AI Agent

From Specification to Execution: AI Assisted Scientific Workflow Management

从规范到执行：AI辅助的科学工作流管理

Komal Thareja, Hamza Safri, Rajiv Mayani, Anirban Mandal, Ewa Deelman

机构 * RENCI, University of North Carolina at Chapel Hill, NC, USA（RENCI，北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Information Sciences Institute, University of Southern California, Marina del Rey, CA, USA（信息科学研究所，南加州大学马里纳德尔雷耶斯分校） 纠错

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

AI总结 提出一种AI辅助方法，通过规范驱动的工作流生成、自动化调试和分布式执行，结合Pegasus与MCP层，实现从自然语言到大规模科学工作流的端到端管理。

ProfiLLM: Utility-Aligned Agentic User Profiling for Industrial Ride-Hailing Dispatch

ProfiLLM: 面向工业网约车调度的效用对齐智能用户画像

Tengfei Lyu, Zirui Yuan, Xu Liu, Kai Wan, Zihao Lu, Li Ma, Hao Liu

机构 * Didichuxing Co. Ltd（滴滴出行科技有限公司） 纠错

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

AI总结 提出ProfiLLM，一种通过工具增强全局知识挖掘和效用对齐画像探索的智能LLM数据管道，解决工业网约车调度中大规模行为日志的用户画像问题，在滴滴生产系统中实现AUC提升6.14%、GMV提升4.35%。

All Eyes on the Workflow: Automated and Efficient Event Discovery from Video Streams

全神贯注于工作流：从视频流中自动高效发现事件

Marco Pegoraro, Jonas Seng, Dustin Heller, Wil M. P. van der Aalst, Kristian Kersting

机构 * Chair of Process and Data Science, RWTH Aachen University（过程与数据科学教授席位，亚琛工业大学） ； Artificial Intelligence & Machine Learning Lab, Technical University of Darmstadt（人工智能与机器学习实验室，达姆施塔特技术大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(title)；分类 cs.LG

AI总结 提出SnapLog方法，利用图像嵌入和帧间相似矩阵进行时间分割，结合广义少样本分类从视频中提取事件数据，生成可解释的带标签时间戳帧序列。

Comments 18 pages, 6 figures, 1 table, 27 references

CollaboratoR: A scalable workflow for collaborative data entry and management

CollaboratoR：一种用于协作数据录入和管理的可扩展工作流程

Patrick Bills, Ashwini Ramesh, Lais Petri, Alejandra Martinez Blancas, Kelly Kapsar, Amar Deep Tiwari, Phoebe L. Zarnetske

专题命中 工作流自动化 ：workflow(title)

AI总结 针对协作数据录入中不一致和效率低下的问题，开发了CollaboratoR R包，通过自动化验证和聚合，结合Google Sheets和GitHub，实现透明、可重复的数据管理，提升数据合成质量。

Comments 16 pages, 1 table, 1 figure

OmniDroneX: An LLM-Assisted Holistic Drone-as-a-Service Ecosystem

OmniDroneX: 一种LLM辅助的全方位无人机即服务生态系统

I-Ling Yen, Akeem Mohammed, Farokh Bastani, San-Yih Hwang

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

AI总结 提出OmniDroneX统一无人机即服务生态系统，通过libUAV接口和PT-SOA抽象模型连接底层物理与高层任务，利用大语言模型辅助功能识别、服务组合和自然语言任务定义，支持多种组合技术以实现可扩展、自演进的无人机系统。

Comments This manuscript is a full version of a paper accepted in shortened form by IEEE International Conference on Joint Cloud Computing

From Embedded Properties to Trait Nodes: A Design Method for Identifying Reusable Metadata in Property Graph Schemas

从嵌入属性到特征节点：一种在属性图模式中识别可复用元数据的设计方法

Yahya Sa'd, Renzo Angles, Vojtech Merunka, Roberto Garcia, Karel Klima, Pavel Beranek

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 针对属性图模式中描述性属性是否应作为可复用元数据的问题，提出基于五个准则的元数据候选识别方法，通过规则决策工作流分类属性，并以图书馆领域示例和参与式分类验证说明方法有效性。

A Theory-Guided Advanced Regulatory Control Synthesis for Cooling-Limited Exothermic Semi-Batch Reactors

冷却受限放热半间歇反应器的理论指导高级调节控制综合

Chenchen Zhou, Jose Matias

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 针对冷却受限放热半间歇反应器，提出一种结合有限时域最小时间最优性与局部安全分析的系统化ARC综合方法，通过阀位控制架构和边界调谐规则实现与OF-NMPC相当的性能，并在参数失配和故障场景下保持零温度违规。

Quantum-Classical Auxiliary-Field Quantum Monte Carlo at the Edge of Practicability

实用化边缘的量子-经典辅助场量子蒙特卡洛

Francesco Nappi, Matthew Kiser, Fedor Šimkovic

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 通过Aitken块变换和算法微分改进量子-经典辅助场量子蒙特卡洛方法，将每步经典复杂度从O(N^5.5)降至O(N^4.5)，在100分子轨道体系上实现248倍加速，并演示了H8分子基态能量计算及Li2O4体系的可扩展性。

Comments 17 pages, 7 figures

SuperCarver: Texture-Consistent 3D Geometry Super-Resolution for High-Fidelity Surface Detail Generation

SuperCarver: 纹理一致的3D几何超分辨率用于高保真表面细节生成

Qijian Zhang, Xiaozheng Jian, Xuan Zhang, Wenping Wang, Junhui Hou

机构 * Tencent Games, China（腾讯游戏，中国） ； Department of Computer Science & Engineering, Texas A & M University（电子与计算机工程系，德克萨斯A&M大学） ； Department of Computer Science, City University of Hong Kong（计算机科学系，香港城市大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 提出SuperCarver，一种3D几何超分辨率管线，通过先验引导的法线扩散模型和噪声鲁棒的逆渲染，为粗糙网格补充纹理一致的表面细节，实现高保真细节生成。

Comments Accepted in IEEE TVCG

Determination of bonding radii from small-molecule crystal structures

从小分子晶体结构确定键径

Eglė Šidlauskaitė, Andrius Merkys, Antanas Vaitkus, Algirdas Grybauskas, Saulius Gražulis

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本文提出一种无监督方法，通过晶体结构数据推导键径参数，改进传统基于距离的启发式方法。

Dissecting model behavior through agent trajectories

通过智能体轨迹剖析模型行为

Gaurav Gupta, Vatshank Chaturvedi, Jun Huan, Anoop Deoras

机构 * AWS AI Labs（AWS人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出“意图-执行差距”概念，并设计Simple Strands Agent（SSA）框架，通过分析138k条轨迹揭示模型在自主问题解决中的行为差异。

Comments 106 pages, 50 Figures, 16 Tables

Code-Augur: Agentic Vulnerability Detection via Specification Inference

Code-Augur：通过规约推断的智能体漏洞检测

Zhengxiong Luo, Mehtab Zafar, Dylan Wolff, Abhik Roychoudhury

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 提出安全规约优先范式，通过显式化智能体假设并运行时反证，结合引导式模糊测试提升漏洞检测能力，在真实项目中比现有智能体检测更多漏洞。

PhantomSkill: Malicious Code Injection in Agent Skill Ecosystems

PhantomSkill: 代理技能生态系统中的恶意代码注入

Yu-Ting Lin, Chia-Mu Yu

专题命中 软件智能体 ：agent(title,abstract)

AI总结 提出PhantomSkill攻击框架，通过VulMask技术将恶意行为隐藏在技能的辅助资源中，利用漏洞形状的实现绕过检测，在保持良性功能的同时降低警告和恶意软件检测率。

Recursive Joint Simulation in Games

博弈中的递归联合模拟

Vojtech Kovarik, Caspar Oesterheld, Vincent Conitzer

机构 * Foundations of Cooperative AI Lab (FOCAL), Computer Science Department（合作人工智能基础实验室（FOCAL），计算机科学系） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； AI Center（人工智能中心） ； Czech Technical University（捷克技术大学） ； Center for Theoretical Study（理论研究中心） ； Charles University（查理大学） 纠错

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

AI总结 研究AI智能体通过递归联合模拟实现合作，证明该过程等价于原博弈的无限重复版本，从而可直接应用民间定理等现有结论。

Data Intelligence Agents: Interpreting, Modeling, and Querying Enterprise Data via Autonomous Coding Agents

数据智能代理：通过自主编码代理解释、建模和查询企业数据

Anoushka Vyas, Aarushi Dhanuka, Sina Khoshfetrat Pakazad, Henrik Ohlsson

机构 * C3 AI 纠错

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

AI总结 提出Data Intelligence Agents (DIA)系统，由三个自主编码代理组成，通过执行、验证和修复工件来压缩数据集成工作流，在七个SQL基准测试中达到或超越最佳结果。

CodeSentinel: A Three-Layer Defense Against Indirect Prompt Injection in Code Contexts

CodeSentinel：代码上下文中针对间接提示注入的三层防御

Po-Han Cheng, Chia-Mu Yu, Ying-Dar Lin, Yu-Sung Wu, Wei-Bin Lee

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)

AI总结 针对代码大语言模型在检索外部代码时面临的间接提示注入攻击，提出CodeSentinel三层推理时净化器，结合语法引导预过滤、CST引导动态Min-K%评分和节点扰动分析，实现0.80节点级F1，优于现有方法。

When minor issues matter: symmetries, pluralism, and polarization in similarity-based opinion dynamics

当小问题重要时：基于相似性观点动力学中的对称性、多元性与极化

Brian Mintz, Daniel Simonson, Dominik Wodarz, Feng Fu, Natalia L. Komarova

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)

AI总结 通过随机主体模型研究议题权重异质性对观点演化的影响，发现极小权重议题可破坏稳定态，增加收敛时间，并基于对称性分类揭示极化与议题重要性分布的关系。

Comments The supplement is provided as a pdf

Towards an Agent-First Web: Redesigning the Web for AI Agents

迈向智能体优先的Web：为AI智能体重新设计Web

Eranga Bandara, Ross Gore, Ravi Mukkamala, Asanga Gunaratna, Safdar H. Bouk, Xueping Liang, Peter Foytik, Abdul Rahman, Sachini Rajapakse, Isurunima Kularathna, Pramoda Karunarathna, Chalani Rajapakse, Ng Wee Keong, Kasun De Zoysa, Tharaka Hewa, Amin Hass, Wathsala Herath, Aruna Withanage, Nilaan Loganathan, Atmaram Yarlagadda, Sachin Shetty

机构 * Old Dominion University（老 Dominion 大学） ； AI Motion Labs（AI Motion 实验室） ； Florida International University（佛罗里达国际大学） ； Accenture Technology Labs（Accenture 技术实验室） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Colombo（科伦坡大学） ； Center for Wireless Communications, University of Oulu（无线通信中心，奥卢大学） ； McDonald Army Health Center（麦克唐纳陆军健康中心） 纠错

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

AI总结 本文提出三层重新设计原则，包括访问层（代理继承人类权限）、经济层（基于意图的代币订阅模型）和内容层（ATML标记语言与加密溯源链），以解决AI智能体作为中间人时Web的访问、经济与内容问题。

HANSEL: Extracting Breadcrumbs from Web Agent Trajectories for Interactive Verification

HANSEL: 从Web智能体轨迹中提取面包屑用于交互式验证

Yujin Zhang, Daye Nam

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

AI总结 提出HANSEL系统，从AI智能体轨迹中提取可交互验证的证据，减少用户审查负担，在基准测试中达到83.7%精确率和88.9%召回率，用户研究显示显著降低任务完成时间和感知努力。

Comments 13 pages, 6 figures

EffiNav: Fusing Depth and Vision-Language for Efficient Object Goal Navigation

EffiNav: 融合深度与视觉语言实现高效物体目标导航

Zecheng Yin, Benedict Jun Ma

机构 * Systems Hub of Intelligence Transportation HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）智能交通系统中心） 纠错

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

AI总结 提出EffiNav框架，融合深度信息与视觉语言模型，通过预测探索边界和语义先验指导导航，在HM3D和OVON数据集上匹配或超越基线，提升路径效率与泛化性。

VISUALSKILL: Multimodal Skills for Computer-Use Agents

VISUALSKILL：面向计算机使用智能体的多模态技能

Ziyan Jiang, Li An, Yujian Liu, Jiabao Ji, Qiucheng Wu, Jacob Andreas, Yang Zhang, Shiyu Chang

机构 * UC Santa Barbara（加州大学圣塔芭芭拉分校） ； MIT CSAIL（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室） ； MIT-IBM Watson AI Lab（麻省理工学院-IBM沃森人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 提出VISUALSKILL分层多模态技能库，通过结合文档与UI探索构建，使智能体在CUA基准上平均得分提升15.3点，且多模态优于纯文本技能。

SkillRevise: Improving LLM-Authored Agent Skills via Trace-Conditioned Skill Revision

SkillRevise: 通过轨迹条件技能修订改进LLM撰写的智能体技能

Yuxuan Liu, Zhaochen Su, Lingyun Xie, Yuhao Zhang, Qing Zong, Jiahe Guo, Zhongwei Xie, Yiyan Ji, Yauwai Yim, Hongyu Luo, Xiyu Ren, Ruan Chenyu, Haoran Li, Yangqiu Song

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Nanjing University（南京大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 提出SkillRevise框架，通过执行证据诊断、修复原则检索和执行锚定编辑，迭代优化初始技能，在SkillsBench上将基础智能体成功率从36.05%提升至61.63%，并展现跨模型迁移性。

Comments 15 pages, 4 figures

Structured Cognitive Loop for Behavioral Intelligence in Large Language Model Agents (Extended Revision: From Behavioral Architecture to Epistemic Accountability)

大型语言模型代理中行为智能的结构化认知循环（扩展修订：从行为架构到认知问责）

Myung Ho Kim

机构 * JEI University（JEI大学） 纠错

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

AI总结 提出结构化认知循环（SCL）架构，通过分离认知、记忆、控制和行动模块，实现LLM代理的可问责行为，在360个任务中成功率86.3%，优于基线方法。

Comments This revised version extends the original SCL framework from a behavioral architecture for reliable LLM agents into a broader architecture of epistemic accountability, integrating context-aware Human-in-the-Loop control, Pool-Gated Retrieval, and the Horizon-Warrant-Commitment structure

MemRerank: Preference Memory for Personalized Product Reranking

MemRerank：用于个性化产品重排序的偏好记忆

Zhiyuan Peng, Xuyang Wu, Huaixiao Tou, Yi Fang, Yu Gong

机构 * Santa Clara University（圣克拉拉大学） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 提出MemRerank框架，通过强化学习将用户购买历史提炼为查询无关的偏好记忆，用于LLM购物代理的个性化重排序，在1-in-5选择任务中准确率提升高达10.61个百分点。

Comments correct author name in metadata

GateMem: Benchmarking Memory Governance in Multi-Principal Shared-Memory Agents

GateMem：多主体共享内存代理中的内存治理基准

Zhe Ren, Yibo Yang, Yimeng Chen, Zijun Zhao, Benshuo Fu, Zhihao Shu, Bingjie Zhang, Yangyang Xu, Dandan Guo, Shuicheng Yan

机构 * School of Artificial Intelligence, Jilin University（吉林大学人工智能学院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； King Abdullah University of Science and Technology (KAUST)（卡尔斯鲁厄大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 提出GateMem基准，评估多主体共享内存代理在效用、访问控制和遗忘三方面的治理能力，发现现有方法无法同时满足三者。

Comments 24 pages, 8 figures. Code and dataset are available at https://github.com/rzhub/GateMem and https://huggingface.co/datasets/Ray368/GateMem

SafeClawBench: Separating Semantic, Audit-Evidence, and Sandbox Harm in Tool-Using LLM Agents

SafeClawBench: 区分工具使用LLM代理中的语义、审计证据和沙箱危害

Yuchuan Tian, Mengyu Zheng, Haocheng Mei, Ye Yuan, Chao Xu, Xinghao Chen, Hanting Chen, Yu Wang

机构 * Peking University（北京大学） ； Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； SUIBE（上海外国语大学） ； Huawei（华为） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 提出SafeClawBench基准，通过三个独立端点（语义攻击接受、审计可见危害证据、沙箱观察危害）评估工具使用LLM代理的安全性，揭示不同失败模式并支持可复现比较。

Comments 32 pages, 5 figures

EvoArena: Tracking Memory Evolution for Robust LLM Agents in Dynamic Environments

EvoArena: 追踪记忆演化以构建动态环境中的鲁棒LLM智能体

Jundong Xu, Qingchuan Li, Jiaying Wu, Yihuai Lan, Shuyue Stella Li, Huichi Zhou, Bowen Jiang, Lei Wang, Jun Wang, Anh Tuan Luu, Caiming Xiong, Hae Won Park, Bryan Hooi, Zhiyuan Hu

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Recursive ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 提出EvoArena基准套件模拟终端、软件和社交领域的渐进环境变化，并设计基于补丁的记忆范式EvoMem记录结构化更新历史，使智能体能通过记忆变化推理环境演化，实验表明当前智能体在动态环境中表现不佳，EvoMem可稳定提升性能。

GRACE-DS: a Guarded Reward-guided Agent Correction Environment in Data Science

GRACE-DS：数据科学中的受保护奖励引导智能体修正环境

Aleksandr Tsymbalov, Danis Zaripov, Artem Epifanov, Anastasiya Palienko

机构 * ITMO University（ITMO大学） ； HSE University（高等经济学院） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(title,abstract)；planning(abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 提出GRACE-DS，一个用于评估LLM驱动的AutoML智能体在部署前性能的隔离环境，通过隐藏的可执行验证器衡量预测性能、泄漏避免、可重复性等指标，实验证明其灵活迭代交互模式优于基线方法。

Bridging Creative Intent and Visual Quality: Creator-Driven Recurrent Video Generation with Agentic Feedback Loops

桥接创意意图与视觉质量：基于创作者驱动的循环视频生成与代理反馈循环

Denis Savytski, Aiden Lei, Heding Liu, Warren Yang, Sihan Liang, Alexander Liu, Zhe Zhao

机构 * University of California, Davis（加州大学戴维斯分校） ； The Harker School（哈克学校） ； Basis Independent Silicon Valley（硅谷贝斯独立学校） ； Saratoga High（萨拉托加高中） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agentic(title)；agent(abstract)

AI总结 提出CHIEF框架，通过人类-AI协作的迭代视频精炼，结合创作者驱动和代理主观反馈，提升长视频的叙事连贯性与创意方向。

Comments Accepted to the Workshop on Human-AI Co-Creativity at ICML 2026

TWICE: Modeling the Temporal Evolution of Personalized User Behavior via Event-Driven Agents

TWICE：通过事件驱动代理建模个性化用户行为的时间演化

Bingrui Jin, Kunyao Lan, Baihan LI, Mengyue Wu

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；planning(abstract)；workflow(abstract)

AI总结 提出TWICE框架，结合结构化用户画像、事件驱动记忆模块和两阶段工作流，利用LLM模拟用户行为的时间演化，在Twitter数据集上优于基线。