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AI Agent 论文精选

AI Agent 论文精选 · 2026-W39

统计窗口: 2026-06-29 – 2026-09-26 冻结于 2026-09-27

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FreeToken：把个人电脑当成弹性推理平台，本地跑大型 MoE 模型

开源大模型越来越重，但本地推理还按“把数据中心的办法缩小”的思路做。FreeToken 围绕本地 AI 的两个现实（智能体负载持续变化、每台机器的资源配比不同），联合设计模型加载、专家驻留、CPU-GPU 协同执行与内存管理，带宽允许时让个人机器也能流畅服务大 MoE 模型。

  • 642 星/7日
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arXiv · FlashML-org/FreeToken

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OSWorld 2.0：108 个长程真实电脑操作任务，最强智能体也只完成两成

OSWorld 2.0 是 xlang-ai 团队推出的电脑操作智能体基准，用 108 个基于真实文件、带用户状态的长程工作流任务取代此前的短脚本任务，人类完成一道题的中位数约 1.6 小时。结果相当扎心：表现最好的 Claude Opus 4.8 也只能完成 20.6% 的任务，常常在跟踪约束和结果验证上掉链子。

  • 17 星/7日
  • 15 引用
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arXiv · xlang-ai/OSWorld-V2

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LLM-as-a-Verifier：不问裁判式打分，直接从打分 token 读出连续验证分数

LLM-as-a-Verifier 让 LLM 当验证器：不再问模型“打分还是不打分”，而是直接从打分 token 的 logits 里算期望，得到免训练的连续反馈信号。作者称在 Terminal-Bench V2、SWE-Bench Verified 等智能体基准上取得当前最好成绩，还做成了 Claude Code 扩展，用于监控智能体并为强化学习提供稠密奖励。

  • 32 星/7日
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arXiv · llm-as-a-verifier/llm-as-a-verifier

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Dream-RSI：让编程智能体在回放模拟器里离线自我改进探索策略的框架

Dream-RSI 是一个让编程智能体自己改进“怎么探索”的框架：它把智能体过去的发现历程拼成一个回放模拟器，让探索策略在模拟器里低成本地演练迭代，再把练好的策略放回线上继续发现新解，形成递归自改进闭环。论文称在算法工程、数学优化和 GPU 内核三类任务上，它在保持或提升发现质量的同时，显著降低了部分场景下的发现成本。

  • 322 星/7日
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arXiv · zhengkid/Dream-RSI

8

ABot-World-0：单张台式机显卡实时流式运行的动作条件世界模型

ABot-World-0 是动作条件视频世界模型，用 3A 游戏、仿真引擎和互联网视频的多源数据训练，直接以原始键盘输入操控，并用参考角色记忆保证第三人称滚动的身份一致。作者称单张 RTX 5090 即可流式输出 720p、最高 16 FPS 的交互画面，动作到首帧延迟约 1.2 秒，目标是真正能玩的长程闭环交互。

  • 9 星/7日
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arXiv · amap-cvlab/ABot-World

9

RRSI：给智能体 harness 的递归自我改进加上正则，让进化出的机制扛得住分布外基准

反复自动修改智能体的 harness（提示词、控制流、工具、记忆）看似在自我进化，实则常常只是背熟了训练任务，一换基准就露馅。RRSI 给进化环的两端都加上正则：提案方在时间退火预算下工作、被鼓励走向没试过的路径；筛选方用 critic 挡掉针对特定基准的修改，用 pruner 剔除太小、太贵或已无用的编辑。论文称在进化所用划分上最多提升 14.1 分，在五个分布外基准上最多提升 4.7 分，且进化出的 harness 运行少用 30% 的 policy token。

  • 359 星/7日
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arXiv · google-research/rrsi

10

智能体自我改进综述：基础模型加脚手架，怎样把经验变成能力积累

这篇综述把自我改进的智能体拆成“基础模型 + 提示词、记忆、工具、控制逻辑组成的运行脚手架”，并把“改进”定义为一个自我触发的更新算子：把经验转化为能力积累，尽量少依赖人工。作者按更新对象和驱动信号梳理了大量工作，从改提示词、改记忆一直到权重级的自我修改。

  • 19 星/7日
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arXiv · selfimproving-agent/awesome-Self-Improving-Agents

11

SoL-Pi：让自动化研究循环自我演化，把编程智能体的外壳做得更省 token

SoL-Pi 把递归自我改进用在智能体的运行外壳上而不是模型本身：一个自动化研究循环在多样环境里自行演化出动作执行、上下文压缩、观察处理和委托阅读四类可复用机制。作者在 51 题的 EdgeBench 基准上报告，它在与 Pi 相当的性能下把记录的 token 流量减少 44.7%-49.0%,API 成本约降三分之一。

  • 644 星/7日
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arXiv · NVlabs/SoL-Pi

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EvoOntology：以 MCP 服务器承载的自进化本体层，补上数据智能体与异构数据之间的语义鸿沟

数据智能体只能透过通用工具看到列名和文件路径，看不到数据本身的含义，这就是 agent-data 鸿沟。EvoOntology 把本体（schema、内容、工具三层）封装成一个 MCP 服务器，让智能体运行时可以主动查询；构建由 builder 智能体自动完成，之后通过归因引导的编辑持续进化，每处修改都要经过与 backbone 对照的成对评估才被接受。论文称在三个数据智能体基准、四个 LLM backbone 上稳定优于强基线和手工语义层方案。

  • 233 星/7日
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arXiv · ruc-datalab/EvoOntology

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Ouroboros：靠“经评审的提交”重写自身工具与核心代码的编程智能体

Ouroboros 是一个自我迭代的编程智能体框架：工具、提示词、上下文组装乃至核心实现都通过“经评审的提交”逐步进化，并成为后续运行的基础，支持递归自由进化和经验驱动核心进化两种模式。作者还报告了长达 161 天、横跨七个人类交流界面的真实部署，强调当智能体开始重写自己时，安全护栏必须始终保持最高权威。

  • 34 星/7日
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  • 92 点赞
  • #1 osworld-verified

arXiv · razzant/ouroboros

本周 · AI Agent 论文精选