AI Agent

Agentic AI and Human-in-the-Loop Interventions: Field Experimental Evidence from Alibaba's Customer Service Operations

Agentic AI与人在回路干预：来自阿里巴巴客服运营的现场实验证据

Yiwei Wang, Chuan Zhu, Tianjun Feng, Lauren Xiaoyuan Lu, Bingxin Jia

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

AI总结 通过在阿里巴巴淘宝平台上的随机现场实验，研究Agentic AI在客服运营中失败时，人类干预如何影响服务结果，发现干预效果取决于AI失败类型、干预时机和努力程度。

Self-Healing Agentic Orchestrators for Reliable Tool-Augmented Large Language Model Systems

用于可靠的工具增强型大语言模型系统的自愈代理编排器

Rahul Suresh Babu, Adarsh Agrawal

机构 * Independent Researcher（独立研究者） ； Senior Member, IEEE（IEEE高级成员） 纠错

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

AI总结 提出一种自愈代理编排器，通过将可靠性视为有界运行时控制问题，映射故障信号、选择恢复动作并验证轨迹，在100任务故障注入基准上达到98.8%任务成功率，优于重试和完全重规划基线。

APE: Agentic Prompt Enhancer for Image Generation and Editing

APE: 用于图像生成与编辑的智能提示增强器

Zijian Huang, Jay Zhangjie Wu, Zian Wang, Tianshi Cao, Jiasi Chen, Sanja Fidler, Huan Ling, Xuanchi Ren

机构 * NVIDIA ； University of Michigan（密歇根大学） 纠错

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

AI总结 提出APE框架，通过后训练小型语言模型作为提示增强代理，以单代理或多代理方式改进文本到图像生成与编辑中的提示质量，无需修改下游视觉模型。

Comments Project Page: https://research.nvidia.com/labs/sil/projects/ape/

MOSAIC: Modular Orchestration for Structured Agentic Intelligence and Composition

MOSAIC：结构化智能体智能与组合的模块化编排

Yifan Bao, Xinyu Xi, Xinyu Liu, Wen Ge, Lei Jiang, Kevin Zhang, Raad Khraishi, Yihao Ang, Anthony K. H. Tung, Lukasz Szpruch, Hao Ni

机构 * Department of Computer Science, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机科学系） ； University College London（伦敦大学学院） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Data & Analytics, Digital X（Digital X 数据与分析部） ； Alan Turing Institute（艾伦·图灵研究所） 纠错

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

AI总结 提出MOSAIC框架，通过结构化智能体编排、记忆驱动的模型选择和蓝图构建，将自动化数据科学转化为可验证、可复用的模型选择问题，在金融时间序列任务中优于AutoML和智能体基线。

Agentic Authoring of Interactive Multiview Visualizations in Genomics

交互式多视图基因组学可视化的智能体创作

Astrid van den Brandt, Kiroong Choe, Sehi L'Yi, Devin Lange, Nils Gehlenborg

机构 * Harvard Medical School（哈佛医学院） ； Boston College（波士顿学院） 纠错

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

AI总结 针对基因组学可视化创作中定制化不足和编程门槛高的问题，提出基于大语言模型的智能体方案，通过结构化输出和迭代优化提升可视化质量。

Comments 11 pages, 12 figures

Digging Up Citations: FOSSIL, a Dataset and Workflow for Reference Extraction in Law and the Humanities

挖掘引文：FOSSIL——法律与人文学科参考文献提取的数据集与工作流

Luca Foppiano, Christian Boulanger

机构 * University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） 纠错

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

AI总结 针对法律和人文学科脚注中参考文献提取的挑战，本文提出FOSSIL数据集、PDF-TEI编辑器、标注工作流和Grobid特化模块，将提取质量从0.36提升至0.72（micro-F1）。

Comments This is an extended abstract, peer-reviewed and presented at CiteX2026 https://sites.google.com/view/workshop-on-citation-extractio/startseite

Securing Agentic AI Systems -- A Multilayer Security Framework

保护自主AI系统——一种多层安全框架

Sunil Arora, John Hastings

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

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

AI总结 针对自主AI系统的独特安全挑战，本文采用设计科学研究方法，提出了一种生命周期感知的安全框架MAAIS，并引入自主AI的CIAA概念，通过多层防御机制确保AI生命周期的机密性、完整性、可用性和问责性，最后利用MITRE ATLAS进行验证。

Comments 6 pages, 2 figures, 1 table

Journal ref 2025 IEEE 5th International Conference on Robotics, Automation, and Artificial Intelligence (RAAI)

PerBite: A Curated Diagnostic Workflow for Bite-Aware Food Volume Estimation

PerBite: 一种用于咬合感知食物体积估计的精选诊断工作流

Ahmad AlMughrabi, Farid Al-Areqi, David Fernández Gómez, Umair Haroon, Marc Bolaños, Ricardo Marques, Petia Radeva

机构 * University of Barcelona（巴塞罗那大学） ； LogMeal ； Universitat Pompeu Fabra（庞培法布拉大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(title,abstract)

AI总结 提出PerBite工作流，通过分割、三维重建、尺度校准和网格后处理等步骤，从餐前餐后状态估计食物体积，在MetaFood挑战中排名第一。

An agent-based model of outer membrane biogenesis in Gram-negative bacteria

革兰氏阴性菌外膜生物发生的基于智能体的模型

Thomas Williams, James M. Osborne, Kwok Jian Goh, Trevor Lithgow, Jennifer Flegg

专题命中 工作流自动化 ：agent(title,abstract)

AI总结 通过半定量基于智能体模型，研究革兰氏阴性菌外膜生长过程中的分子尺度动力学，发现BAM复合体介导的蛋白插入易停滞且呈爆发式，并暗示BAM与Lpt复合体协同工作。

Quantifying Evidential Rigor in Meta-Analytic Corpora: A Simulation-Characterized, Bias-Robust Bayesian Workflow with a Nutrition Case Study

量化元分析语料库中的证据严谨性：一个模拟表征、偏差稳健的贝叶斯工作流及营养学案例研究

Matt Hester

专题命中 工作流自动化 ：workflow(title,abstract)

AI总结 提出一个语料库规模的贝叶斯证据审计工作流，通过联合贝叶斯因子综合效应/无效应证据和偏差成分缺失来量化证据严谨性，并使用ADEMP框架的模拟/重采样设计进行表征，以营养干预语料库作为案例研究。

Comments 59 pages, 13 figures; supplementary material included as ancillary file; companion repository archived at Zenodo, DOI: 10.5281/zenodo.20467258

From Craft Practice to Aesthetic Cognition Transmission: Workflow Cognition Translation for AI-native Intangible Cultural Heritage Education

从工艺实践到审美认知传递：面向AI原生的非物质文化遗产教育工作流认知翻译

Annie Yuan

专题命中 工作流自动化 ：workflow(title,abstract)

AI总结 本文提出工作流认知翻译方法，将专家审美认知转化为可计算的教育表示，以支持AI原生的非物质文化遗产教育，实现审美认知的可扩展传递。

Comments 22 pages, 7 figures

Augur: Pre-Execution Energy Prediction for Workflow Tasks in Heterogeneous Clusters

Augur: 异构集群中工作流任务的执行前能耗预测

Kathleen West, Vasilis Bountris, Philipp Thamm, Ulf Leser, Yehia Elkhatib, Lauritz Thamsen

专题命中 工作流自动化 ：workflow(title,abstract)

AI总结 提出Augur方法，通过高效分析集群基础设施和工作流特征，在任务执行前预测能耗，中位预测误差约16-18%，优于现有方法。

Comments Accepted at 2026 IEEE International Conference on Cloud Computing (CLOUD)

AGILE: Hand-Object Interaction Reconstruction from Video via Agentic Generation

AGILE: 通过代理生成从视频重建手-物体交互

Jin-Chuan Shi, Binhong Ye, Tao Liu, Junzhe He, Yangjinhui Xu, Xiaoyang Liu, Zeju Li, Hao Chen, Chunhua Shen

机构 * State Key Lab of CAD & CG, Zhejiang University（浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室） ； Zhejiang University of Technology（浙江工业大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agentic(title,abstract)

AI总结 提出AGILE框架，利用视觉语言模型引导生成完整物体网格，结合锚定-跟踪策略和接触感知优化，从单目视频鲁棒重建手-物体交互，生成可直接用于仿真的资产。

Comments 16 pages, SIGGRAPH 2026

Scaling Reproducibility: An AI-Assisted Workflow for Large-Scale Replication and Reanalysis

规模化可重复性：一种用于大规模复制与再分析的人工智能辅助工作流

Yiqing Xu, Leo Yang Yang

专题命中 工作流自动化 ：workflow(title,abstract)

AI总结 提出一种AI辅助工作流，实现论文全自动复制，并应用于政治学顶级期刊的384篇论文，发现期刊验证要求与数据存档政策显著提升可重复性。

A variability-aware simulation and design workflow for wafer-scale, heterogeneously integrated lithium niobate modulators

面向晶圆级异质集成铌酸锂调制器的变异性感知仿真与设计流程

Patrick Nenezic, Ewoud Vissers, Arno Moerman, Laurens Bogaert, Maximilien Billet, Xiujun Zheng, Tom Vanackere, Margot Niels, Athina Papadopoulou, Sarah Uvin, Peter De Heyn, Sandeep Saseendran, Simone Atzeni, Bart Kuyken

专题命中 工作流自动化 ：workflow(title)

AI总结 提出一种考虑制造变异性的仿真框架，通过多参数优化方法实现铌酸锂调制器在晶圆级制造中的稳健性能。

SkillHarm: Lifecycle-Aware Skill-Based Attacks via Automated Construction

SkillHarm: 通过自动化构建实现生命周期感知的基于技能的攻

Yuting Ning, Zhehao Zhang, Yash Kumar Lal, Boyu Gou, Junyi Li, Weitong Ruan, Chentao Ye, Rahul Gupta, Diyi Yang, Yu Su, Huan Sun

机构 * The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； Amazon AGI（亚马逊人工智能实验室） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 提出SkillHarm基准，通过固定载荷投毒和自我变异投毒两种攻击场景，系统评估基于技能的攻击在技能使用生命周期中的风险，并构建自动化管道AutoSkillHarm生成大规模攻击样本。

Comments Work in Progress

Visual Persuasion: What Influences Decisions of Vision-Language Models?

视觉说服：什么影响了视觉语言模型的决策？

Manuel Cherep, Pranav M R, Pattie Maes, Nikhil Singh

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； MIT Media Lab（MIT媒体实验室） 纠错

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

AI总结 提出一个框架，通过控制图像选择任务并系统性地扰动输入，利用视觉提示优化方法推断视觉语言模型的潜在视觉效用，揭示影响模型决策的视觉偏好。

Comments Accepted to ICML 2026

Artificial-Intelligence-Assisted Multi-Modal Terahertz Sensing and Environment Reconstruction

人工智能辅助的多模态太赫兹感知与环境重建

Yejian Lyu, Zitong Fang, Zhiqiang Yuan, Henk Wymeersch, Chong Han

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

AI总结 提出一种基于测量的多模态太赫兹感知与视觉框架，结合信号处理与AI视觉模块，通过智能体集成实现室内环境的几何一致且语义可解释的重建。

Generative AI and Digital Ecosystem Resilience: A Proactive Lifecycle-Based Survey

生成式AI与数字生态系统韧性：基于生命周期的主动式综述

Jonghyun Chung, Rishabh Chaddha, Sanket Badhe, Debanshu Das, Nathan Huang, Amanpreet Kaur

机构 * Google LLC（谷歌有限公司） 纠错

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

AI总结 本文采用基于生命周期的C5交互模型，综合机器学习与社会科学方法，系统综述了针对生成式AI驱动的对抗性合成内容的主动检测技术，包括协调不真实行为分析、流行病学建模和霍克斯过程等，旨在构建更具韧性的信息生态系统。

Comments 14 pages, 3 figures, 3 tables. Accepted for publication in IEEE Access (May 2026)

Journal ref IEEE Access (2026) IEEE Access (2026)

Needles at Scale: LLM-Assisted Target Selection for Windows Vulnerability Research

大规模针尖：LLM辅助的Windows漏洞研究目标选择

Michael J. Bommarito

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

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

AI总结 提出Symbolicate-Enrich-Sample流水线，通过符号恢复、结构特征提取和低成本语言模型排序，从Windows系统数千万函数中筛选出约2.2万个候选目标，解决漏洞研究中目标选择瓶颈问题。

Comments 9 pages, 3 figures, 2 tables

Hybrid Probabilistic Forecasting of Under-Five Malaria Admissions in Ghana: A Gaussian Process Regression with Holt-Winters Smoothing

加纳五岁以下儿童疟疾住院人数的混合概率预测：高斯过程回归与Holt-Winters平滑

T. Ansah-Narh, Y. Asare Afrane, J. Bremang Tandoh

机构 * GAEC, Ghana（加纳农业和粮食部） 纠错

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

AI总结 针对加纳疟疾预测中季节性和数据不确定性挑战，提出结合高斯过程回归与Holt-Winters指数平滑的混合模型，实现概率性预测并评估其性能。

Comments 24 pages, 8 figures, accepted for publication in Artificial Intelligence in Medicine

CardioLens: Revealing the Clinical Reality Gap of MLLMs via Multi-Sequence Cardiac MRI Evaluations

CardioLens: 通过多序列心脏MRI评估揭示MLLMs的临床现实差距

Zixian Su, Hongkai Zhang, Fan Gao, Encheng Su, Taiping Qu, Jingwei Guo, Nan Zhang, Hui Wang, Zhen Zhou, Kairui Bo, Yan Chen, Yue Ren, Shuai Li, Lei Xu, Henggui Zhang

机构 * Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； Beijing Anzhen Hospital（北京安贞医院） ； Beihang University（北航） ； King Abdullah University of Science and Technology（国王 Abdullah 科学与技术大学） 纠错

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

AI总结 提出CardioLens测试平台，通过多序列心脏磁共振成像评估24个多模态大语言模型，发现其在临床工作流中表现不佳，存在类别崩溃失败模式，且输入选择和推理提示改进效果有限。

NILC: Discovering New Intents with LLM-assisted Clustering

NILC：利用LLM辅助聚类发现新意图

Hongtao Wang, Renchi Yang, Wenqing Lin

机构 * Hong Kong Baptist University（香港 Baptist 大学） ； JD.com（京东公司） 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NILC框架，通过迭代聚类结合大语言模型优化质心和文本嵌入，实现无监督和半监督新意图发现。

Towards Automated Discovery: A Review of Generative Models, Multimodal Learning and Closed-Loop Workflows in Inverse Materials Design

迈向自动发现：逆向材料设计中生成模型、多模态学习与闭环工作流综述

Anand Babu, Rogério Almeida Gouvêa, Gian-Marco Rignanese

机构 * Institute of Condensed Matter and Nanosciences, Université Catholique de Louvain（凝聚态与纳米科学研究所，比利时列日-努瓦尔桑大学） ； WEL Research Institute（WEL研究机构） 纠错

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

AI总结 本文综述了逆向材料设计中生成晶体结构建模、多模态学习和闭环设计管道的最新进展，重点讨论了可行性约束与物理先验的施加方式、多模态融合策略以及多种逆向设计策略（如条件生成与潜在优化、贝叶斯优化、强化学习和主动学习），并指出了常见失败模式及基于分阶段报告的评估实践。

HypothesisMed: Inference-Time Answer Fusion and Structured Hypothesis-Space Reporting for Biomedical Question Answering

HypothesisMed：生物医学问答中的推理时答案融合与结构化假设空间报告

Md Motaleb Hossen Manik, Ge Wang

机构 * Department of Computer Science Rensselaer Polytechnic Institute（计算机科学系雷士打理工学院） ； Department of Biomedical Engineering Rensselaer Polytechnic Institute（生物医学工程系雷士打理工学院） 纠错

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

AI总结 提出HypothesisMed推理时可靠性流水线，通过答案融合和SPACE标签（有效/不完整/矛盾）提升生物医学多项选择问答的准确率、可解析性和结构化可靠性报告。

Quality Audio Prototyping: a prototype system for unified sound retrieval and procedural generation

质量音频原型：统一声音检索与程序化生成的系统原型

Nelly Garcia, Aditya Bhattacharjee, Gabryel Mason-Williams, Israel Mason-Williams, Emmanouil Benetos, Joshua Reiss

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

AI总结 提出QuAP系统，通过统一基于内容的音频检索和实时程序化生成，并集成规则辅助参数指导，降低声音设计中的操作距离，经主观评估和用户测试验证了其有效性和实用性。

Comments DaFx 2026

AI-Guided Design and Optimization of Graphite-Based Anodes via Iterative Experimental Feedback

基于迭代实验反馈的AI引导石墨负极设计与优化

Qian Du, Mark M. Sullivan, James E. Saal, Florian Huber

机构 * Citrine Informatics ； hte GmbH 纠错

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

AI总结 提出一种迭代AI引导工作流，通过多目标逆向设计和反馈标签，将电池负极制造成功率从频繁失败提升至100%，高容量电池比例从28.4%增至84.8%，容量保持率从42.1%升至97.3%。

Comments 12 pages, 10 figures, 2 tables

Improving Hospital Process Management through Process Mining: A Case Study on COVID-19 Clinical Pathways

通过过程挖掘改进医院流程管理：COVID-19临床路径案例研究

Pasquale Ardimento, Mario Luca Bernardi, Marta Cimitile, Samuele Latorre

机构 * University of Bari Aldo Moro（巴里大学Aldo Moro分校） ； Unisannio University of Benevento（贝内文托大学Unisannio分校） ； UnitelmaSapienza Rome（罗马Sapienza大学Unitelma分校） 纠错

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

AI总结 本研究利用COVID数据共享学习数据集，构建透明可复现的管道将临床数据转化为事件日志，通过过程发现、声明性合规检查和结果分析，揭示COVID-19护理路径中的监测主干、急诊与入院接口的变异性以及年龄和重症监护暴露导致的结果差异，支持分诊标准化、容量规划和降级协调。

Channel-wise Vector Quantization

通道级向量量化

Wei Song, Tianhang Wang, Yitong Chen, Tong Zhang, Zuxuan Wu, Min Li, Jiaqi Wang, Kaicheng Yu

机构 * Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Westlake University（西湖大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Fudan University（复旦大学） ； JD.COM（京东公司） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

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

AI总结 提出通道级向量量化（CVQ）代替补丁级量化，并基于此设计通道级自回归（CAR）模型，通过逐通道预测实现渐进式细节生成，在图像重建和文本到图像生成中取得优异性能。

A Reproducible Universal Dependencies-Style Pipeline for Katharevousa Greek Parliamentary Text

一种可复现的通用依赖风格管道用于Katharevousa希腊语议会文本

George Mikros, Fotios Fitsilis

机构 * Hamad Bin Khalifa University（哈马德·本·卡立夫大学） ； Universidad Austral（阿维拉大学） 纠错

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

AI总结 针对Katharevousa希腊语，提出一种可复现的通用依赖风格解析管道，结合OCR重建、LLM辅助标注、自动验证和模型比较，显著提升解析性能并开源全部资源。

Comments 12 pages, 1 figure, 2 tables; companion to the kathnlp open-source release at https://github.com/gmikros/katharevousa-nlp-tooling