ICLR 2026 Workshop二輪征稿：聚焦終身智能體的學習、對齊、演化

人工智能正在進入一個新的轉折點。

以大語言模型（LLM）、強化學習（RL）和具身智能（Embodied AI）為核心的AI Agent迅速崛起，展現出規劃、推理、工具調用、自主決策等多維能力。然而，當前主流的范式仍然存在關鍵瓶頸：

• 面對動態任務和 OOD 任務的遷移，模型災難性遺忘仍然難以避免。
• 用戶目標、環境反饋、上下文約束隨時間變化時，Agent對齊一致性下降。
• 真實世界長期運行帶來的算力、token、能源、交互成本約束，使系統可持續性不足。

如果我們希望 AI Agent 真正走進開放世界，成為可靠的長期助手，我們必須邁向Lifelong Agent（終身智能體），讓 Agent持續學習、長期對齊、自主進化、資源可感知、可持續部署。

在本屆 ICLR 2026 會議期間，來自 UIUC, Edinburgh, Oxford, Princeton 等機構共同發起的 Lifelong Agent Workshop 中，便將會對以上所有問題進行深入探討。

本次 Workshop 旨在打造首個跨領域統一論壇，系統性推動 Lifelong Agent 研究范式，打通語言智能、強化學習、具身系統、多智能體協作、AI4Science 等方向，共同定義 Agent 發展的下一座技術里程碑。

? Workshop 時間地點

• 2026 年 4 月 26 日（或 27 日）
• Rio de Janeiro（里約熱內盧），ICLR 2026 期間
• 形式：全日制 Hybrid（線下 + 線上實時參與）
• 官網：https://lifelongagent.github.io/
• 規模：預計200–400 現場參會，500–600 線上覆蓋

Workshop 官網已上線，Poster / 錄播 / Q&A 資源會持續開放。

征稿方向（包括但不限于）

Workshop 鼓勵跨領域、面向長期運行的 Agent 研究，并特別關注以下主題：

1 Lifelong Learning（持續學習）

• memory-augmented RL、continual exploration
• 多模態 / 具身數據流整合、長短期記憶融合
• 終身學習 Benchmarks 與評估方法

2 Lifelong Alignment（長期對齊）

• 用戶目標變化建模、個性化與公平性權衡
• 監督與安全保障機制
• drift detection & correction、長期價值學習

3 Self-Evolving Agent（自主進化）

• 推理策略自優化、模塊 / 技能自主擴展
• 多智能體終身協作生態、LLM + 小模型專精協同
• Emergent behaviors、open-ended self-improvement

4 Embodied & Real-World Lifelong Agents（具身終身智能）

• 機器人終身學習、感知 - 行動長期閉環
• 不確定性建模、復雜環境下持續運行

5 Efficient & Sustainable Agents（高效與可持續）

• Token/Compute/Energy 受限下的學習與推理
• 資源感知調度、長期部署系統設計

6 Multi-Agent Lifelong Systems（多智能體終身系統）

• 持續多智能體協作 / 競爭 / 談判機制
• 群體行為監測 Benchmarks 與持久群體智能

7 AI Agents for Science（科學智能體）

• 自主假設生成、實驗設計、科學知識發現
• 具身實驗室 Agent、AI4Science 長期生態

8 Evaluation & Benchmarks（終身評估與基準）

• long-horizon adaptability、alignment drift metrics
• 終身智能體持久性、可信度、可擴展增長評估

? 投稿截止與論文類型

投稿截止：2026/2/15 UTC（以 OpenReview 提交系統為準）

共支持兩類論文投稿：

• Full Paper（完整論文）：最多 9 頁，適合已完成工作
• Short Paper（短論文）：2–5 頁，鼓勵最新突破、輕量方法、Follow-up 實驗、開源實現、理論洞察、案例分析

本次的投稿為非 Arxiv 性質，歡迎同時將投稿到 ACL 以及 ICML 的優秀工作同時投來本次 Workshop!

Workshop 詳情與投稿入口

• Workshop 官網： https://lifelongagent.github.io/（下方海報二維碼可直達）
• 論文提交入口： https://openreview.net/group?id=ICLR.cc/2026/Workshop/LLA（OpenReview Group）

Lifelong Agent 不是某個單點任務的提升，而是智能范式的升級：

讓 AI Agent 成為長期穩定、自主對齊、可持續成長、面向科學發現、跨模態交互、可復現部署的真實世界系統

這是 Agent 研究的Next Frontier，也是2026 年最值得關注的 Workshop 方向之一。

讓我們一起推動Lifelong Agent走向下一座里程碑，讓它成為 Agent 時代的Next Big Thing！

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