 基础上把前置条件发现与失败诊断变成结构化的规划状态更新，用目标栈和双视野校验触发 Push、Pop、重试或回退到父目标。
arXiv · cs.AI模型评分3939 Ask on Demand：面向并行智能体系统的定向同伴通信框架
研究者提出 Ask on Demand（AOD）通信框架，让并行大语言模型智能体在出现具体信息需求时向同伴发起定向求助，由框架检索同伴执行历史中的相关证据并生成针对性回复。团队用最终任务结果与推理成本训练一个轻量门控，判断何时求助值得。在 AppWorld 和 WebShop 上，AOD 的任务表现优于独立并行执行，推理成本低于现有信息共享基线。
arXiv · cs.AI模型评分4343 Operon-S1：面向长程生物医学智能体的快速决策控制器
Operon-S1 将生物医学智能体的判断与执行分离，在 13 个决策点用封闭问题接管判断，本地决策模型在 CPU 上以 0.6 秒中位延迟完成环内请求且不产生请求费用，六个基准中五个分数无可测变化。若改由驱动智能体的通用语言模型回答同样问题，任务成本将增加 8.0% 至 35.2%。该系统已用于湿实验方案排障和生殖系靶向富集 panel 设计。
arXiv · cs.AI模型评分4545 从1D基准到复杂3D几何：智能体能否可靠地为自动化偏微分方程（PDE，Partial Differential Equation）仿真描述问题？
研究评估人工智能（AI，Artificial Intelligence）智能体能否为自动化偏微分方程（PDE，Partial Differential Equation）仿真构建完整可执行的JavaScript 对象表示法（JSON，JavaScript Object Notation）规格，覆盖几何创建、网格划分、求解与结果导出。
arXiv · cs.AI模型评分4747 研究提出 CivMarshmallow：用回放验证的奖励信号训练长时程 Freeciv 智能体
研究团队构建 CivHarness 系统，可保存 Freeciv 游戏状态、在不同决策处分支并回放到未来回合，为长时程对局提供可测量的反馈。基于此训练的 大语言模型（LLM，Large Language Model） Judge 模型 CivTelescope 在“记分板陷阱”局面上的判断准确率是现成语言模型的 1.3-2.0 倍。
arXiv · cs.AI模型评分3434 MEMIG：面向抗体优化的自进化记忆构建框架
MEMIG 提出一种面向生物分子优化的智能体记忆构建框架，把经验记录改为可索引、定量、结构化的形式，而非自由文本重写。它用领域标识符定位每条经验并累积性质预言机测得的定量效应，使更新保持局部、检索变为精确查找，还能连接联合施加的干预并分解评估集来度量其上位效应。在计算机抗体优化任务中，MEMIG 在多数设置下提升了表现。
arXiv · cs.AI模型评分3636 人工智能（AI，Artificial Intelligence） 智能体何时该向人提问？有限注意力下的澄清请求协调策略 PCP
研究提出成对协调策略（PCP，Pairwise Coordination Policy），用于协调多个共享同一名有限注意力人类的 人工智能（AI，Artificial Intelligence） 智能体在搜索、询问或继续任务之间的决策。
arXiv · cs.AI模型评分4646 去中心化 大语言模型（LLM，Large Language Model） 团队如何用于周界防御：共识机制与集中指挥的对比
一项 arXiv 研究在简化的周界防御模拟中对比了集中指挥官、基于拍卖的共识团队和独立智能体三种大语言模型（LLM，Large Language Model）团队架构，共识团队的入侵率最低，为 15%，集中指挥官为 32%，独立智能体为 29%。
arXiv · cs.AI模型评分5050 AWM：无需复制环境的智能体测试时扩展世界模型
论文提出智能体世界建模（AWM，Agentic World Modeling），把下一步观测预测改写为多轮证据获取任务：智能体模拟器通过安全的只读接口查询真实环境，再基于返回证据推理并构造观测结果，从而不修改共享状态。
Google DeepMind精选模型评分7474 Google DeepMind 发布 Gemini 4 Carbon 前沿模型
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Carbon，称其在网络安全与长周期任务上达到当前最强水平，在 Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 上以 59 分排名第一。
推荐理由：官方给出网络安全与长周期任务的多项基准成绩，并说明分阶段开放节奏，可据此判断前沿模型在攻防场景的落地边界。
Google DeepMind精选模型评分7272 Google DeepMind 发布世界模型 Genie 4，原生生成音频并支持实时交互
Google DeepMind 发布世界模型 Genie 4，可实时生成画面与原生音频，并支持用自然语言在模拟过程中修改天气、镜头和人物。该模型引入实时交互对话，角色能对用户输入即时回应；Gemini 3.8 Flash 在循环中充当引导智能体，把目标拆成步骤并检查每帧进度。
推荐理由：官方同时给出四项能力变化和已知局限，读者可据此判断实时世界模型目前能做什么、还差在哪。
Berkeley AI Research模型评分3838 Berkeley 人工智能（AI，Artificial Intelligence） Research 提出 ABBEL：用信念状态更新让 大语言模型（LLM，Large Language Model） 高效完成长程交互
Berkeley 人工智能（AI，Artificial Intelligence） Research 提出 ABBEL 框架，把 大语言模型（LLM，Large Language Model） 的交互摘要写成自然语言“信念状态”并对其内容单独监督评分，替代传统递归摘要。