AI Agent

MOSS: Self-Evolution through Source-Level Rewriting in Autonomous Agent Systems

MOSS：自主智能体系统中通过源代码级重写的自我进化

Qianshu Cai, Yonggang Zhang, Xianzhang Jia, Huajiang Zheng, Wei Xue, Jun Song, Xinmei Tian, Yike Guo

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Hong Kong Generative AI Research & Development Center（香港生成式AI研究与开发中心） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港理工大学） ； Hong Kong Baptist University（香港 Baptist大学） 纠错

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

AI总结 提出MOSS系统，通过源代码级重写实现自主智能体系统的自我进化，利用生产故障证据自动批处理和多阶段确定性流水线，在OpenClaw上单周期内将平均评分从0.25提升至0.61。

Comments 12 pages, 3 figures, 2 tables. Preprint. Code: https://github.com/hkgai-official/Moss

APT-Agent: Automated Penetration Testing using Large Language Models

APT-Agent：利用大语言模型的自动化渗透测试

William Guanting Li, Alsharif Abuadbba, Kristen Moore, Dan Dongseong Kim

机构 * University of Queensland（昆士兰大学） 纠错

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

AI总结 提出APT-Agent框架，通过混合修正模块和命令特定记忆架构解决大语言模型在渗透测试中的幻觉和长期记忆问题，在Metasploitable 2上实现84.29%的端到端利用成功率。

Comments 11 pages, 8 figures

comokit4py : a python package to ease COMOKIT agent based model simulation integration into a high performance computing workflow

comokit4py：一个简化COMOKIT基于智能体的模型模拟集成到高性能计算工作流程的Python包

Arthur Brugière, Kévin Chapuis

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

AI总结 提出一个Python包comokit4py，用于简化COMOKIT基于智能体模型（ABM）的模拟集成到高性能计算（HPC）工作流中，支持实验生成、探索和报告构建。

Comments 6 pages, 2 figures, IEEE submission

From Replacement to Orchestration: A Socio-Technical Architecture for Agentic AI in Corporate R&D

从替代到编排：企业研发中代理型人工智能的社会技术架构

Haithem Boussaid, Marc Heemskerk, Jimmy Siméon, Adam Breen, Merouane Debbah

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

AI总结 针对企业研发中的生产力悖论（如Eroom定律），提出HARMONY社会技术架构，通过认知负荷再分配和有界自主性设计，引入科学企业家角色和编排杠杆指标，以提升人类-代理混合系统的研发产出。

Radiuma: A Unified Zero-Code Executable Graphical Workflow Generator for Reproducible and Shareable Medical Image Analysis and Machine Learning

Radiuma: 一个统一的无代码可执行图形工作流生成器，用于可重复和可共享的医学图像分析与机器学习

Mohammad Salmanpour, Mehrdad Oveisi, Isaac Shiri, Arman Rahmim

机构 * Department of Basic and Translational Research, BC Cancer Research Institute（基础与转化研究部，BC癌症研究中心） ； Department of Radiology, University of British Columbia（放射科，不列颠哥伦比亚大学） ； Technological Virtual Collaboration (TECVICO Corp.)（技术虚拟协作（TECVICO公司）） ； Department of Computer Science, University of British Columbia（计算机科学系，不列颠哥伦比亚大学） ； Department of Cardiology, Inselspital, Bern University Hospital, University of Bern（心脏病学部，Inselspital，伯恩大学医院，伯恩大学） ； Department of Digital Medicine, University of Bern（数字医学系，伯恩大学） ； Departments of Physics & Biomedical Engineering, University of British Columbia（物理学与生物医学工程系，不列颠哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 提出Radiuma模块化平台，通过可视化工作流系统集成图像处理、放射组学特征提取和机器学习模块，实现无需编程即可构建可重复的多步分析流程。

ClawTrace: Cost-Aware Tracing for LLM Agent Skill Distillation

ClawTrace: 面向LLM智能体技能蒸馏的成本感知追踪

Boqin Yuan, Yue Su, Renchu Song, Sen Yang, Jing Qin

机构 * University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 针对技能蒸馏管道缺乏每步成本信号的问题，提出ClawTrace记录成本归因轨迹并生成TraceCard，通过CostCraft生成保留、剪枝和修复三类技能补丁，发现剪枝补丁作为质量护栏而保留补丁导致回归，主张按规则类型评估可复用技能。

Comments Accepted at Agent Skills '26 Workshop, ACM Conference on AI and Agentic Systems (CAIS 2026), San José, CA, May 26, 2026

Neural Router: Semantic Content Matching for Agentic AI

神经路由器：面向智能体AI的语义内容匹配

Lauri Lovén, Abhishek Kumar, Alexander Engelhardt, Alaa Saleh, Roberto Morabito, Xiaoli Liu, Naser Hossein Motlagh, Sasu Tarkoma

机构 * Future Computing Group, University of Oulu（奥卢大学未来计算组） ； Department of Computer Science, University of Helsinki（赫尔辛基大学计算机科学系） ； Department of Communication Systems, EURECOM（EURECOM通信系统部门） 纠错

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

AI总结 本文提出将大语言模型作为内容发布/订阅代理的语义匹配引擎，通过分析上下文窗口交叉点和判别能力交叉点，实现成本-准确性权衡，并给出三个可组合算法和自主LLM层级选择框架。

Comments 35 pages, 12 figures. Combined main paper and electronic supplement, folded into one document for arXiv

GRAIL: AI translation for scientists application workflow on satellite data

GRAIL：面向卫星数据科学家应用工作流的AI翻译

Zhuocheng Shang, Ahmed Eldawy

机构 * University of California, Riverside（加州大学河滨分校） 纠错

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

AI总结 提出GRAIL系统，通过LangGraph管道将Python地理空间工作流翻译为可扩展的Spark程序，无需科学家学习新框架。

Proper Scoring Rules for Agentic Uncertainty Quantification

智能体不确定性量化的适当评分规则

Suresh Raghu, Satwik Pandey, Shashwat Pandey

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 针对语言模型智能体轨迹中的不确定性信号，提出严格适当的轨迹评分规则TPS，用于评估逐步骤成功概率过程，并处理删失数据。

Comments 38 pages, 2 figures

Harnessing AtomisticSkills for Agentic Atomistic Research

利用原子技能实现代理原子研究

Bowen Deng, Bohan Li, Matthew Cox, Hoje Chun, Juno Nam, Artur Lyssenko, Sathya Edamadaka, Jurgis Ruza, Xiaochen Du, Nofit Segal, Jesus Diaz Sanchez, Mingrou Xie, Ty Perez, Yu Yao, Miguel Steiner, Sauradeep Majumdar, Charles B. Musgrave, Anirban Chandra, Abhirup Patra, Detlef Hohl, Connor W. Coley, Ju Li, Rafael Gómez-Bombarelli

机构 * Department of Materials Science ； Engineering, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA 02139, USA ； Department of Chemical Engineering, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA 02139, USA ； Department of Chemistry, Kookmin University, Seoul 02707, Republic of Korea ； Harvard University, Department of Chemistry ； Department of Chemistry, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA 02139, USA ； Department of Nuclear Science ； Shell Information Technology International Inc., Texas 77082, United States ； Shell International Exploration \& Production Inc., Texas 77079, United States 纠错

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

AI总结 提出AtomisticSkills框架，通过分层分解科学工作流为技能和工具，使通用AI编码代理能够进行原子级研究，并在多个科学任务中验证其能力。

Meta-Engineering Harnesses for AI-Native Software Production: A Contract-Driven Adversarial Verification Architecture with Early Deployment Report

面向AI原生软件生产的元工程框架：一种基于合约的对抗性验证架构及早期部署报告

Satadru Sengupta, Tamunokorite Briggs, Ivan Myshakivskyi

机构 * HireNimbus 纠错

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

AI总结 提出一种元工程框架，通过合约驱动、角色专业化AI代理和对抗性验证，实现AI原生软件的持续生产、验证与改进，并在小型服务公司的CTO即服务场景中部署17项功能，验证了其可靠性。

Comments 17 pages, 2 figures, early deployment report

An Empirical Evaluation of Quantum-Inspired QUBO Methods for Heterogeneous HPC Workflow Mapping and Scheduling

量子启发式QUBO方法用于异构HPC工作流映射与调度的实证评估

Aasish Kumar Sharma, Christian Boehme, Julian Kunkel

专题命中 工作流自动化 ：workflow(title,abstract)

AI总结 通过系统实验评估三种量子启发式QUBO变体（单次模拟退火、多次尝试退火和分层QAOA启发调度）在异构HPC工作流调度中的可行性、makespan和资源利用率，并与MILP、CP-SAT、GA和HEFT等经典基线比较，发现QUBO方法在任务数超过15时可行性下降，经典方法在现有求解器能力下仍更可靠。

Comments 11 pages, 5 figures, to appear in Proc. 41st Int. Conf. ISC High Performance 2026 (ISC26), Hamburg, Germany, June 22-26, 2026, IEEE Xplore

Federated Semantic Knowledge Graphs for Laboratory Workflows: A Structured Expert Elicitation Methodology Demonstrated Through Bioanalytical Workflow Twins

面向实验室工作流的联邦语义知识图谱：通过生物分析工作流孪生展示的结构化专家启发方法

Luis F. Schachner, Vinith Thamizhazhagan, Sara Tanenbaum, John C. Tran, Pamela P. F. Chan, Mandy Kwong, Andy Chang, Maureen Beresini, Margaret Porter Scott

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

AI总结 提出一种可重复的结构化专家启发方法和联邦语义知识图谱架构，用于捕获和查询实验室工作流中的隐性知识，并通过Genentech的部署案例展示了跨子图查询能力，特别是识别自动化掩盖的静默故障。

Comments 48 pages, 4 figures, 3 appendices. Submitted to ISWC 2026 In-Use Track

DUCX: Decomposing Unfairness in Tool-Using Chest X-ray Agents

DUCX：分解使用工具的胸部X光代理中的不公平性

Zikang Xu, Ruinan Jin, Xiaoxiao Li

机构 * Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center, Anhui, China（人工智能研究所，合肥国家科学中心，安徽，中国） ； The University of British Columbia, Vancouver, BC V6Z 1Z4, Canada（不列颠哥伦比亚大学，温哥华，BC V6Z 1Z4，加拿大） ； Vector Institute, Toronto, ON M5G 1M1, Canada（向量研究所，多伦多，ON M5G 1M1，加拿大） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；AI agent(abstract)；agentic(abstract)

AI总结 提出DUCK框架，通过阶段式公平性分解方法，系统审计使用工具的胸部X光代理中的工具暴露偏差、工具转换偏差和模型推理偏差，揭示端到端评估无法预测的群体差异。

Comments Early accepted by MICCAI 2026

AvalancheBench: Evaluating Enterprise Data Agents Through Latent World Recovery

AvalancheBench: 通过潜在世界恢复评估企业数据智能体

Darek Kleczek, Fuheng Zhao, Alexander W. Lee, Julien Tissier, Pawel Liskowski, Ugur Cetintemel, Anupam Datta

机构 * Brown University and Snowflake（布朗大学和Snowflake） 纠错

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

AI总结 提出AvalancheBench基准，通过潜在世界恢复评估企业数据智能体的分析理解能力，揭示早期错误如何传播并导致系统性错误推荐。

When Skills Don't Help: A Negative Result on Procedural Knowledge for Tool-Grounded Agents in Offensive Cybersecurity

当技能无济于事：关于程序性知识在进攻性网络安全中工具型智能体的负面结果

Samuel Jacob Chacko, James Hugglestone, Chashi Mahiul Islam, Xiuwen Liu

机构 * Florida State University（佛罗里达州立大学） 纠错

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

AI总结 本文通过重新分析一项控制实验，发现当环境反馈带宽高时，技能（Skills）对智能体性能的边际效益消失甚至产生负面影响，并提出了可证伪的假设。

Comments Accepted as a poster at ACM CAIS 2026 AgentSkills Workshop

Reward Shaping and Action Masking for Compositional Tasks using Behavior Trees and LLMs

使用行为树和LLM的组合任务奖励塑造与动作掩码

Nicholas Potteiger, Ankita Samaddar, Taylor T. Johnson, Xenofon Koutsoukos

机构 * Vanderbilt University（范德比大学） 纠错

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

AI总结 提出MRBT结构，结合LLM自动生成奖励和动作掩码，通过SMT验证和神经符号RL循环，提升组合任务训练效率和成功率。

SafeCtrl-RL: Inference-Time Adaptive Behaviour Control for LLM Dialogue via RL-Driven Prompt Optimisation

SafeCtrl-RL: 通过RL驱动的提示优化的LLM对话推理时自适应行为控制

Michael Orme, Yanchao Yu, Zhiyuan Tan

机构 * School of Computing, Engineering and Building Environment（计算、工程与建筑环境学院） 纠错

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

AI总结 提出SafeCtrl-RL框架，利用强化学习在推理时动态选择提示调整策略，无需重新训练即可抑制不安全行为，提升LLM对话的安全性和响应质量。

Adaptive Graph Refinement and Label Propagation with LLMs for Cost-Effective Entity Resolution

自适应图优化与基于大语言模型的标签传播用于经济高效实体解析

Hongtao Wang, Renchi Yang, Haoran Zheng, Xiangyu Ke

机构 * Hong Kong Baptist University（香港 Baptist 大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 提出Alper框架，通过迭代概率标签传播整合匹配与聚类，自适应融合图传播弱信号与LLM强查询，在预算约束下最大化边际增益，实现高效实体解析。

AutoSG: LLM-Driven Solver Generation Solely from Task Prompts for Expensive Optimization

AutoSG: 仅从任务提示出发的LLM驱动的昂贵优化求解器生成

Haoran Gu, Handing Wang, Yi Mei, Mengjie Zhang

机构 * Xidian University（西安电子科技大学） ； Victoria University of Wellington（威灵顿维多利亚大学） 纠错

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

AI总结 提出AutoSG框架，通过检索增强生成、单步自优化和无实例评估机制，从自然语言提示直接生成可执行定制求解器，解决昂贵优化中的幻觉、结构破坏和评估成本问题。

TopoAlign: Topology-Aware Visual Representation Alignment

TopoAlign：拓扑感知的视觉表示对齐

Xinyuan Yan, Rita Sevastjanova, Mennatallah El-Assady, Bei Wang

机构 * University of Utah（犹他大学） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

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

AI总结 提出TopoAlign框架，利用拓扑数据分析中的mapper图，通过联合力导向优化、自动结构匹配区域检测和基序查询，从拓扑角度比较不同模型或层的表示结构对齐。

sciwrite-lint: Verification Infrastructure for the Age of Science Vibe-Writing

sciwrite-lint：科学氛围写作时代的验证基础设施

Sergey V Samsonau

机构 * Authentic Research Partners（真实研究伙伴） ； Princeton, NJ（新泽西州普林斯顿） 纠错

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

AI总结 针对AI辅助写作导致的引用幻觉问题，提出基于软件工程lint范式的引用验证工具sciwrite-lint，在研究者本地运行，快速检查引用存在性、元数据准确性、撤回状态和主张支持，并评估引用链完整性。

Comments Code: https://github.com/authentic-research-partners/sciwrite-lint

Designing Singing Syllabi with Virtual Avatars: AI-Assisted Syllabus Reauthoring

用虚拟化身设计歌唱教学大纲：AI辅助的大纲重创

Xinxing Wu

机构 * Kentucky State University, USA（美国肯塔基州立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种AI辅助工作流，将传统文本教学大纲转化为音乐、视频和虚拟化身增强的学习制品，作为正式大纲的补充。

Comments 16 pages, 1 figures, 1 table

What Gets Cited: Competitive GEO in AI Answer Engines

什么被引用：AI 问答引擎中的竞争性生成式引擎优化

Rahul Vishwakarma, Shushant Kumar, Ratnesh Jamidar

机构 * Sprinklr 纠错

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

AI总结 研究 AI 问答引擎中两个检索候选源竞争时，哪些因素决定哪个源被优先引用，通过控制实验发现主题相关性和列表位置是主要驱动因素。

ATWL: A Formal Language for Representing, Comparing, and Reusing Visual Analytics Workflows

ATWL：一种用于表示、比较和重用可视化分析工作流的正式语言

Natalia Andrienko, Gennady Andrienko, Jürgen Bernard, Michael Sedlmair

机构 * Fraunhofer Institute IAIS（弗劳恩霍夫研究所IAIS） ； Lamarr Institute for Machine Learning and Artificial Intelligence（拉马尔机器学习与人工智能研究所） ； City St George’s, University of London（伦敦大学城市圣乔治学院） ； University of Zurich（苏黎世大学） ； University of Stuttgart（斯图加特大学） 纠错

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

AI总结 提出ATWL语言，通过模块化本体和标准化意图形式化表示可视化分析工作流，结合LLM提取工作流，实现结构比较和重用。

Positivity in classical enumerative geometry: a case study in synchronized AI-assisted mathematics

经典枚举几何中的正性：同步AI辅助数学的案例研究

Gergely Bérczi, László M. Fehér

机构 * Department of Mathematics, Aarhus University（阿arhus大学数学系） ； Eötvös University Budapest（布达佩斯欧多维奇大学） ； Alfréd Rényi Institute of Mathematics（阿尔弗雷德·雷尼数学研究所） 纠错

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

AI总结 研究对称多项式∏_{α∈A_{n,d}}(1+α_1 x_1+⋯+α_n x_n)（即Sym^d(C^n)的全陈类）的齐次部分c_k(n,d)的结构，通过AI与人类协作证明相关猜想、建立显式公式并研究对数凹性。

Comments 29 pages

Querying structural and functional niches on spatial transcriptomics data

查询空间转录组数据中的结构和功能生态位

Mo Chen, Minsheng Hao, Xinquan Liu, Lin Deng, Peng Liu, Chen Li, Dongfang Wang, Kui Hua, Liang Guo, Xuegong Zhang, Lei Wei

机构 * MOE Key Laboratory of Bioinformatics and Bioinformatics Division of BNRIST, Department of Automation, Tsinghua University（生物信息学教育部重点实验室和北京理工大学生物信息学分部，自动化系，清华大学） ； Center for Synthetic and Systems Biology, School of Life Sciences and School of Medicine, Tsinghua University（合成与系统生物学中心，生命科学学院和医学学院，清华大学） ； Department of Thoracic Surgery, National Cancer Center/National Clinical Research Center for Cancer/Cancer Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences and Peking Union Medical College（胸外科部门，国家癌症中心/国家癌症临床研究中心/癌症医院，中国医学科学院和北京协和医学院） ； Peking Union Medical College, Chinese Academy of Medical Sciences（北京协和医学院，中国医学科学院） ； Biomedical Pioneering Innovation Center (BIOPIC), Peking University（生物医学前瞻性创新中心（BIOPIC），北京大学） ； Cancer Research UK Cambridge Institute, University of Cambridge（英国癌症研究Cambridge研究所，剑桥大学） ； Department of Immunology, School of Basic Medical Sciences, Harbin Medical University（免疫学部门，基础医学学院，哈尔滨医科大学） ； Zhongguancun Academy, Beijing, China（中关村学院，北京，中国） ； Zhongguancun Institute of Artificial Intelligence, Beijing, China（中关村人工智能研究院，北京，中国） 纠错

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

AI总结 提出QueST方法，通过子图建模和对比学习查询空间转录组样本中的相似生态位，有效捕捉异质环境中的生态位结构并跨平台泛化。

How Much Structure Do LLMs Need? Evaluating LLMs for Bibliometric Cluster Description

LLM 需要多少结构？评估 LLM 用于文献计量聚类描述

Abraham Camelo-Guerrero, Jairo Diaz-Rodriguez

机构 * School of Information Technology（信息科技学院） ； Department of Mathematics and Statistics（数学与统计学系） ； York University（约克大学） 纠错

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

AI总结 本研究通过六种不同证据和结构水平的流水线，评估文献计量结构是否改善 LLM 辅助的聚类描述生成，发现混合工作流（算法提供可审计结构，LLM 生成可读描述）效果最佳。

Metacognition Should Be the Scientific Framework for Bounded and Effective Self-Governance in Generative AI

元认知应成为生成式AI中有限且有效自我治理的科学框架

Eugene Yu Ji, Igor Grossmann, Amir-Hossein Karimi

机构 * University of Waterloo（滑铁卢大学） 纠错

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

AI总结 本文提出元认知作为生成式AI自我治理的科学框架，通过计算、算法和生态三个层面的元认知对齐实现有限且有效的自我治理。

Comments 16 pages, 1 figure, 1 table

An Ecosystem of Services for FAIR Computational Workflows

FAIR计算工作流的服务生态系统

Sean R. Wilkinson, Johan Gustafsson, Finn Bacall, Khalid Belhajjame, Salvador Capella, Jose Maria Fernandez Gonzalez, Jacob Fosso Tande, Luiz Gadelha, Daniel Garijo, Patricia Grubel, Bjorn Grüning, Farah Zaib Khan, Sehrish Kanwal, Simone Leo, Stuart Owen, Luca Pireddu, Line Pouchard, Laura Rodríguez-Navas, Beatriz Serrano-Solano, Stian Soiland-Reyes, Baiba Vilne, Alan Williams, Merridee Ann Wouters, Frederik Coppens, Carole Goble

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract,comments)

AI总结 本文提出FAIR原则应用于计算工作流，并通过EOSC-Life协作实验室等实例，介绍支持工作流可发现、可访问、可互操作和可重用的服务生态系统。

Comments Chapter 4 in "Workflow Systems for Large-Scale Scientific Data Analysis", eds. Ulf Leser, Marcus Hilbrich, Sean R. Wilkinson, Rafael Ferreira da Silva