AI Agent

Making OpenAPI Documentation Agent-Ready: Detecting Documentation and REST Smells with a Multi-Agent LLM System

使OpenAPI文档具备代理准备性：利用多代理LLM系统检测文档和REST气味

Rayfran Rocha Lima, Davi G. Assunção Pinheiro, Thiago Medeiros de Menezes

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；AI agent(abstract)；planning(abstract)

AI总结 研究通过多代理LLM系统检测OpenAPI文档和REST相关问题，发现2450个气味，揭示微服务环境中结构有效性不保证语义准备性，推动API治理流程改进。

Comments 10 pages. Accepted in EASE 2026, 9-12 June 2026, Glasgow, Scotland, United Kingdom

Is Grep All You Need? How Agent Harnesses Reshape Agentic Search

Grep 是否足够？代理如何重塑搜索流程

Sahil Sen, Akhil Kasturi, Elias Lumer, Anmol Gulati, Vamse Kumar Subbiah

机构 * PricewaterhouseCoopers（普华永道） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；agentic(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文通过两个实验比较了grep与向量检索在代理搜索中的效果，发现grep在准确性上优于向量检索，但整体表现仍受代理架构和工具调用方式影响。

TSAgent: An Agentic Workflow for Autonomous Transition State Search

TSAgent：一种用于自主过渡态搜索的智能工作流

Varun Madhavan, Ankit Mathanker, Dean M. Sweeney, Oluwatosin A. Ohiro, Yixin Wang, Bryan R. Goldsmith

专题命中 工具调用 ：workflow(title,abstract)；agentic(title,abstract)

AI总结 TSAgent通过持续的计划-执行-分析-重新计划循环，自动在密度泛函理论水平上搜索过渡态，实现了83%的准确率，并在对比实验中表现出优于人类专家的性能。

Toward Securing AI Agents Like Operating Systems

向操作系统一样安全地保护AI代理

Lukas Pirch, Micha Horlboge, Patrick Großmann, Syeda Mahnur Asif, Klim Kireev, Thorsten Holz, Konrad Rieck

专题命中 工具调用 ：AI agent(title)；agent(abstract)；autonomous agent(abstract)；tool use(abstract)

AI总结 本文通过操作系统视角研究LLM代理的安全性，分析了现有开源代理的攻击面，并提出安全设计建议。

Comments 17 pages, under submission

Agentic Design of Compositional Descriptors via Autoresearch for Materials Science Applications

通过Autoresearch进行组合描述符的代理设计用于材料科学应用

Matteo Cobelli, Stefano Sanvito

机构 * School of Physics（物理系） ； CRANN Institute, Trinity College, Dublin 2, Dublin, Ireland（CRANN研究所，三一学院，都柏林2号，都柏林，爱尔兰） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title)；agent(abstract)；AI agent(abstract)；workflow(abstract)

AI总结 本文通过Autoresearch框架设计输入描述符，利用大语言模型生成化学化合物的组合描述符，并通过随机森林工作流评估，提升了材料性质预测的性能。

Hunt Globally: Wide Search AI Agents for Drug Asset Scouting in Investing, Business Development, and Competitive Intelligence

全球搜索：面向药物资产勘探的宽搜索AI代理，用于投资、业务开发和竞争情报

Vlad Vinogradov, Alisa Vinogradova, Luba Greenwood, Ilya Yasny, Dmitry Kobyzev, Shoman Kasbekar, Kong Nguyen, Dmitrii Radkevich, Roman Doronin, Andrey Doronichev

机构 * Bioptic 纠错

专题命中 工具调用 ：AI agent(title,abstract)；agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种基于树结构的自学习Bioptic代理，用于在多语言、异构数据源中实现高召回率的药物资产勘探，通过构建多代理流水线和基准测试，验证了其在非美国中心雷达数据中的完整性和准确性。

Concurrency without Model Changes: Future-based Asynchronous Function Calling for LLMs

无需模型变更的并发性：面向LLMs的未来式异步函数调用

Guangyu Feng, Huanzhi Mao, Prabal Dutta, Joseph E. Gonzalez

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 工具调用 ：function calling(title,abstract)；tool use(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

AI总结 本文提出AsyncFC框架，通过解耦LLM解码与函数执行，实现解码与执行的重叠及函数间并行，减少端到端延迟并保持任务精度，揭示LLMs具备处理未决执行结果的符号未来推理能力。

Case-Based Calibration of Adaptive Reasoning and Execution for LLM Tool Use

基于案例的自适应推理与执行校准：大型语言模型工具使用

Renning Pang, Tian Lan, Leyuan Liu, Piao Tong, Sheng Cao, Xiaosong Zhang

机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：tool use(title,abstract)；tool-use(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 本文提出CAST框架，通过历史执行轨迹作为结构化案例，提取复杂性和失败特征以优化推理策略，提升工具使用准确性并减少冗余推理。

Self-Distilled Agentic Reinforcement Learning

自蒸馏代理强化学习

Zhengxi Lu, Zhiyuan Yao, Zhuowen Han, Zi-Han Wang, Jinyang Wu, Qi Gu, Xunliang Cai, Weiming Lu, Jun Xiao, Yueting Zhuang, Yongliang Shen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Meituan（美团） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

AI总结 本文提出SDAR方法，通过将OPSD作为辅助目标并保持RL为主优化，解决多轮代理中的稳定性问题，提升性能。

Speculative Interaction Agents: Building Real-Time Agents with Asynchronous I/O and Speculative Tool Calling

推测交互代理：构建具有异步I/O和推测性工具调用的实时代理

Coleman Hooper, Minwoo Kang, Suhong Moon, Nicholas Lee, Eric Wen, John Wawrzynek, Michael W. Mahoney, Yakun Sophia Shao, Amir Gholami, Kurt Keutzer

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； ICSI ； LBNL（劳伦斯伯克利国家实验室） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；workflow(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出推测交互代理，通过异步I/O和推测性工具调用，实现复杂多轮工具调用的实时交互，提升实时应用性能。

Comments 17 pages

Understanding How International Students in the U.S. Are Using Conversational AI to Support Cross-Cultural Adaptation

理解国际学生在美国如何利用对话式AI支持跨文化交流适应

Laleh Nourian, Anisa Callis, Stephanie Patterson, Jadeline Miao, Jamison Heard, Garreth W. Tigwell

机构 * Rochester Institute of Technology（罗切斯特理工学院） ； School of Information（信息学院） 纠错

专题命中 工具调用 ：tool use(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究探讨国际学生使用对话式AI应对文化适应挑战的模式，通过调查和访谈发现AI被视作即时帮助工具，但存在将其发展为长期支持伙伴的需求。

Comments 33 pages, single column. 4 figures, 9 tables

Beliefs and Misconceptions around Integrated Conversational AI

集成对话式AI中的信念与误解

William Seymour, Adam Jenkins, Mark Cote, Jose Such

专题命中 工具调用 ：planning(abstract)

AI总结 研究探讨用户在使用内置对话式AI的浏览器时如何建立信任并判断输出可靠性，通过20名参与者使用微软Edge Copilot AI进行信息检索，发现引用增强了信任感，用户倾向于依赖相同信息源进行事实核查。

Comments Accepted to ACM CUI '26

From Street View to Visual Network: Mapping the Visibility of Urban Landmarks with Vision-Language Models

从街景到视觉网络：利用视觉语言模型映射城市地标可见性

Zicheng Fan, Kunihiko Fujiwara, Pengyuan Liu, Fan Zhang, Filip Biljecki

机构 * organization= Department of Architecture, National University of Singapore , country= Singapore ； organization= Research \& Development Institute, Takenaka Corporation , country= Japan ； organization= Urban Analytics Subject Group, Urban Studies \& Social Policy Division, University of Glasgow , country= United Kingdom ； organization= Institute of Remote Sensing ； GIS, Peking University , country= China ； organization= Department of Real Estate, National University of Singapore , country= Singapore 纠错

专题命中 工具调用 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出利用视觉语言模型将地标可见性分析转化为图像空间中的视觉搜索问题，通过街景图像实现高效可见性评估，构建异构可见性图以表示地标、街景位置及城市空间之间的视觉连接，实验表明方法在数据受限情况下具有较高准确性。