隨著人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，大規(guī)模智能模型正經(jīng)歷從被動響應(yīng)向主動決策的深刻轉(zhuǎn)變。以自主推理、交互決策、策略規(guī)劃為核心能力的智能體大模型（Agentic Large Models, ALMs）逐漸成為研究熱點(diǎn)，這類模型通過整合感知、認(rèn)知、記憶與行動模塊，構(gòu)建起具備環(huán)境適應(yīng)能力的智能系統(tǒng)。然而，如何充分釋放其潛力，仍是當(dāng)前人工智能領(lǐng)域亟待突破的核心課題。

盡管相關(guān)研究已取得顯著進(jìn)展，構(gòu)建高效可靠的智能體模型仍面臨多重挑戰(zhàn)。行為對齊技術(shù)需確保模型決策符合人類價值觀；多步推理能力要求系統(tǒng)在復(fù)雜場景中保持邏輯連貫性；環(huán)境適應(yīng)性則考驗(yàn)?zāi)Ｐ驮趧討B(tài)條件下的魯棒性。工具使用熟練度、多智能體協(xié)作機(jī)制及安全保障體系的建設(shè)，均是推動技術(shù)落地的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。在科學(xué)探索、工業(yè)制造、機(jī)器人控制、通信網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用中，模型需具備更強(qiáng)的泛化能力、操作穩(wěn)定性及跨領(lǐng)域遷移性。

為系統(tǒng)梳理該領(lǐng)域前沿成果，《清華大學(xué)學(xué)報自然科學(xué)版（英文）》Tsinghua Science and Technology期刊特推出專題征稿活動。本期聚焦智能體大模型的基礎(chǔ)理論、系統(tǒng)架構(gòu)與創(chuàng)新應(yīng)用，涵蓋但不限于以下方向：模型基礎(chǔ)架構(gòu)設(shè)計、認(rèn)知機(jī)制（如規(guī)劃、記憶、工具使用與長程推理）、動態(tài)環(huán)境交互行為、多智能體協(xié)同機(jī)制、行為對齊與安全保障、數(shù)據(jù)知識融合方法、自主智能評估體系，以及在機(jī)器人、科學(xué)發(fā)現(xiàn)、工程優(yōu)化、通信系統(tǒng)等領(lǐng)域的實(shí)踐案例。

投稿要求方面，研究需體現(xiàn)原創(chuàng)性與技術(shù)突破性，既可深入解析智能體模型的內(nèi)在機(jī)理，也可提出增強(qiáng)其自主性的創(chuàng)新方法，或通過典型應(yīng)用展示技術(shù)潛力與挑戰(zhàn)。所有稿件將通過期刊官方投稿系統(tǒng)提交，截止日期為2026年5月31日。投稿通道現(xiàn)已開啟，作者可訪問https://mc03.manucentral.com/tst完成在線提交。

Tsinghua Science and Technology由教育部主管、清華大學(xué)主辦，是信息科學(xué)領(lǐng)域權(quán)威學(xué)術(shù)期刊。自1996年創(chuàng)刊以來，始終聚焦人工智能、大數(shù)據(jù)、通信工程、控制科學(xué)等前沿方向，由中國工程院院士孫家廣擔(dān)任主編，中國科學(xué)院院士劉云浩擔(dān)任副主編。期刊通過發(fā)表高水平原創(chuàng)成果，致力于搭建國際化學(xué)術(shù)交流平臺，推動信息科學(xué)領(lǐng)域的理論創(chuàng)新與技術(shù)落地。