AI Agent

LumiVideo: An Intelligent Agentic System for Video Color Grading

LumiVideo：一种用于视频色彩分级的智能代理系统

Yuchen Guo, Junli Gong, Hongmin Cai, Yiu-ming Cheung, Weifeng Su

机构 * Northwestern University（西北大学） ； Northeastern University（东北大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Hong Kong Baptist University（香港浸会大学） ； Beijing Normal - Hong Kong Baptist University（北京师范大学-香港浸会大学） 纠错

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

AI总结 LumiVideo通过感知、推理、执行和反思四个阶段模仿专业调色师的工作流程，利用LLM和RAG框架实现非线性色彩参数空间导航，生成符合行业标准的色彩配置文件，并支持通过自然语言反馈进行迭代优化。

AgenticRed: Evolving Agentic Systems for Red-Teaming

AgenticRed：为红队测试设计的进化系统

Jiayi Yuan, Jonathan Nöther, Natasha Jaques, Goran Radanović

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Max Planck Institute for Software Systems（马克斯·普朗克软件系统研究所） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agentic(title)；分类 cs.AI

AI总结 AgenticRed通过进化算法自动设计红队系统，无需人工干预，显著提升攻击成功率，达到96%-100%的ASR。

Comments Website: https://yuanjiayiy.github.io/AgenticRed/

On the detection of medium inhomogeneity by contrast agent: wave scattering models and numerical implementations

关于通过对比剂检测介质不均匀性的研究：波散射模型和数值实现

Zhe Wang, Ahcene Ghandriche, Jijun Liu

专题命中 工作流自动化 ：agent(title)

AI总结 本文研究了通过对比剂检测介质不均匀性，利用波散射模型和数值方法，提出高效计算散射波及远场模式的近似方案，并通过双递归方法实现三维空间内恢复介质的体积模量函数。

Comments 30 pages,18 figures

UNICA: A Unified Neural Framework for Controllable 3D Avatars

UNICA：一种统一的神经框架用于可控的3D人形 avatars

Jiahe Zhu, Xinyao Wang, Yiyu Zhuang, Yanwen Wang, Jing Tian, Yao Yao, Hao Zhu

机构 * Nanjing University（南京大学） ； State Key Laboratory of Novel Software Technology（计算机软件新技术国家重点实验室） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：planning(abstract)；workflow(abstract)

AI总结 UNICA通过动作条件扩散模型和点转换器生成可控的3D人形，实现无需骨骼的统一生成框架，支持自由视角渲染和动态衣物处理。

Comments Opensource code: https://github.com/zjh21/UNICA

Competency Questions as Executable Plans: a Controlled RAG Architecture for Cultural Heritage Storytelling

能力问题作为可执行计划：一种受控的RAG架构用于文化遗产叙事

Naga Sowjanya Barla, Jacopo de Berardinis

机构 * School of Computer Science and Informatics, University of Liverpool（利物浦大学计算机科学与信息学院） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于知识图谱的神经符号架构，通过将能力问题转化为可执行叙事计划，提升文化遗产叙事的准确性和可审计性，通过Live Aid KG进行验证，比较了三种RAG策略的优劣。

Comments Accepted at the 23rd European Semantic Web Conference (ESWC 2026)

Redefining End-of-Life: Intelligent Automation for Electronics Remanufacturing Systems

重新定义生命周期终点：面向电子再制造系统的智能自动化

Sibo Tian, Xiao Liang, Sara Behdad, Minghui Zheng

专题命中 工作流自动化 ：planning(abstract)

AI总结 本文探讨电子再制造中智能自动化的核心挑战与机遇，分析机器人、控制与AI在构建可扩展、安全的再制造系统中的作用，提出多模态感知、不确定性决策等方法，为未来再制造系统发展提供指导。

Comments Accepted at the American Control Conference (ACC) 2026; to appear in the proceedings

Nonzero-Sum Stochastic Differential Games for Controlled Convection-Diffusion SPDEs

非零和随机微分博弈用于受控对流-扩散SPDE

Nacira Agram, Eya Zougar

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)

AI总结 本文研究了受控对流-扩散SPDE主导的双玩家非零和随机微分博弈，证明了正向和反向SPDE在Hilbert空间中的解存在性，利用哈密顿方法推导最大原理，并通过复合材料示例展示界面传输条件。

Comments 27 pages

UnrealVis: A Testing Laboratory of Optimization Techniques in Unreal Engine for Scientific Visualization

UnrealVis：Unreal引擎中科学可视化优化技术的测试实验室

Matteo Filosa, Andrea Nardocci, Tiziana Catarci, Marco Angelini

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 UnrealVis通过Unreal引擎测试和评估可视化优化技术，平衡性能与精度，通过案例研究和专家评估选择符合性能目标的优化组合。

A Rapid Instrument Exchange System for Humanoid Robots in Minimally Invasive Surgery

用于微创手术的人形机器人快速工具交换系统

Bingcong Zhang, Yihang Lyv, Lianbo Ma, Yushi He, Pengfei Wei, Xingchi Liu, Jinhua Li, Jianchang Zhao, Lizhi Pan

机构 * Tianjin University（天津大学） ； Institute of Medical Robotics and Intelligent Systems, Tianjin University（天津大学医学机器人与智能系统研究所） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本文提出一种沉浸式远程操控的快速工具交换系统，通过低延迟机制和实时第一人称视角感知，降低操作复杂度，提升人形机器人在受限临床环境中的工具交换稳定性。

Probabilistic Modeling versus Robust Optimization: A tutorial based on a humanitarian logistics use case

概率建模与鲁棒优化：基于人道主义物流案例的教程

Justin Kilb, Daniel Bienstock, Alexandra M. Newman

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本文通过人道主义物流案例，对比概率建模与鲁棒优化在应对对抗性中断中的应用，提出结合两种方法的决策框架，优化调度时间并保护末端配送网络。

Comments 46 pages, 19 figures

Vibe Coding XR: Accelerating AI + XR Prototyping with XR Blocks and Gemini

Vibe Coding XR: 通过XR Blocks和Gemini加速AI+XR原型设计

Ruofei Du, Benjamin Hersh, David Li, Nels Numan, Xun Qian, Yanhe Chen, Zhongyi Zhou, Xingyue Chen, Jiahao Ren, Robert Timothy Bettridge, Xiang 'Anthony' Chen, Faraz Faruqi, Steve Toh, David Kim

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本文提出XR Blocks框架和Vibe Coding XR工作流，利用LLM将高阶提示转化为功能混合现实应用，通过模拟现实环境减少设备测试摩擦，提供60个原型数据集和自动化评估流程。

DeepEye-SQL: A Software-Engineering-Inspired Text-to-SQL Framework

DeepEye-SQL: 一种受软件工程启发的文本到SQL框架

Boyan Li, Chong Chen, Zhujun Xue, Yinan Mei, Yuyu Luo

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 DeepEye-SQL通过结构化协作提升文本到SQL的可靠性，采用软件开发生命周期指导，实现73.5%的BIRD-Dev准确率和89.8%的Spider-Test表现，优于现有方法。

Comments SIGMOD 2026

Supply-Chain Poisoning Attacks Against LLM Coding Agent Skill Ecosystems

针对LLM编码代理技能生态系统的供应链污染攻击

Yubin Qu, Yi Liu, Tongcheng Geng, Gelei Deng, Yuekang Li, Leo Yu Zhang, Ying Zhang, Lei Ma

机构 * Griffith University（格里菲斯大学） ； The State Information Center（国家信息中心） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of New South Wales（新南威尔士大学） ； Wake Forest University（维克森林大学） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 本文研究了LLM编码代理技能生态系统中供应链攻击对行动空间的影响，提出DDIPE方法通过嵌入恶意逻辑到技能文档中实现隐式payload执行，实验显示其在强防御下可绕过11.6%-33.5%。

Beyond Resolution Rates: Behavioral Drivers of Coding Agent Success and Failure

超越分辨率率：编码代理成功与失败的行为驱动因素

Tural Mehtiyev, Wesley Assunção

专题命中 软件智能体 ：agent(title,abstract)；分类 cs.SE

AI总结 本文通过大规模实证研究分析了9374条轨迹，探讨了编码代理在特定任务中失败的原因，发现行为模式和LLM能力对成功与失败有显著影响。

AI-Assisted Unit Test Writing and Test-Driven Code Refactoring: A Case Study

AI辅助的单元测试编写与测试驱动的代码重构：一个案例研究

Ema Smolic, Mario Brcic, Luka Hobor, Mihael Kovac

机构 * Faculty of Electrical Engineering and Computing, University of Zagreb（萨格勒布大学电气工程与计算学院） 纠错

专题命中 软件智能体 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE

AI总结 本文研究了利用AI生成单元测试并进行安全重构的方法，通过案例展示如何通过迭代测试捕获系统行为，减少重构风险，提升代码维护效率。

Comments 6 pages, 3 figures, 2 tables

Local Reinforcement Learning with Action-Conditioned Root Mean Squared Q-Functions

局部强化学习与基于动作的均方Q函数

Frank Wu, Mengye Ren

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； New York University（纽约大学） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出基于动作的均方Q函数，通过时间差分学习实现局部强化学习，优于现有无反向传播方法，在MinAtar和DeepMind控制套件中表现优异。

Comments 18 pages, 11 figures

Beyond Noisy-TVs: Noise-Robust Exploration Via Learning Progress Monitoring

超越噪声TVs：通过学习进度监控实现噪声鲁棒探索

Zhibo Hou, Zhiyu An, Wan Du

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出学习进度监控(LPM)方法，通过奖励模型改进而非预测误差或新颖性，提升探索效率，实验证明其在噪声环境中的优越性。

Comments Accepted for ICLR 2026

Journal ref International Conference on Learning Representations (ICLR) 2026

From Industry Claims to Empirical Reality: An Empirical Study of Code Review Agents in Pull Requests

从行业声明到实证现实：代码审查代理在拉取请求中的实证研究

Kowshik Chowdhury, Dipayan Banik, K M Ferdous, Shazibul Islam Shamim

专题命中 软件智能体 ：agentic(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 本文通过分析代码审查代理（CRAs）在拉取请求中的表现，探讨其对合并成功率的影响，发现CRAs生成的反馈质量与PR废弃率密切相关，需人类监督以提高代码审查效果。

Comments Accepted at 23rd International Conference on Mining Software Repositories (MSR), 2026

VeriOS: Query-Driven Proactive Human-Agent-GUI Interaction for Trustworthy OS Agents

VeriOS: 基于查询的人机GUI交互以实现可信操作系统代理

Zheng Wu, Heyuan Huang, Xingyu Lou, Xiangmou Qu, Pengzhou Cheng, Zongru Wu, Weiwen Liu, Weinan Zhang, Jun Wang, Zhaoxiang Wang, Zhuosheng Zhang

机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学与工程学院） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 VeriOS通过引入查询驱动的人机GUI交互框架，提升操作系统代理在不可信环境中的任务完成能力，实验显示其在不可信场景中性能显著提升，同时保持正常场景下的稳定性。

Audio Spatially-Guided Fusion for Audio-Visual Navigation

音频空间引导融合用于音频视觉导航

Xinyu Zhou, Yinfeng Yu

机构 * Joint Research Laboratory for Embodied Intelligence, Xinjiang University（新疆大学联合研究实验室，具身智能） ； Joint International Research Laboratory of Silk Road Multilingual Cognitive Computing, Xinjiang University（新疆大学丝绸之路多语言认知计算国际联合研究实验室） ； School of Computer Science and Technology, Xinjiang University（新疆大学计算机科学与技术学院） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种音频空间引导融合方法，通过自适应提取空间状态信息，实现多模态特征动态对齐与融合，提升在未知声源分布下的导航泛化能力。

Comments Main paper (6 pages). Accepted for publication by the International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2026)

Reliability-Aware Geometric Fusion for Robust Audio-Visual Navigation

可靠性感知的几何融合用于鲁棒的音频视觉导航

Teng Liu, Yinfeng Yu

机构 * Joint Research Laboratory for Embodied Intelligence, Xinjiang University（新疆大学联合具身智能研究实验室） ； Joint International Research Laboratory of Silk Road Multilingual Cognitive Computing, Xinjiang University（新疆大学丝绸之路多语种认知计算联合国际研究实验室） ； School of Computer Science and Technology, Xinjiang University（新疆大学计算机科学与技术学院） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出RAVN框架，通过音频衍生的可靠性线索条件跨模态融合，动态校准音频和视觉输入的整合，引入Acoustic Geometry Reasoner和Reliability-Aware Geometric Modulation，提升复杂环境下的导航性能。

Comments Main paper (6 pages). Accepted for publication by the International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2026)

An Open-Source LiDAR and Monocular Off-Road Autonomous Navigation Stack

开源的激光雷达与单目越野自主导航栈

Rémi Marsal, Quentin Picard, Adrien Poiré, Sébastien Kerbourc'h, Thibault Toralba, Clément Yver, Alexandre Chapoutot, David Filliat

机构 * U2IS, ENSTA, Institut Polytechnique de Paris（巴黎综合理工学院，ENSTA，U2IS） ； AMIAD, Pôle Recherche（AMIAD，研究部） ； LARIAD, a joint AMIAD-ENSTA laboratory（LARIAD，AMIAD-ENSTA联合实验室） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出一个开源的越野导航栈，结合激光雷达和单目3D感知，无需特定任务训练，通过边缘遮蔽和时间平滑提升鲁棒性，实验证明单目深度估计可替代激光雷达。

APEX-EM: Non-Parametric Online Learning for Autonomous Agents via Structured Procedural-Episodic Experience Replay

APEX-EM：通过结构化程序-经验经验回放实现自主代理的非参数在线学习

Pratyay Banerjee, Masud Moshtaghi, Ankit Chadha

机构 * Amazon, AGI / Sunnyvale, USA（亚马逊 AGI / 美国森尼韦尔） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：autonomous agent(title,abstract)；planning(abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 本文提出APEX-EM框架，通过结构化经验表示和PRGII工作流，实现自主代理的非参数在线学习，提升跨领域任务的性能。

Comments 17 pages, 13 figures

QVAD: A Question-Centric Agentic Framework for Efficient and Training-Free Video Anomaly Detection

QVAD：一种以问题为中心的代理框架，用于高效且无需训练的视频异常检测

Lokman Bekit, Hamza Karim, Nghia T Nguyen, Yasin Yilmaz

机构 * Department of Electrical Engineering, University of South Florida, Tampa, Florida, USA（南佛罗里达大学电气工程系，坦帕，佛罗里达州，美国） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)

AI总结 QVAD提出一种以问题为中心的代理框架，通过动态对话机制提升视频异常检测的效率和性能，无需参数更新即可实现高精度检测。

Coupled Control, Structured Memory, and Verifiable Action in Agentic AI (SCRAT -- Stochastic Control with Retrieval and Auditable Trajectories): A Comparative Perspective from Squirrel Locomotion and Scatter-Hoarding

耦合控制、结构化记忆与可验证行为在代理AI中的应用（SCRAT -- 随机控制与可审计轨迹：从松鼠运动与散落储藏的比较视角）

Maximiliano Armesto, Christophe Kolb

机构 * Taller Technologies 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文从松鼠生态角度探讨代理AI中控制、记忆与可验证行为的耦合机制，提出结构化记忆模型与延迟验证信号，验证三种假设以提升系统鲁棒性与可靠性。

Comments 15 pages, 4 figures, 3 tables

Opal: Private Memory for Personal AI

Opal：面向个人AI的隐私内存

Darya Kaviani, Alp Eren Ozdarendeli, Jinhao Zhu, Yu Ding, Raluca Ada Popa

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 Opal通过将数据依赖推理与个人数据分离，利用可信 enclave 提高检索准确率，并在基础设施成本上取得显著优势。

Goal-Driven Reward by Video Diffusion Models for Reinforcement Learning

通过视频扩散模型实现目标驱动的奖励用于强化学习

Qi Wang, Mian Wu, Yuyang Zhang, Mingqi Yuan, Wenyao Zhang, Haoxiang You, Yunbo Wang, Xin Jin, Xiaokang Yang, Wenjun Zeng

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Ningbo Key Laboratory of Spatial Intelligence and Digital Derivative, Ningbo Institute of Digital Twin, Eastern Institute of Technology, Ningbo（宁波市空间智能与数字衍生重点实验室，东方理工高等研究院宁波数字孪生研究院，宁波） ； Zhejiang Key Laboratory of Industrial Intelligence and Digital Twin（浙江省工业智能与数字孪生重点实验室） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Department of Computing, The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学计算学系） ； Department of Mechanical Engineering, Yale University（耶鲁大学机械工程系） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出利用预训练的视频扩散模型为强化学习代理提供目标驱动的奖励信号，通过视频级和帧级目标提升轨迹的连贯性和目标导向性。

Comments Accepted by CVPR 2026. Project page: https://qiwang067.github.io/genreward

Debating Truth: Debate-driven Claim Verification with Multiple Large Language Model Agents

辩论真相：基于多个大语言模型代理的辩论驱动声明验证

Haorui He, Yupeng Li, Dacheng Wen, Yang Chen, Reynold Cheng, Donglong Chen, Francis C. M. Lau

机构 * Department of Interactive Media, Hong Kong Baptist University（香港浸会大学互动媒体系） ； School of Computing and Data Science, The University of Hong Kong（香港大学计算与数据科学学院） ； College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University（复旦大学计算机科学与人工智能学院） ； Beijing Normal-Hong Kong Baptist University（北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院） ； Shenzhen Institute of Advanced Technology（深圳先进技术研究院） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出DebateCV框架，通过多代理辩论和调解提升复杂声明验证的准确性与说服力。

Comments Accepted by the ACM Web Conference 2026 (WWW 2026)

CASCADE: A Cascading Architecture for Social Coordination with Controllable Emergence at Low Cost

CASCADE：一种用于社交协调的级联架构，具有低成本可控的涌现

Yizhi Xu

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 CASCADE通过三级架构实现低成本可控的社会协调，通过宏状态导演、协调枢纽和标签驱动NPC生成多样化但逻辑受限的NPC行为，适用于沙盒游戏世界。

Comments Accepted to CHI 2026 Extended Abstracts

Journal ref Extended Abstracts of the 2026 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems

Street-Legal Physical-World Adversarial Rim for License Plates

符合道路法规的物理世界对抗环

Nikhil Kalidasu, Sahana Ganapathy

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(abstract)

AI总结 研究探讨低资源威胁者能否针对现代开源ALPR系统实施成功对抗攻击，提出符合法律的物理对抗环SPAR，证明其在德克萨斯州的合法性，并展示其对ALPR准确率的显著影响。

Comments 20 pages, 8 figures, 5 tables, submitted to Security in Machine Learning Applications 2026