Agent 智能体

技术方向 · 让模型自主规划、调用工具、完成多步任务的技术方向 · 共 4256 条

只展示置信度达到公开门槛且每篇排名前三的主题标签，降低泛化误贴。

9月16日周三 · 20 条

当日发布

正文结构化主题已通过公开置信门槛

arXiv cs.LG一手来源研究

OmniHarness：通过符号策略学习实现可泛化视觉生成

北京航空航天大学、香港中文大学和新加坡国立大学的研究者提出 OmniHarness 框架，通过符号策略学习实现可泛化的视觉生成。该方法将验证过的执行过程抽象为面向视觉生成任务族的符号策略，保留共享流程与适用条件，并在执行中通过中间验证进行纠错与恢复。在 ComfyBench 创意任务上，OmniHarness 达到 95.0% 的解决率，超过最强基线 27.

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正文结构化主题已通过公开置信门槛

arXiv cs.AI一手来源模型发布

ZGCM-1：面向数学与智能体搜索的全开源高效基础模型

中关村学院与中关村人工智能研究院发布 ZGCM-1，一个完全开源的 7B 稠密基础模型，面向数学推理与智能体搜索，从零训练并开源权重、数据、代码与日志。该模型采用混合注意力、FP8 Muon 优化器和 MDP 中期训练等高效方案，在 16K 预训练上实现 4.2 倍时间到损失加速。评测显示其在 7B 规模推理基准上领先，并在部分数学与智能体搜索任务上接近参数

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正文结构化主题已通过公开置信门槛

arXiv cs.SE一手来源研究

面向AI原生MBSE的模型治理接口：读取侧充分性与写入侧可采纳性

该论文提出「认知充分性」（epistemic adequacy）作为AI原生MBSE的数据架构模式，分为读取侧充分性与写入侧可采纳性两部分。作者以公开的Apollo 11 SysML v2重建模型为案例，指出结构完整的模型仍缺少推导链、认知状态标注、来源追踪和可解析证据，导致AI读取者不弃权而是从训练数据填补空白。论文提出治理查询架构框架（GQAF），包含八

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正文结构化主题已通过公开置信门槛

arXiv cs.MA一手来源研究

BeWater：抗议者利用街道网络分水岭实现分布式聚集

法国索邦大学的研究者提出 BeWater，一种完全分布式的步行协议，让抗议者在无通讯、无地图、无法识别同伴的受限条件下，仅依靠街道长度、车道数、餐馆数量、街道名称等城市可观察特征进行聚集。该方法基于 OpenStreetMap 数据，将城市建模为带属性的离散街道网络，采用类似水滴顺坡下滑的规则，将网络划分为多个「分水岭」聚集区。研究在香港、巴黎、西雅图三个真

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正文结构化主题已通过公开置信门槛

arXiv cs.SE一手来源研究

AgentGuard：从异常编码智能体轨迹学习执行护栏

约克大学Lassonde工程学院的研究者提出AgentGuard，一个从异常编码智能体轨迹中自动学习执行护栏的指令级框架。该方法从642条真实失败轨迹中提取可复用的执行约束，并组织为轻量级技能，仅在触发条件满足时动态激活。使用Claude Code与Claude Haiku 4.5在100个任务上评估，异常执行率从69.0%降至26.7%，任务成功率从21.

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正文结构化主题已通过公开置信门槛

arXiv cs.SE一手来源研究

用 ReAct SFT 教练 Qwen3 Coder 30B 成为竞技场智能体

研究者在 CodeClash 代码竞技场基准上以开源模型 Qwen3-Coder-30B 为案例，探索如何用更强智能体的知识蒸馏来提升弱代码智能体的长程交互能力。他们发现该模型常出现语法与协议错误、缺乏跨轮次策略调整，于是提出 ReAct SFT（将教师轨迹改写为 [obs][thought][act] 链）和轨迹质量加权 SFT（TQ-SFT，鼓励修改后检