AI Agent

Should I Replan? Learning to Spot the Right Time in Robust MAPF Execution

应该重新规划吗？学习在鲁棒MAPF执行中找到合适的时间

David Zahrádka, David Woller, Denisa Mužíková, Miroslav Kulich, Libor Přeučil

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 本文提出利用全连接前馈神经网络预测延迟代理下的重新规划收益，通过设计基于ADG的特征描述鲁棒执行状态及潜在延迟影响，以减少延迟带来的影响。

Comments 8 pages, 10 figures. Submitted for double-blind review to IEEE

Large Language Models have Chain-of-Affect

大型语言模型具有情感链

Junjie Xu, Xingjiao Wu, Luwei Xiao, Yuzhe Yang, Jie Zhou, Zihao Zhang, Luhan Wang, Yi Huang, Nan Wu, Yingbin Zheng, Chao Yan, Cheng Jin, Honglin Li, Liang He

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 研究探讨了大型语言模型在持续交互中情感状态的演变，发现其情感动态具有结构性和可重复性，影响生成、用户体验及集体动态。

SlicerRoboTMS: An Open-Source 3D Slicer Extension for Robot-Assisted Transcranial Magnetic Stimulation

SlicerRoboTMS：一种用于机器人辅助经颅磁刺激的开源3D切片扩展

Wenzhi Bai, Yituo Guo, Bhaskar Basu, Andrew Weightman, Zhenhong Li

机构 * Department of Electrical and Electronic Engineering（电气与电子工程系） ； University of Manchester（曼彻斯特大学） ； Rehabilitation Medicine（康复医学） ； Manchester University NHS Foundation Trust（曼彻斯特大学国家健康服务基金会信托） ； Department of Mechanical and Aerospace Engineering（机械与航空航天工程系） 纠错

专题命中 多智能体 ：workflow(abstract)

AI总结 本文提出SlicerRoboTMS，一种开源3D切片扩展，通过统一交互基础设施支持机器人辅助经颅磁刺激研究，提供MRI导航和机器人系统接口，降低研究门槛，促进可重复和扩展的研究。

Comments Accepted by the 48th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) 2026

Huí Sù: Co-constructing a Dual Feedback Apparatus

回溯：构建双重反馈装置

Yichen Wang, Charles Patrick Martin

机构 * The Australian National University（澳大利亚国立大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agentic(abstract)

AI总结 本文探讨了智能音乐乐器Sù与Agentier及其人类表演者通过反馈循环的双反馈系统，研究人类与智能系统之间的协作、对抗与协商。

Comments Accepted for publication at the International Conference on New Interfaces for Musical Expression (NIME) 2026 (music track)

Do You Know What I Mean? A Syntactic Representation for Differential Bounded Awareness

你是指这个吗？一种差分有界意识的语法表示

Ani Guerdjikova, Evan Piermont, John Quiggin

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出一种语法表示方法，用于在不假设完全共享意识的情况下，处理不同主体对世界的不同表示。通过定义两种语言间的翻译算子，研究逻辑运算的保留条件及联合状态空间和语言的构建。

FAMA: Failure-Aware Meta-Agentic Framework for Open-Source LLMs in Interactive Tool Use Environments

FAMA：面向交互工具使用环境的开源大语言模型失败意识元代理框架

Amir Saeidi, Venkatesh Mishra, Souradeep Mukhopadhyay, Gaowen Liu, Ali Payani, Jayanth Srinivasa, Chitta Baral

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Cisco Research（思科研究） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agentic(title,abstract)；tool use(title)；agent(abstract)；autonomous agent(abstract)

AI总结 FAMA框架通过分析基线代理的失败轨迹识别常见错误，并利用 orchestration 机制激活专门的代理来针对性解决失败问题，实验显示在开源LLM上性能提升达27%。

Comments Accepted to ACL 2026 Findings

Think Before You Act -- A Neurocognitive Governance Model for Autonomous AI Agents

在行动前思考--一种用于自主AI代理的神经认知治理模型

Eranga Bandara, Ross Gore, Asanga Gunaratna, Sachini Rajapakse, Isurunima Kularathna, Ravi Mukkamala, Sachin Shetty, Xueping Liang, Amin Hass, Tharaka Hewa, Abdul Rahman, Christopher K. Rhea, Anita H. Clayton, Preston Samuel, Atmaram Yarlagadda

机构 * Old Dominion University（老奥德纳大学） ； AI Motion Labs（AI运动实验室） ； Department of Psychiatry and Neurobehavioral Sciences（精神病学与神经行为科学系） ； University of Virginia School of Medicine（弗吉尼亚大学医学院） ； Florida International University（佛罗里达国际大学） ； Accenture Technology Labs（埃森哲技术实验室） ； Center for Wireless Communications（无线通信中心） ； University of Oulu（奥卢大学） ； Blanchfield Army Community Hospital（布莱恩菲尔德陆军社区医院） ； McDonald Army Health Center（麦克唐纳陆军健康中心） 纠错

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

AI总结 本文提出一种神经认知治理框架，通过将人类自我治理过程映射到LLM驱动的代理推理中，实现95%的合规准确率和零人工监督升级，展示嵌入治理的代理推理能产生更一致、可解释和可审计的合规性。

AutoResearchBench: Benchmarking AI Agents on Complex Scientific Literature Discovery

AutoResearchBench：基于复杂科学文献发现的AI代理基准测试

Lei Xiong, Kun Luo, Ziyi Xia, Wenbo Zhang, Jin-Ge Yao, Zheng Liu, Jingying Shao, Jianlyu Chen, Hongjin Qian, Xi Yang, Qian Yu, Hao Li, Chen Yue, Xiaan Du, Yuyang Wang, Yesheng Liu, Haiyu Xu, Zhicheng Dou

机构 * AutoResearchBench Team（AutoResearchBench团队） 纠错

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

AI总结 本文提出AutoResearchBench，用于评估AI代理在复杂科学文献发现中的能力，包含深度研究和广泛研究两种任务，相比现有代理网络浏览基准，其研究导向、文献聚焦和开放性特征使其更具挑战性。

Slice Agent: Identifying and Isolating Slices in Shared Open Radio Unit

切片代理：在共享开放射频单元中识别和隔离切片

Felipe Arnholda, Flavio Rocha, Lucio Prade, Cristiano Bonato Both

专题命中 工作流自动化 ：agent(title,abstract)

AI总结 本文提出在共享开放射频单元中嵌入切片代理，通过专用路径实现时间敏感的灵活切片，以支持超低延迟的切片识别和隔离，适用于5G和6G开放RAN部署。

Comments 40 pages, 13 figures, 4 tables

ClayScape: A GenAI-Supported Workflow for Designing Chinese Style Ceramics with Clay 3D Printing

ClayScape：一种由生成式人工智能支持的中国陶瓷设计工作流程

Sijia Liu, Hoi Ching Silvester Mok, Long Ling, Tobias Klein, Ray LC

专题命中 工作流自动化 ：workflow(title,abstract)

AI总结 本文提出一种结合生成式AI与黏土3D打印的混合工作流程，通过ClayScape设计工具评估，展示了在文化根基陶瓷实践中降低数字制造门槛并支持创意探索的可能性。

Comments Designing Interactive Systems Conference (DIS '26)

Jarvis-HEP: A lightweight Python framework for workflow composition and parameter scans in high-energy physics

Jarvis-HEP：一个轻量级的Python框架，用于高能物理中的工作流组合和参数扫描

Erdong Guo, Paul Jackson, Jin Min Yang, Pengxuan Zhu

专题命中 工作流自动化 ：workflow(title,abstract)

AI总结 本文介绍Jarvis-HEP，一个用于高能物理中工作流组合和参数扫描的轻量级Python框架，支持统一的工作流规范、依赖感知执行和异步任务调度，通过合成和现象学示例展示其应用。

Comments 33 pages, 8 figures, 4 tables

Workflow as a Service Broker in Cloud Environment: A Systematic Mapping Study

云环境中的工作流作为服务代理：系统映射研究

Saeid Abrishami, Faridreza Momtaz Zandi, Alireza Nourbakhsh

专题命中 工作流自动化 ：workflow(title,abstract)

AI总结 本文通过系统映射研究分析云环境中工作流作为服务代理的关键趋势与挑战，采用三级策略分析87篇高质量论文，构建了WaaS代理的分类体系，并探讨了未来研究方向。

CORAL: Adaptive Retrieval Loop for Culturally-Aligned Multilingual RAG

CORAL：面向文化对齐的多语言RAG自适应检索循环

Nayeon Lee, Jiwoo Song, Byeongcheol Kang

机构 * Naver（纳维尔） ； Samsung Research（三星研究院） 纠错

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

AI总结 CORAL通过迭代优化检索空间和查询，提升多语言检索生成在文化相关性上的表现，实验显示在低资源语言上准确率提升3.58%。

Comments 23 pages, 9 figures. Accepted at ACL 2026 (Findings)

ADEMA: A Knowledge-State Orchestration Architecture for Long-Horizon Knowledge Synthesis with LLMAgents

ADEMA：一种用于长周期知识综合的知觉状态 orchestration 架构与 LLMAgents

Zhou Hanlin, Chan Huah Yong

机构 * School of Computer Sciences, Universiti Sains Malaysia (USM)（国际 sciences 大学 (USM) 计算机科学学院） ； Xiamen Software Vocational & Technical College（厦门软件职业技术学院） 纠错

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

AI总结 本文提出 ADEMA 架构，通过显式知识状态管理、双评估治理、自适应任务模式切换等方法，解决长周期知识综合中知识状态漂移、中间承诺隐含等问题，强调显式证据链和可恢复连续性。

Co-Writing with AI: An Empirical Study of Diverse Academic Writing Workflows

与AI共同写作：关于多样化学术写作流程的实证研究

Silvia Bodei, Duncan P. Brumby, Katie Fisher, Jon Mella

机构 * University College London（伦敦大学学院） 纠错

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

AI总结 研究探讨大学生如何整合AI工具到写作流程中，分析不同写作任务中AI使用模式及个体因素影响，揭示AI整合的多样性与三种价值导向的配置。

Comments 25 pages, 1 table, 5 figures. Accepted at CHIWORK 2026 (ACM Symposium on Human-Computer Interaction for Work)

From Local to Global: Revisiting Structured Pruning Paradigms for Large Language Models

从局部到全局：重新审视大型语言模型的结构剪枝范式

Ziyan Wang, Enmao Diao, Qi Le, Pu Wang, Minwoo Lee, Shu-ping Yeh, Evgeny Stupachenko, Hao Feng, Li Yang

机构 * University of North Carolina at Charlotte（北卡罗来纳大学夏洛特分校） ； DreamSoul ； University of Minnesota（明尼苏达大学） ； Intel Corporation（英特尔公司） 纠错

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

AI总结 本文提出GISP，一种基于全局重要性度量的迭代结构剪枝方法，通过去除注意力头和MLP通道提升模型效率和下游任务性能。

Comments 20 pages, 6 figures. Accepted by ACL2026 Main Conference

Spreadsheet Modeling Experiments Using GPTs on Small Problem Statements and the Wall Task

使用GPTs在小问题陈述和墙任务上进行电子表格建模实验

Thomas A. Grossman, Yuan Chen, Sopiko Datuashvili

机构 * University of San Francisco（旧金山大学） 纠错

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

AI总结 本文研究GPT工具在构建可重用分析电子表格模型中的作用，通过测试发现Excel AI在结构化实验中表现不一致且不可复现，指出需要专业用户验证和调整。

Journal ref Proceedings of the EuSpRIG 2025 Conference: Spreadsheet Productivity & Risks ISBN : 978-1-905404-60-5

From World-Gen to Quest-Line: A Dependency-Driven Prompt Pipeline for Coherent RPG Generation

从World-Gen到Quest-Line：一种依赖驱动的提示管道用于连贯的RPG生成

Dominik Borawski, Marta Szulc, Robert Chudy, Małgorzata Giedrowicz, Piotr Mironowicz

机构 * Gdańsk University of Technology（格但斯克技术大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种依赖驱动的提示管道，通过结构化中间表示建模叙事依赖，以生成连贯的RPG内容。该方法通过分阶段生成世界构建、NPC创建、玩家角色创建、战役级任务规划和任务扩展，减少叙事漂移并支持可扩展的叙事元素生成。

Comments 13 pages, 1 figure, 5 listings

RbtAct: Rebuttal as Supervision for Actionable Review Feedback Generation

RbtAct: 用于生成可操作性评审反馈的反驳作为监督

Sihong Wu, Yiling Ma, Yilun Zhao, Tiansheng Hu, Owen Jiang, Manasi Patwardhan, Arman Cohan

机构 * Yale University（耶鲁大学） ； New York University（纽约大学） ； TCS Research（TCS研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出RbtAct，通过利用反驳作为隐式监督，优化反馈生成器以提高可操作性。引入了视角条件段级评审反馈生成任务，并构建了RMR-75K数据集，实验表明在可操作性和具体性上优于基线模型。

Comments ACL 2026 Findings

SnapMLA: Efficient Long-Context MLA Decoding via Hardware-Aware FP8 Quantized Pipelining

SnapMLA: 通过硬件感知的FP8量化流水线实现高效的长上下文MLA解码

Yifan Zhang, Zunhai Su, Shuhao Hu, Rui Yang, Wei Wu, Yulei Qian, Yuchen Xie, Xunliang Cai

机构 * Meituan LongCat Team（美团LongCat团队） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 SnapMLA通过硬件感知的FP8量化流水线优化，提升长上下文解码效率，实验显示在长输出解码任务中吞吐量提升达1.91倍，同时在推理和代码生成基准上与BF16基线表现相近。

Large Language Models Are Effective Human Annotation Assistants, But Not Good Independent Annotators

大语言模型是有效的标注助手，但不是好的独立标注者

Feng Gu, Zongxia Li, Carlos Rafael Colon, Benjamin Evans, Ishani Mondal, Jordan Lee Boyd-Graber

机构 * Department of Computer Science, University of Maryland（大学计算机科学系） ； National Consortium for the Study of Terrorism and Responses to Terrorism（反恐与反恐响应国家研究中心） 纠错

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

AI总结 本文研究了大语言模型在事件标注中的有效性，发现其在辅助专家标注时表现优于传统方法，但独立标注仍不理想。

Comments 9 pages, 4 figures

Journal ref ACL 2026 Findings

RandomMeas.jl: A Julia Package for Randomized Measurements in Quantum Devices

RandomMeas.jl：用于量子设备中随机测量的Julia包

Andreas Elben, Benoît Vermersch

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本文介绍RandomMeas.jl，一个用于实现和分析量子计算中随机测量协议的高性能Julia包，提供从生成测量设置到经典影方法的完整流程及多种估计器。

Comments Version accepted in Quantum Journal. 15 pages, code available at https://github.com/bvermersch/RandomMeas.jl

Journal ref Quantum 10, 2086 (2026)

CRC-SAM: SAM-Based Multi-Modal Segmentation and Quantification of Colorectal Cancer in CT, Colonoscopy, and Histology Images

CRC-SAM：基于SAM的多模态结直肠癌在CT、结肠镜和组织学图像中的分割与量化

Daniel Lao

机构 * Independent researcher（独立研究者） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本文提出CRC-SAM框架，实现跨结肠镜、CT和病理图像的结直肠癌分割，通过LoRA层实现高效领域迁移，实验显示在多个数据集上优于现有方法。

Comments 4 pages, 3 figures, ISBI 2026 oral presentation

denet, A lightweight command-line tool for process monitoring in benchmarking and beyond

denet：一种轻量级的命令行工具，用于在基准测试中监控进程及更广泛的应用

Ben Carrillo, Izaskun Mallona

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 denet提供实时进程资源分析，支持CPU、内存、磁盘I/O、网络活动和线程使用，适用于生物信息学等数据密集型管道的基准测试与调优。

Comments 8 pages, 1 figure, 1 supplementary

"Your AI, My Shell": Demystifying Prompt Injection Attacks on Agentic AI Coding Editors

你的AI，我的Shell：解密面向代理AI编码编辑器的提示注入攻击

Yue Liu, Yanjie Zhao, Yunbo Lyu, Ting Zhang, Haoyu Wang, David Lo

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

AI总结 研究分析了高权限代理AI编码编辑器的提示注入攻击，通过AIShellJack框架测试，发现攻击成功率高达84%，可实现从初始访问到数据外泄的多种攻击目标。

You Don't Need Public Tests to Generate Correct Code

你不需要公共测试来生成正确代码

Kaushitha Silva, Srinath Perera

机构 * WSO2（WSO2公司） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；planning(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE

AI总结 本文提出DryRUN框架，通过让大语言模型自主生成测试输入并模拟执行，避免依赖公共测试用例，从而减少过自信偏差并提升代码生成效率。

Comments 9 pages, 6 figures

Quantum circuit complexity and unsupervised machine learning of topological order

量子电路复杂性与拓扑序的无监督机器学习

Yanming Che, Clemens Gneiting, Xiaoguang Wang, Franco Nori

机构 * Department of Physics, University of Michigan, Ann Arbor, Michigan 48109-1040, USA（密歇根大学物理系，安娜堡，密歇根州，48109-1040，美国） ； Center for Quantum Computing, RIKEN, Wako-shi, Saitama 351-0198, Japan（日本理化学研究所量子计算中心，武藏野市，埼玉县，351-0198，日本） ； Department of Physics, Zhejiang Sci-Tech University, Hangzhou 310018, China（浙江科技学院物理系，杭州310018，中国） 纠错

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

AI总结 本文探讨量子电路复杂性作为理解拓扑序无监督机器学习的工具，提出两个定理连接量子路径规划与量子鱼跃复杂度及纠缠生成，展示了基于保真度和纠缠度的相似性度量在量子相变研究中的优越性能。

Comments Updated version; With enriched Supplementary Information; 23 pages; 5 figures. Code is available upon reasonable request, and will be open-sourced along with the publication. Comments are welcome

Journal ref Nature Communications (2026)

Multi-action Tangled Program Graphs for Multi-task Reinforcement Learning with Continuous Control

多动作纠缠程序图用于具有连续控制的多任务强化学习

Quentin Vacher, Nicolas Beuve, Mickaël Dardaillon, Karol Desnos

机构 * Univ Rennes, INSA Rennes, CNRS, IETR – UMR 6164（里昂大学、里昂国家高等工业学院、国家科学研究中心、IETR – UMR 6164） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出多动作纠缠程序图（MATPG）用于连续多任务强化学习，通过整合MAPLE代理并创建控制流，证明其在多任务场景下的优越性，并展示其可解释性。

Journal ref EuroGP 2026, Apr 2026, Toulouse, France. pp. 259-274

AutoPPA: Automated Circuit PPA Optimization via Contrastive Code-based Rule Library Learning

AutoPPA：通过对比代码基于的规则库学习实现自动电路PPA优化

Chongxiao Li, Pengwei Jin, Di Huang, Guangrun Sun, Husheng Han, Jianan Mu, Xinyao Zheng, Jiaguo Zhu, Shuyi Xing, Hanjun Wei, Tianyun Ma, Shuyao Cheng, Rui Zhang, Ying Wang, Zidong Du, Qi Guo, Xing Hu

机构 * State Key Lab of Processors, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院计算技术研究所处理器重点实验室，北京，中国） ； University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院大学，北京，中国） ； University of Science and Technology of China, Hefei, China（中国科学技术大学，合肥，中国） ； Institute of AI for Industries, Chinese Academy of Sciences, Nanjing, China（中国科学院工业人工智能研究所，南京，中国） 纠错

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

AI总结 本文提出AutoPPA框架，通过对比生成的代码对自动生成优化规则，提升RTL设计中PPA优化效率，实验表明优于手动优化和现有方法SymRTLO和RTLRewriter。

AI-Augmented Bibliometric Framework: A Paradigm Shift with Agentic AI for Dynamic, Snippet-Based Research Analysis

增强型文献计量框架：基于代理AI的范式转变用于动态、片段式研究分析

Adela Bara, Simona-Vasilica Oprea

专题命中 GUI与网页智能体 ：agentic(title,abstract)；AI agent(abstract)

AI总结 本文提出一个生成式多代理AI框架，通过自然语言指令实现动态代码基文献计量分析，无需专业编程技能，支持多模态全文检索、代理探索和动态指标创建，突破传统工具的限制。