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领域2

已发布速递71

论文条目517

arXiv 链接376

最新日期2026-07-03

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最新速递

Agent & LLM2026年7月3日

每日论文速递 · Agent & LLM

💡 一句话：把 agent、prompt、tool、memory、handoff、model 调用抽成统一的 Agent Dependency Graph，用来做 Agent BOM、风险路径分析和治理。

arXiv:2607.01640arXiv:2607.01641arXiv:2607.01942arXiv:2607.01935+4

Embodied Agents & World Models2026年7月3日

每日论文速递 · Embodied Agents & World Models

💡 一句话：把 GUI agent 的执行过程拆成“全局指令摘要 + 子目标进度 + action verifier”，用外部 task-state wrapper 减少长程任务里的遗忘、幻觉和重复操作。

arXiv:2607.00502arXiv:2606.31410arXiv:2606.31045arXiv:2606.30111+4

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Embodied Agents & World Models2026年7月3日

每日论文速递 · Embodied Agents & World Models

💡 一句话：把 GUI agent 的执行过程拆成“全局指令摘要 + 子目标进度 + action verifier”，用外部 task-state wrapper 减少长程任务里的遗忘、幻觉和重复操作。

arXiv:2607.00502arXiv:2606.31410arXiv:2606.31045arXiv:2606.30111+4

Agent & LLM2026年7月3日

每日论文速递 · Agent & LLM

💡 一句话：把 agent、prompt、tool、memory、handoff、model 调用抽成统一的 Agent Dependency Graph，用来做 Agent BOM、风险路径分析和治理。

arXiv:2607.01640arXiv:2607.01641arXiv:2607.01942arXiv:2607.01935+4

Embodied Agents & World Models2026年7月2日

每日论文速递 · Embodied Agents & World Models

💡 一句话：系统评估 MLLM agent 在视觉具身环境里的协作、通信、抗噪和探索能力，重点不是单 agent 成绩，而是多 agent 如何共同完成环境任务。

arXiv:2606.31966arXiv:2607.00502arXiv:2606.31410arXiv:2607.00678+4

Agent & LLM2026年7月2日

每日论文速递 · Agent & LLM

💡 一句话：它把“写什么记忆、什么时候取、怎么组织”从 prompt trick 变成可训练能力，长程任务性能提升 2-4x。

arXiv:2607.01224arXiv:2607.00692arXiv:2607.00151arXiv:2607.01120+4

Embodied Agents & World Models2026年7月1日

每日论文速递 · Embodied Agents & World Models

💡 一句话：这篇不是又一个单体机器人 benchmark，而是专门看多个 multimodal embodied agents 在真实视觉环境里怎么沟通、分工、协作，以及协作复杂度什么时候反噬任务完成。

arXiv:2606.31966arXiv:2606.31045arXiv:2606.31422arXiv:2606.30639+4

Agent & LLM2026年7月1日

每日论文速递 · Agent & LLM

💡 一句话：提出一个不用完整训练、直接评估 agent 中间步骤监督信号质量的 testbed，专门解决 long-horizon agent reward 太稀疏的问题。

arXiv:2606.32034arXiv:2606.32025arXiv:2606.31498arXiv:2606.32007+4

领域

Agent & LLM

LLM Agent、推理与对齐、多智能体协作、Agent 架构、AI 系统设计与代码生成。

本领域归档

2026年7月3日

2026-07-03 09:03 每日论文速递 · Agent & LLM💡 一句话：把 agent、prompt、tool、memory、handoff、model 调用抽成统一的 Agent Dependency Graph，用来做 Agent BOM、风险路径分析和治理。 8 篇

2026年7月2日

2026-07-02 09:03 每日论文速递 · Agent & LLM💡 一句话：它把“写什么记忆、什么时候取、怎么组织”从 prompt trick 变成可训练能力，长程任务性能提升 2-4x。 8 篇

2026年7月1日

2026-07-01 09:02 每日论文速递 · Agent & LLM💡 一句话：提出一个不用完整训练、直接评估 agent 中间步骤监督信号质量的 testbed，专门解决 long-horizon agent reward 太稀疏的问题。 8 篇

2026年6月30日

2026-06-30 09:02 每日论文速递 · Agent & LLM💡 一句话：提出 WorldEvolver，用 episodic memory、semantic memory 和 selective foresight 让 Agent 在不改模型参数的情况下，边执行边修正自己的世界模型。 8 篇

2026年6月29日

2026-06-29 09:02 每日论文速递 · Agent & LLM💡 一句话：把 Agent 安全从“外围防御/训练期对齐”推进到运行时认知循环内部，专门处理 memory poisoning、tool-chain manipulation、多 Agent 协议攻击。 7 篇

2026年6月28日

2026-06-28 09:02 每日论文速递 · Agent & LLM💡 一句话：让 GUI Agent 自己探索环境、沉淀高层任务经验，再用 hindsight 数据训练小模型，重点解决小 MLLM 的跨网站规划泛化问题。 8 篇

2026年6月27日

2026-06-27 09:01 每日论文速递 · Agent & LLM💡 一句话：提出 MemStrata，用确定性的 bi-temporal ledger 管理事实 supersession，专门解决 RAG/agent memory 里“旧事实和新事实一起被召回”的结构性问题。 8 篇

2026年6月26日

2026-06-26 09:03 每日论文速递 · Agent & LLM💡 一句话：让 GUI Agent 自己探索环境、沉淀高层任务经验，再用 hindsight 合成训练数据，明显提升小模型的跨网站规划能力。 8 篇

2026年6月25日

2026-06-25 09:02 每日论文速递 · Agent & LLM💡 一句话：这篇直接拆 agentic model 训练数据怎么做，用 100+ ablation 找数据来源、多样性、pipeline 各环节的真实贡献，并开源 100K agent 训练集。 8 篇

2026年6月24日

2026-06-24 09:02 每日论文速递 · Agent & LLM💡 一句话：这篇直接拆 agent 模型训练数据 pipeline，做了 100+ ablation，并发布 100K agent 训练样本，核心价值是告诉你“什么数据真的能训出更会用工具/做任务的 agent”。 7 篇

领域

Embodied Agents & World Models

具身智能、Embodied Agents、机器人学习、世界模型、VLA、GUI/Web/环境交互 agent 与物理推理。

本领域归档

2026年7月3日

2026-07-03 09:14 每日论文速递 · Embodied Agents & World Models💡 一句话：把 GUI agent 的执行过程拆成“全局指令摘要 + 子目标进度 + action verifier”，用外部 task-state wrapper 减少长程任务里的遗忘、幻觉和重复操作。 8 篇

2026年7月2日

2026-07-02 09:13 每日论文速递 · Embodied Agents & World Models💡 一句话：系统评估 MLLM agent 在视觉具身环境里的协作、通信、抗噪和探索能力，重点不是单 agent 成绩，而是多 agent 如何共同完成环境任务。 8 篇

2026年7月1日

2026-07-01 09:12 每日论文速递 · Embodied Agents & World Models💡 一句话：这篇不是又一个单体机器人 benchmark，而是专门看多个 multimodal embodied agents 在真实视觉环境里怎么沟通、分工、协作，以及协作复杂度什么时候反噬任务完成。 8 篇

2026年6月30日

2026-06-30 09:13 每日论文速递 · Embodied Agents & World Models💡 一句话：提出 WorldEvolver，让 world model 在部署时根据真实 action-observation mismatch 更新 memory/context，不改 agent 参数也能提升长程规划。 8 篇

2026年6月29日

2026-06-29 09:14 每日论文速递 · Embodied Agents & World Models💡 一句话：OmniAct 把 cyber action、IoT、机器人导航/操作、记忆压缩、异步视觉验证放进一个分层 agent 架构里，目标是长时间真实环境自主执行。 8 篇

2026年6月28日

2026-06-28 09:12 每日论文速递 · Embodied Agents & World Models💡 一句话：这篇直接打在核心问题上：persistent embodied agent 不该是一个大模型硬扛，而是分层异步架构，把 cyber tools、IoT、navigation、manipulation、failure recovery 放进统一 action space。 8 篇

2026年6月27日

2026-06-27 09:15 每日论文速递 · Embodied Agents & World Models💡 一句话：OmniAct 把 cyber tools、IoT、navigation、manipulation 放进统一 action space，并加上分层记忆和异步视觉 preemption，让机器人能在真实长任务里发现失败并恢复。 8 篇

2026年6月26日

2026-06-26 09:13 每日论文速递 · Embodied Agents & World Models💡 一句话：这篇直接把 embodied agent 拆成 cyber/API/IoT + physical manipulation/navigation 的统一执行架构，并强调长期运行里的失败检测、恢复、上下文管理。 8 篇

2026年6月25日

2026-06-25 09:13 每日论文速递 · Embodied Agents & World Models💡 一句话：把 demonstration 自动切成可组合的 primitive，再让 VLM 指导机器人自己尝试、标注、吸收新 primitive，形成 VLA 的 data flywheel。 8 篇

2026年6月24日

2026-06-24 09:13 每日论文速递 · Embodied Agents & World Models💡 一句话：它把机器人执行拆成 skill graph、资源调度、执行监控、反馈重规划和 3D spatial memory，是真正在往“Embodied AgentOS”方向走的系统论文。 8 篇