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一分钟读论文：《PlanBench-Xl长期规划基准》
如果你正在构建一个需要调用多个工具的 AI Agent，你可能已经经历过这样的场景：Agent 在前几步调用一切顺利，但某个工具突然返回了意外结果，之后整个任务链就开始失控——要么反复尝试同一个无效路径，要么干脆放弃。
In AI, ParadigmRadar, 2 mins read
一分钟读论文：《HarnessFix：失败轨迹自动修复》
如果你正在构建 LLM Agent，你可能已经发现一个令人沮丧的事实：**大多数 Agent 失败不是模型不够聪明，而是执行环境（Harness）本身有缺陷。
In AI, ParadigmRadar, 2 mins read
一分钟读论文：《AgentCIBench跨上下文隐私泄露》
德国达姆施塔特大学UKP实验室和ATHENE网络安全研究中心合作的一篇论文《Capable but Careless: Do Computer-Use Agents Follow Contextual Integrity?》，首次将Contextual Integrity理论引入AI Agent评估领域，发现Computer-Use Agent在执行跨应用任务时存在严重的上下文泄露问题：高能力代理反而是最严重的隐私泄露者。
In AI, Security, 1 min read
一分钟读论文：《通过智能体轨迹解剖模型行为》
堪萨斯大学的一篇论文《Dissecting model behavior through agent trajectories》，首次将意图-执行差距（intent-execution gap）形式化为可测量的系统偏差。
In AI, Agent, 1 min read
一分钟读论文：《选择性验证还是延长预算》
如果你正在构建需要深度推理的 AI 系统，你可能已经发现一个令人困惑的现象：给模型更多的 Token 预算并不总是带来更好的结果。
In AI, ParadigmRadar, 3 mins read
一分钟读论文：《工具失败下的动态重规划恢复基准》
腾讯优图实验室、中山大学与清华大学合作的一篇论文《When Tools Fail: Benchmarking Dynamic Replanning and Anomaly Recovery in LLM Agents》，首次系统性地评估了LLM智能体在工具失败场景下的动态重规划能力。
In AI, Agent, 1 min read
一分钟读论文：《LedgerAgent：工具调用状态管理》
亚利桑那州立大学与亚利桑那大学合作的一篇论文《LedgerAgent: Structured State for Policy-Adherent Tool-Calling Agents》，提出了一种推理时方法解决工具调用智能体中任务状态隐式编码在提示词中的根本问题。
In AI, Agent, 1 min read
一分钟读论文：《面向推理预算的选择性验证》
弗吉尼亚理工大学的 Sajib Acharjee Dip、Dawei Zhou 和 Liqing Zhang 发表的论文《重新思考还是延长预算？面向推理预算的选择性验证》，揭示了推理时 Token 分配中的一个反直觉发现：始终验证初始答案不仅浪费计算资源，在某些场景下还会降低准确率。
In AI, Agent, 1 min read
一分钟读论文：《递归自改进警告与全球暂停呼吁》
Anthropic Institute 发表的文章《When AI builds itself》，首次系统性地展示了 Claude Mythos Preview 在 April 2026 已实现约 52 倍的研发加速比——Claude 辅助人类完成 AI 模型开发的速度是纯人工的 52 倍。
In AI, ParadigmRadar, 2 mins read
一分钟读论文：《Agent记忆的遗忘架构学》
康奈尔大学与DeepLethe合作的一篇论文《Control-Plane Placement Shapes Forgetting》，首次将”遗忘”从Agent记忆评估中分离为独立维度。
In AI, Agent, 1 min read
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