大模型智能体缺乏人情世故？新研究提出关系社交推理框架ReAdapt
该论文指出当前大模型智能体在社交决策（如是否互动或联系谁）中，往往仅关注内容显著性而忽略人际间的潜在关系（如关系强度、互惠性等）。现有的智能体循环无法根据新关系证据动态调整社交假设，导致在关系与内容线索产生分歧时做出表面化选择。为此，研究团队形式化了这种失效模式，并提出了包含500个样本的关系推理基准测试及ReAdapt方法，以提升智能体的社交推理能力。
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面向企业数据智能体的学习型数据理解：压缩与路由机制
在企业环境中，结构化数据智能体需要面对分布在模式、数据关联和业务规则中的复杂环境。现有系统常依赖Markdown格式的记忆或技能文件来沉淀信息以减少重复探索，但该做法模糊了合理的分工界限。研究指出，智能体更擅长语义推理，而学习型系统更适合执行预测与数据组织。论文围绕此分工探讨了针对数据智能体的数据压缩与路由方法（注：原文摘要存在截断）。
提升智能体一致性：研究提出通过“技能习惯化”解决重复任务的冗余与偏差
针对当前智能体在重复任务中表现不一致且极度耗费资源的缺陷，研究团队开展测试发现，智能体在重复执行中不一致率达38%至74%，且超95%的生成内容都在重复推导已知方案。为此，研究提出“技能习惯养成”（skill habit formation）机制，让智能体从历史执行记录中挖掘候选确定性技能，使其与既有方案竞争并界定适用输入空间，从而大幅改善智能体在重复任务中的一致性与计算效率。
UniDataAgent：基于本体的企业级自动化数据分析智能体
针对企业数据智能体需准确保留业务特定语义的需求，研究人员提出了面向自动化“问题到报告”分析的本体驱动系统 UniDataAgent。该系统将语义获取与在线执行解耦，主要包含两个阶段：本体获取与验证阶段（OAV）利用元数据与业务知识构建版本化的企业本体，并经专家评估验证；执行阶段（QRE）则负责具体任务的检索与生成。输入摘要在执行阶段细节处存在文本截断。
资源高效的分布式递归高斯过程算法研究
针对多智能体系统中去中心化环境下统一模型维护的难题，本文提出了两种用于多输出高斯过程回归的高效分布式递归高斯过程算法：ADMM-RGP与PDMM-RGP。该研究解决了多智能体在仅依赖本地测量和邻居通信时的高效协同计算问题，能够在量化预测不确定性的同时降低通信与计算开销，为多智能体系统的分布式学习与状态估计提供了新的理论与算法支持。
ZeroGate：面向受治理AI智能体运行时的信任保留快速路径机制
针对AI智能体提前授权可能导致载荷、权限或状态发生漂移的安全风险，研究团队提出ZeroGate架构。该方案将精确操作审批与持久本地准入解耦：签发者签署具有时效性的ActionPass凭证，受信任运行时适配器重构最终操作，再由本地网关验证绑定并消耗nonce。系统利用SQLite事务同步处理nonce注销、配额更新及准入收据生成，在维持信任边界和决策一致性的前提下优化了执行分发延迟。
ShowTellArena：评估智能体从业务演示中理解工作流能力的基准数据集
研究人员提出了 ShowTellArena，这是一个用于评估智能体在观看带有口述解说的业务演示后其理解能力的基准测试协议与公开数据集。该基准模拟了人类通过“边演示边讲解”指导新同事的场景。v1.0 版本涵盖财务、招聘、采购、客户决策、库存和物流等领域的 50 个业务工作流任务，包含屏幕录像、截图、旁白解说及 502 道评估试题，旨在系统性测试智能体对复杂商业流程的掌握水平。
ChipMEM：面向电子设计自动化智能体的基于验证记忆机制
基于大语言模型的智能体可利用电子设计自动化（EDA）工具，根据综合与验证反馈生成并修正寄存器传输级（RTL）设计。然而，现有方法通常在产生经验的同一任务上评估提炼的技能或奖励模型，容易诱发针对特定任务的反复修改，而非沉淀出可迁移的复用知识。为此，论文提出了名为 ChipMEM 的基于验证的记忆机制（注：输入摘要在介绍 ChipMEM 具体细节处被截断）。
CELLAUDIT：用于审查智能体发现细胞模型中输入有效性的审计框架
针对 AI 虚拟细胞模型在预测生物干预响应时可能并未真正利用输入信息的“预测-主张差距”，研究团队提出了审计框架 CELLAUDIT。在大模型智能体自动发现和迭代预测模型的场景下，CELLAUDIT 从源码计算路径、拟合依赖性以及实际预测贡献三个维度切入，系统性验证模型对输入扰动信息的使用主张是否属实，以确保智能体生成的科学预测模型具备真正的因果有效性和可靠性。
智能体与工具交互中的“静默失败”现象：针对 ToolUniverse 的审计研究
随着智能体 AI 系统逐步采用整合多工具的自动化流程，智能体与工具间交互的可靠性日益受到关注。该研究针对生物学智能体等工作流场景，系统调查了交互过程中的“静默失败”问题。此类故障表现为工具调用表面上显示成功，但 API 或封装层返回的信息与功能实际存在缺失或残缺，且未向用户或智能体发送任何异常通知。该研究填补了此前评测仅关注任务完成率而忽视交互底层隐性故障的空白。
极简大模型智能体框架JAZ：以最小化控制架构探索最大表达能力
现代大语言模型智能体大多依托于由模型与工具调用构成的核心循环（Agent Loop）运行，但处理记忆增强与自我改进等复杂工作流时，通常依赖复杂的额外工程系统。为此，研究团队构建了极简智能体框架JAZ，旨在探索仅依靠最基础的循环机制，在多大程度上能够替代并完成此类专门系统的任务。由于原文摘要结尾存在截断，关于JAZ具体暴露的接口与机制细节仍有待全文披露。
TwinCheck：面向有状态工具智能体的反事实负孪生验证机制
针对单一局部合理的工具调用可能导致整个智能体执行轨迹失败的问题，研究人员提出了一种名为 TwinCheck 的推理期验证策略。该策略认为仅凭怀疑进行干预可能引入新错误，因此仅在轨迹满足与局部失败假设相关的证据条件时才触发替换。系统通过构建基于轨迹的反事实替代方案（即“负孪生”），仅当该方案通过结构检查且成对验证器判定其更优时，才替换智能体原有的提议调用，有效提升了执行可靠性。
面向交互式多智能体模拟构建社会情感人工智能架构
该研究旨在为动态模拟世界中人类与多智能体的交互提供设计原则和软件架构。结合通用人工智能（AGI）发展、Transformer对话智能体的普及以及计算能力的提升，文章梳理了过往与当前的多智能体心智理论，重点关注具备社会与情感认知能力的智能体，探讨智能体之间及其与人类互动的综合设计方法，以增强多智能体系统的交互理解与协同模拟能力。
提议而不自判：面向量化因子挖掘LLM智能体的随时有效裁判机制
该研究探讨了大语言模型智能体在量化因子全流程研究中的职责划分。研究团队提出了一种“受管制的自我演化”框架：智能体仅负责提出投资因子假设，而由一个独立的固定统计裁判机制进行评估。裁判仅根据因子提交后披露的真实市场表现进行动态评分与对赌，从而确保在任意停止时间下均具备防伪发现的统计保证。该设计有效解决了智能体既当运动员又当裁判所带来的过拟合与数据窥探问题。
论文提出Policy-as-Skill：面向大模型决策支持的可治理与审计模块化运行时
针对企业利用大语言模型进行合规、风险及运营决策时对证据验证、审查路由与可审计性的高要求，研究人员提出了Policy-as-Skill（PaS）模块化运行时框架。该框架将上述功能打包为可执行且具备版本控制的策略能力。在基于固定模型后端的600项开发任务评估中，PaS+Audit方案取得了53.8%的准确率、100%的引用精确度与审计完整性，在绝大多数治理与合规指标上超越了传统LLM+RAG架构。
针对利益冲突环境，新基准CAVEAT评估计算机使用智能体鲁棒性
随着计算机使用智能体（CUA）日益广泛地代表用户执行在线操作，当所处环境的利益激励与用户目标不一致（如电商平台倾向于推荐特定商品而诱导智能体偏离目标）时，智能体表现面临新挑战。现有基准多局限于合作场景或显式攻击，忽略了环境自身存在利益诉求的情况。为此，研究团队推出了受控基准测试 CAVEAT，涵盖 9 个市场环境及相关分类法，专门评估智能体在利益错位环境下的目标坚守能力。
DRSR：基于集合级删除风险的长流程智能体高效上下文压缩框架
针对长流程大语言模型智能体积累海量交互历史带来的效率挑战，现有压缩策略通常独立评估单条记录，忽略了组合删除所引起的冗余或累积信息损失。为此，研究团队提出了直接关系集合风险修剪（DRSR）框架。该方法将智能体历史上下文压缩建模为基于删除集合的风险约束选择问题，从集合层面综合评估删除风险与保留信息，在保障决策安全与任务表现的前提下，实现了长程智能体的高效修剪。
TimeEvo：基于故障驱动的时序数据智能体自我演化机制
该研究针对通过调用外部工具回答分析问题的时间序列智能体，指出了传统人工预设工具配置的缺陷：一是人机工具不匹配，专家挑选的工具库可能在特定任务中降低异常检测准确率；二是隐性损害，常规自我修正可能在微弱提升总体评分的同时破坏原有的正确答案。论文指出工具的有效性需在运行时根据具体问题动态决定，并提出了故障驱动的智能体自我演化方案。
EnSIMem：基于实体结构化索引的智能体长期记忆架构
长期与用户交互的智能体需要准确召回事实、偏好和事件等信息，但现有记忆系统常将其压缩为通用摘要或检索无标签文本块，难以精准识别实体属性及支撑依据。研究人员提出了EnSIMem，一种面向智能体的实体结构化长期记忆架构。该系统在离线阶段将历史交互组织为主题连贯的情节片段，并构建基于对话的实体索引条目，以提升长上下文对话中智能体记忆检索与推理的准确性。
长程智能体在行动前即可涌现记忆控制信号
针对长程语言模型智能体因持续积累交互历史而导致算力成本增加、关键信息难以保留的问题，本研究深入分析了智能体执行动作前的内部隐藏状态。研究发现，模型在采取行动之前，其内部表征已自发编码了对上下文压缩和召回等记忆操作的控制需求，且这些信号无法仅由简单的上下文统计特征解释。该成果揭示了模型内生管理记忆的潜在能力，为设计更高效的长程智能体记忆机制提供了新视角。
StateComp：面向长程任务智能体的状态条件历史压缩机制
在执行长程任务时，智能体会持续积累交互历史，而既有上下文管理方法多依赖固定窗口或即时相关性，难以判断历史交互何时可安全替换。过早压缩易导致未来关键信息丢失，过度保留又会带来巨大的上下文开销。为此，该研究提出了状态条件压缩框架StateComp，旨在根据智能体的状态演变动态学习何时适合压缩历史，在降低上下文负载的同时保留关键信息（注：原文摘要末尾内容有所截断）。
从自身交互中学习行动：面向GUI智能体的在线自蒸馏方法
针对图形用户界面（GUI）智能体在执行复杂软件指令时所需的分步推理与长程记忆能力，研究团队探索了在线自蒸馏（OPSD）技术的应用。现有OPSD方法虽在GUI定位等基础任务上表现优异，但在向多轮交互场景扩展时受限于自教师模型的特权机制（原摘要末尾存在信息截断）。该研究旨在通过从自身交互中学习，改进自蒸馏机制以提升多轮GUI智能体的决策执行效果。
VHD-Play：基于机制求解生成可验证的智能体强化学习环境
随着大语言模型智能体处理长程任务的需求增加，扩展其强化学习训练亟需多样化环境与可靠奖励信号。针对现有生成管道在环境动态与事后评估对齐上的缺陷，研究提出VHD-Play框架。该方法颠倒了传统的构建依赖关系，首先对数学模型进行采样与求解，再通过基于语料的设置器将其决策过程渲染为具备状态的可执行工具环境，为智能体强化学习提供了低成本、可验证的交互环境生成方案。
面向长程智能体高效压缩的证据感知上下文缩减方法
针对长程智能体因累积大量交互历史导致上下文和推理成本高昂的问题，该研究指出仅依据几何冗余进行压缩并不安全。实验发现，即便全局几何特征高度相似，所保留的关键任务证据也可能存在巨大差异。基于此提出的证据感知选择机制，在相同数据块保留量且质心相似度达0.98的前提下，将下一步动作Top-3保留率从0.31大幅提升至0.69，有效保障了智能体压缩后的决策性能。
Just-in-Time Memory：面向LLM智能体的任务自适应即时记忆整理架构
针对大模型智能体在重用历史经验时普遍采用的“写入时整理”局限，该研究分析了传统方法在任务完成时过早将轨迹蒸馏为固定形式（如反思、工作流或策略）所带来的信息不可逆丢失问题。传统做法在未知未来查询的情况下生成静态摘要，难以适配多样化的下游任务。为此，论文探索了即时自适应记忆构建机制，提升智能体记忆提取与任务匹配的灵活性。
CART：面向大语言模型的闭环自适应红队测试框架
针对传统自动化红队测试依赖固定提示词、无法根据测试反馈动态调整的问题，研究人员提出了CART闭环自适应红队测试框架。该框架能够利用前序测试结果动态引导后续测试方向，在初始广泛覆盖风险的基础上，深入追踪暴露的脆弱点并保持探测多样性。CART解耦了测试挑战者、被测目标（支持纯文本模型及工具调用智能体）与评估裁判三类角色，实现了更高效动态的大模型安全风险探测。
MolDesignBench：面向真实场景分子设计任务的LLM智能体评估基准
真实环境下的分子设计对大语言模型智能体提出了极高要求，需要其理解复杂上下文、满足多重约束并进行多步工具推理。针对现有基准偏向狭窄约束和单一路径的问题，研究人员提出了MolDesignBench。该基准紧密贴合实际分子设计场景，可系统评估工具增强型LLM智能体在处理多约束、不可行规范识别及多步工具调用下的综合推理与设计能力。
Emergi-PersonaOS：支持情境适应与可控演化的人格化智能体操作系统
为解决长期人机交互中数字存在的身份连续性与个性化发展问题，研究人员提出了基于心理学理论的操作系统 Emergi-PersonaOS。该系统旨在对人格化智能体全生命周期进行管理，通过构建涵盖倾向性特质、情境适应特征和叙事认同的三层架构，实现智能体在动态情境下的自适应与可控演化，为人机共生交互提供了新型计算架构支撑。
Meta 推出 AI 智能体 Muse 全新升级，并将接入智能眼镜
在 Meta 年度的 Connect 大会上，公司首席执行官马克·扎克伯格在开幕演讲中明确表示，Meta 正在全面押注其 AI 智能体 Muse。本次大会展示了 Muse 带来的多项全新功能与升级特性。此外，Meta 还宣布 Muse 将被引入其 AI 智能眼镜设备中，进一步加速该智能体在穿戴硬件端的融合与落地应用。
Meta 为 Muse 智能体推出类似电子宠物的小型穿戴设备
据 TechCrunch 报道，Meta 发布了一款类似电子宠物的小型硬件，让 Muse AI 智能体拥有新的移动载体。报道将其描述为 Muse 除手机等设备之外的另一种随身使用入口。