AI Agent

Autonoma: A Hierarchical Multi-Agent Framework for End-to-End Workflow Automation

Autonoma：面向端到端工作流自动化的分层多智能体框架

Eslam Reda, Maged Yasser, Sara El-Metwally

机构 * Artificial Intelligence Program, Faculty of Computers and Information, Mansoura University（人工智能项目，计算机与信息学院，曼苏拉大学） ； Computer Science Department, Faculty of Computers and Information, Mansoura University（计算机科学系，计算机与信息学院，曼苏拉大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(title,abstract)；workflow(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 本文提出Autonoma框架，通过分层多智能体结构实现端到端工作流自动化，解决传统单一架构在可扩展性、错误传播和任务聚焦方面的不足，实现高可靠性与可扩展性。

Comments 26 Pages, 3 Figures

Utility-Guided Agent Orchestration for Efficient LLM Tool Use

基于效用的代理协调以提高大语言模型工具使用效率

Boyan Liu, Gongming Zhao, Hongli Xu

机构 * University of Science and Technology of China（科学技术大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(title,abstract)；tool use(title)；workflow(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种基于效用的代理协调策略，通过平衡收益、成本、不确定性及冗余性来优化大语言模型工具使用中的质量与成本权衡。实验表明显式协调信号显著影响代理行为。

A Human-Centered Workflow for Using Large Language Models in Content Analysis

面向人类的大型语言模型在内容分析中的工作流程

Ivan Zupic

专题命中 工作流自动化 ：workflow(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 本文提出了一种面向人类的大型语言模型在内容分析中的工作流程，涵盖注释、摘要和信息提取三个任务，强调通过API利用LLM的潜力，并提供验证方法和最佳实践以解决黑盒、提示敏感和幻觉等问题。

AGILE: A Comprehensive Workflow for Humanoid Loco-Manipulation Learning

AGILE：一种综合的人形机器人定位-操作学习工作流

Huihua Zhao, Rafael Cathomen, Lionel Gulich, Wei Liu, Efe Arda Ongan, Michael Lin, Shalin Jain, Soha Pouya, Yan Chang

专题命中 工作流自动化 ：workflow(title,abstract)

AI总结 AGILE提出了一种端到端的人形机器人强化学习工作流，通过标准化政策开发流程减少仿真到现实的失败模式，提升可靠性和可重复性。

Design-OS: A Specification-Driven Framework for Engineering System Design with a Control-Systems Design Case

Design-OS：一种以规范驱动的工程系统设计框架及其控制系统设计案例

H. Sinan Bank, Daniel R. Herber, Thomas H. Bradley

机构 * Department of Systems Engineering（系统工程系） ； Colorado State University（科罗拉多州立大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；AI agent(abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出Design-OS，一种以规范驱动的工程系统设计框架，通过五个阶段实现设计过程的可追溯性和可审计性，适用于控制系统的不同实现案例。

Comments 2 figures, 11 pages, Submitted to ASME IDETC 2026 - DAC-09

Demonstration of Adapt4Me: An Uncertainty-Aware Authoring Environment for Personalizing Automatic Speech Recognition to Non-normative Speech

适应4Me：一种面向非规范语音的自动语音识别个性化不确定意识作者环境

Niclas Pokel, Yiming Zhao, Pehuén Moure, Yingqiang Gao, Roman Böhringer

机构 * Institute of Neuroinformatics, University of Zurich and ETH Zurich（神经信息学研究所，苏黎世大学和苏黎世联邦理工学院） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Department of Computer Science, ETH Zurich（计算机科学系，苏黎世联邦理工学院） ； Department of Computational Linguistics, University of Zurich（计算语言学系，苏黎世大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出Adapt4Me，通过贝叶斯主动学习实现端到端个性化，使非规范语音的ASR个性化成为可能，通过三阶段人机协作流程提升数据效率和模型鲁棒性。

LLM-Enhanced Semantic Data Integration of Electronic Component Qualifications in the Aerospace Domain

基于大语言模型的航空领域电子元件资格语义数据整合

Antonio De Santis, Marco Balduini, Matteo Belcao, Andrea Proia, Marco Brambilla, Emanuele Della Valle

机构 * Politecnico di Milano, DEIB（米兰Politecnico大学DEIB系） ； Quantia Consulting（Quantia咨询公司） ； Motus ml（Motus ml实验室） ； Thales Alenia Space（Thales Alenia空间公司） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出利用虚拟知识图谱和大语言模型整合航空领域电子元件资格数据，通过本体数据访问和向量搜索提升检索效率，减少人工处理成本。

Comments ESWC 2026

Physics-aware neural networks enable robust and full atomic structure determination via low-dose atomic electron tomography

融合物理的神经网络实现低剂量原子电子断层扫描的鲁棒性和完整原子结构确定

Yao Zhang, Lanyi Cao, Zhen Sun, Jihan Zhou

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本文提出一种融合物理约束的两阶段神经网络，通过改进重建和几何校正，提升低剂量原子电子断层扫描的精度和鲁棒性，提高原子恢复率。

Comments 25 pages, 5 figures; 25 pages of supporting information

Assessing 3D tree model quality and species classification using imbalance indices

利用不平衡指数评估3D树木模型质量及物种分类

Sophie J. Kersting, Mareike Fischer

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本文研究了利用3D和系统发育非3D树平衡指数分析森林的方法，通过虚拟森林数据集评估3D模型质量、物种分类性能及指数相关性，发现基于物种祖先树的指数能有效提升3D模型质量检测。