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介绍了VideoCoCo，一种代理双引擎框架，使用可执行的Blender代码作为思维链中间表示，用于物理一致的视频生成，在PhyGenBench和VBench-2.0上取得了最先进的分数。
ReDesign是一个智能体框架，通过跨模态选择和组合专门工具，从光栅图像中恢复可编辑的图层层次结构，并引入优雅校验以防止错误累积。它还引入了FigmaEditReplay基准测试，用于大规模评估可编辑性，在基线之上实现了高视觉保真度和卓越的可编辑性。
介绍了EpiNarrate，一个将结构化数值推理与自然语言生成分离的智能体框架，用于从集成预测中生成有依据的流行病学叙述。
O-VAD 提出了一种无需训练的智能体框架，用于工业视频异常检测，该框架随时间跟踪对象状态演变，并在时间轨迹上进行推理以识别异常对象，在三个数据集上优于现有的 VLM 和 VAD 方法。
本文介绍了ChartCynics，一种将感知与验证解耦的智能体双路径框架，用于鲁棒地回答关于误导性图表的问题。它通过使用诊断视觉路径和OCR驱动的数据路径，以及用于推理蒸馏和对抗对齐的两阶段协议，实现了最先进的准确率。
提出了AgentKGV，一种基于两阶段训练（蒸馏SFT和轨迹级GRPO）的智能LLM-RAG框架，用于验证知识图谱中的事实，在T-REx基准上取得了显著改进，同时减少了检索调用。
HASE 是一个强化学习框架，它在统一的智能体过程中协同进化模型权重、任务解决方案以及流程组件（引导与评估），使单个8B参数的模型在文本分类和阿尔法因子挖掘任务上能够匹配更大系统的性能。
提出了一种智能体框架，利用通用编码大语言模型将研究级数学自动形式化为Lean 4代码，并在Putnam问题和STOC会议论文上进行了评估。
VideoSearch-R1 引入了一种智能体框架，该框架通过连续潜在空间优化和策略优化，迭代式地检索视频并优化搜索查询，在视频语料库时刻检索和时间定位任务上取得了最先进的性能。
本文提出了Robust-TO，一个智能视频理解框架，它整合了每帧的可信度来解决盲信任问题，在真实扰动下实现了显著的精度提升。
Robust-TO通过将每帧可信度集成到智能框架中，解决了视频推理中的盲目信任问题，通过校准证据加权和可靠性感知推理，在现实扰动下提高了准确性。
Qwen-Image-Agent 提出了一种统一的代理框架，通过整合规划、推理、搜索和记忆机制，解决了文本到图像生成中的上下文差距问题。该框架引入了 IA-Bench 进行评估，并取得了最先进的性能。
OmniPath是一个多模态代理框架，结合了OpenStreetMap网络拓扑与航空LiDAR数据，通过高分辨率分析坡度、表面不连续等物理障碍来审计轮椅无障碍性，并经过实地调查验证。
Eve 是 Vercel 推出的一款新的Agent框架，因其基于文件的方法来处理工具、技能和评估，被比作“Next.js for agents”，能够使用 TypeScript 快速构建Agent。
介绍ToolGrad，一个智能体框架，通过文本‘梯度’生成、评估和优化工具使用轨迹，达到近乎100%的通过率，降低数据集生成成本。已被ACL 2026接收。
RL-Index 提出了一种基于强化学习的智能索引框架，通过用LLM生成的解释来扩充文档，将推理从查询阶段转移到索引阶段，从而提升检索效果并降低在线延迟。
AlloSpatial是一个代理框架，通过将自我中心观察转换为结构化的全局空间表征，利用认知映射和工具使用推理，增强基础模型的空间推理能力。在基准测试中性能提升5%-18%，并通过冷启动强化学习胜过更大的模型。
ProSPy 是一个面向企业文本到 SQL 的剖析驱动型 SQL-Python 智能体框架，将推理过程结构化分为四个阶段：自动剖析、模式剪枝、方言无关的 SQL 接口以及基于 Python 的分析。在使用 Claude-4.5-Opus 模型时，它在 Spider 2.0-Lite 和 Spider 2.0-Snow 数据集上分别达到了 60.15% 和 60.51% 的执行准确率，优于多个强基线模型。
QueryAgent-R1是一个智能体框架，利用强化学习和记忆抽象桥接电商中的查询生成与商品检索，在线测试中查询点击率提升2.9%，转化率提升3.1%。
谷歌新论文提出LEAP框架，一种智能体框架，使通用大语言模型能够通过规划证明并检查每一步来解决形式化数学问题，在Lean IMO基准测试上将性能从低于10%提升至70%，并解决了所有2025年的Putnam问题。