AI Agent

SAGA: Workflow-Atomic Scheduling for AI Agent Inference on GPU Clusters

SAGA：面向GPU集群的AI代理推理工作流原子调度

Dongxin Guo, Jikun Wu, Siu Ming Yiu

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Brain Investing Limited（脑投有限公司） ； Stellaris AI Limited（Stellaris AI有限公司） 纠错

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

AI总结 SAGA通过工作流级调度减少任务完成时间1.64倍，提升GPU内存利用率1.22倍，同时在多租户环境下达成99.2%的服务水平目标，但牺牲了30%的峰值吞吐量。

Comments 15 pages, 3 figures, 11 tables. Accepted to HPDC '26 (35th International Symposium on High-Performance Parallel and Distributed Computing), July 13-16, 2026, Cleveland, OH, USA

Agent Behavior Mining: Generative AI Agent Governance in Business Processes

智能体行为挖掘：业务流程中的生成式AI智能体治理

Hoang Vu, Maximilian Körner, Adrian Rebmann, Gabriel Kevorkian, Michael Perscheid, Gregor Berg, Timotheus Kampik

机构 * SAP ； Umeå University（于默奥大学） 纠错

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

AI总结 针对生成式AI智能体在业务流程中的不可见自主性风险，提出智能体行为挖掘方法，通过事件数据模型将智能体活动转化为标准流程日志，实现决策可观测与可追溯，并验证其实用性。

Comments Accepted at BPM conference 2026 management main track

Democratizing and accelerating AI-driven pathology research through agentic intelligence

通过智能体智能实现AI驱动病理学研究的民主化与加速

Jiabo Ma, Cheng Jin, Yihui Wang, Hao Jiang, Ling Liang, Yingxue Xu, Junlin Hou, Zhengrui Guo, Zhengyu Zhang, Yifei Xia, Hongyi Wang, Fengtao Zhou, Zhe Xu, Huajun Zhou, Jiarui Ouyang, Qian Zeng, On Ki Tang, Eunhyang Park, Carolyn Glass, Ronald Cheong Kin Chan, Li Liang, Hao Chen

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Southern Medical University（南方医科大学） ； Nanfang Hospital（南方医院） ； Guangdong Province Key Laboratory of Molecular Tumor Pathology（广东省分子肿瘤病理重点实验室） ； Jinfeng Laboratory（金凤实验室） 纠错

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

AI总结 提出PathLab框架，通过结构化组合领域技能和工具，将自然语言研究目标转化为可执行的计算病理学工作流，在12个数据集上达到与专家实现相当的性能，并显著降低编程门槛。

Comments 29 pages, 4 figures

Composing Verifiable Conceptual Models via Building Blocks: Towards Design-Time Verification of Agentic AI Workflows

通过构建块组合可验证的概念模型：面向智能体AI工作流的设计时验证

Noe Y. Flandre, Alexander C. Nwala, Philippe J. Giabbanelli

机构 * Team EVERGREEN Inria Centre Inria d’Université Côte d’Azur（法国国家信息与自动化研究所蔚蓝海岸大学中心EVERGREEN团队） ； Department of Data Science William & Mary（威廉与玛丽学院数据科学系） ； Office of Enterprise Research and Innovation Old Dominion University（欧道明大学企业研究与创新办公室） 纠错

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

AI总结 提出一种设计时验证方法，通过12条结构规则检查智能体工作流中可重用构建块的兼容性，实现设计缺陷检测。

Comments To appear at the 2026 Winter Simulation Conference

A Quantum-Assisted Agentic Distributed Artificial Intelligence Framework for Deadline-Bounded Orchestration of Hybrid Renewable Microgrids

一种用于混合可再生微电网截止时间约束编排的量子辅助智能体分布式人工智能框架

Iacovos I. Ioannou, Saher Javaid, Minella Bezha, Yasuo Tan, Naoto Nagaoka, Vasos Vassiliou

机构 * Philips University（菲利普斯大学） ； University of Cyprus（塞浦路斯大学） ； CYENS Centre of Excellence（CYENS卓越中心） ； Japan Advanced Institute of Science and Technology（日本先端科学技术大学院大学） ； Doshisha University（同志社大学） 纠错

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

AI总结 提出量子辅助的分布式人工智能框架，通过BDIx智能体将调度问题建模为QUBO，结合量子、量子启发和经典求解器组合，在硬截止时间内实现最优调度，并在24小时仿真中达到精确下界成本。

AI-Native Network Controller: A Modular Framework for Safe Agentic Control of Multi-Domain Network Infrastructure

AI原生网络控制器：面向多域网络基础设施安全代理控制的模块化框架

Merim Dzaferagic

机构 * School of Computer Science（计算机科学学院） ； Statistics, Trinity College Dublin, Ireland（统计学，都柏林信任学院，爱尔兰） 纠错

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

AI总结 提出AI-NNC开源模块化框架，通过协议无关架构和轻量级适配器实现多域网络的安全代理控制，支持闭环控制、数据集收集和协调测试。

Trust-as-a-Service: Intelligent Collaboration Orchestration via Model Context Protocol-Aided Agentic AI

信任即服务：基于模型上下文协议辅助的自主人工智能的智能协作编排

Botao Zhu, Xianbin Wang

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

AI总结 提出信任即服务（TaaS）范式，通过模型上下文协议（MCP）辅助的自主AI框架，实现面向不同任务需求的自主信任评估与协作者选择，达到100%选择准确率和高可靠性。

One Image is All You Need: Agentic One-Shot Image Generation via Text-Based World Models for Long-Tail Spatial Perception

一图足矣：基于文本世界模型的智能体单样本图像生成用于长尾空间感知

Keqin Zeng, Shuting Su, Shihao Lin, Ziyue Li, Rui Zhao

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； SenseTime Research（商汤科技研究院） ； Sun Yat-Sen University（中山大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Heilbronn Data Science Center（海尔布隆数据科学中心） ； Munich Data Institute（慕尼黑数据研究所） 纠错

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

AI总结 提出WMGen-v1框架，利用单张参考图像通过LVLM构建结构化场景表示，LLM进行物理合理的场景扩展，再由扩散模型生成多样化的长尾训练数据，缓解空间感知中的数据稀缺问题。

PolicyGuard: Towards Test-time and Step-level Adversary (Backdoor) Defense for Reinforcement Learning Agent

PolicyGuard：面向强化学习智能体的测试时和步级对抗防御

Junfeng Guo Heng Huang

机构 * Computer Science, University of Maryland College Park, USA（计算机科学，马里兰大学学院市） 纠错

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

AI总结 提出PolicyGuard，一种基于高斯过程后验方差的测试时步级后门防御方法，通过自适应伪轨迹计算单步不确定性，在七种RL游戏中达到平均AUROC 0.856和0.859。

How Your Credentials Are Leaked by LLM Agent Skills: An Empirical Study

你的凭证如何被LLM智能体技能泄露：一项实证研究

Zhihao Chen, Ying Zhang, Yi Liu, Gelei Deng, Yuekang Li, Yanjun Zhang, Jianting Ning, Leo Yu Zhang, Lei Ma, Zhiqiang Li

机构 * Griffith University（格里菲斯大学） ； Wake Forest University（威克森林大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of New South Wales（新南威尔士大学） ； Zhejiang Sci-Tech University（浙江科技学院） ； The University of Tokyo（东京大学） ； University of Alberta（阿尔伯塔大学） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 首次大规模实证研究LLM智能体技能中的凭证泄露问题，通过分析170,226个技能样本，识别出520个受影响技能和10种泄露模式，发现76.3%的案例需跨模态分析，调试日志占73.5%的漏洞，89.6%的泄露凭证可立即利用。

Comments Accepted to ASE 2026 (The 41st IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering)

Rewarding the Scientific Process: Process-Level Reward Modeling for Agentic Data Analysis

奖励科学过程：面向代理数据分析的过程级奖励建模

Zhisong Qiu, Shuofei Qiao, Kewei Xu, Yuqi Zhu, Lun Du, Ningyu Zhang, Huajun Chen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

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

AI总结 本文提出DataPRM，一种环境感知的生成过程奖励模型，通过主动验证和反思意识的三元奖励策略，提升动态数据分析任务中代理的性能，实验表明其在多个基准测试中表现优异。

Comments KDD 2026

Process-Reward Tactic Evolution for Long-Horizon Bioinformatics Workflows

长周期生物信息学工作流的过程奖励策略演化

Lingzhi Yang, Yubo Fan, Song Wu, Gilchan Park

机构 * Stony Brook University（石溪大学） ； Vanderbilt University（范德堡大学） ； Brookhaven National Lab（布鲁克海文国家实验室） 纠错

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

AI总结 提出过程奖励策略演化框架，通过Galaxy工作流训练智能体，利用过程验证器将成功和失败轨迹提炼为策略库，提升长周期生物信息学工作流的完成率、生物学正确性和执行效率。

Causal Discovery in the Era of Agents

智能体时代的因果发现

Yujia Zheng, Vishal Verma, Mantej Gill, Haoyue Dai, Peter Spirtes, Kun Zhang

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

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

AI总结 提出智能体应辅助因果发现流程而非提供因果结论，通过causal-learn+平台实现数据驱动、算法支撑的因果发现，避免语言模型不可靠性转化为因果证据。

Comments Platform is available at causallearn.com

Test-Driven, AI-Assisted Learning: Replacing Lectures with Weekly Closed-Book Tests

测试驱动、AI辅助学习：用每周闭卷考试取代讲座

Jin-Guo Liu, Shang-Qi Lu, Xin-Ran Shi, Long-Li Zheng, Wei Wang

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

AI总结 提出测试驱动AI辅助学习（TDAA）模式，用自定进度学习和频繁闭卷考试替代传统讲座，通过AI工具辅助教学材料准备和评分，实现高频质量关卡。

Comments 7 pages, 3 figures. GitHub: https://github.com/TDAA-Go/TDAA-Go

Semantic Browsing: Controllable Diversity for Image Generation

语义浏览：图像生成的可控多样性

Sara Dorfman, Maya Vishnevsky, Omer Dahary, Or Patashnik, Daniel Cohen-Or

机构 * Tel Aviv University（特拉维夫大学） 纠错

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

AI总结 针对文本到图像模型生成多样性不足且缺乏语义结构的问题，提出一种在文本层面引入多样性的方法，通过视觉语言模型和代理工作流实现用户可导航的语义变化空间。

Comments ECCV 2026. Project page: https://saradorfman1.github.io/SemanticBrowsing-webpage/

LLM-Guided Test-Time Discovery of Quantum-Chemical Approximation Algorithms

LLM引导的量子化学近似算法测试时发现

Masaya Hagai, Yuta Suzuki, Tomoya Murata, Shuhei Kurita, Masaki Adachi

机构 * Lattice Lab, Toyota Motor Corporation（丰田汽车公司格子实验室） ； Department of Chemistry, Graduate School of Science, Nagoya University（名古屋大学理学部化学科） ； National Institute of Informatics（国家信息研究所） 纠错

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

AI总结 提出LADeQ框架，利用LLM在测试时自动发现、实现并评估量子化学近似算法，无需预训练或特定数据，可加速CCSD和CISD计算并控制误差。

Comments 13 main pages, 6 main figures, and 2 tables

Vibe Calibration: Autonomous Bring-up of a 112-Qubit Superconducting Quantum Processor by a Skill-Orchestrating Language Agent

Vibe Calibration：通过技能编排语言代理自主启动112量子比特超导量子处理器

Huikai Xu, Jiaxiu Han, Shigang Ou, Cheng Ye, Zisong Shen, Jing Gao, Yijia Wang, Tianrui Che, Yu Song, Weiyang Liu, Lei Wang, Lin-Feng Zhang, Pan Zhang, Hai-Feng Yu

专题命中 工作流自动化 ：agent(title)

AI总结 提出Vibe Calibration系统，利用大语言模型代理将专家隐性知识转化为可复用的技能，在112量子比特处理器上实现4.7小时内自主校准108个量子比特，速度提升4-5倍，并跨设备迁移。

Closed-loop Auto Research for Molecular Property Prediction: Discovering and Certifying Generalizable Improvements

分子性质预测的闭环自动研究：发现并认证可泛化的改进

Jingjie Ning, Xiaochuan Li, Ji Zeng, Chenyan Xiong, Guolin Ke

机构 * DP Technology 纠错

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

AI总结 提出闭环自动研究框架，通过语言模型代理编辑表示、模型代码和外部证据，在分子性质预测任务上评估改进的泛化性，发现特征、模型和数据三个轴线的可迁移性因基准而异，并验证了污染过滤对迁移的必要性。

Zhinong AI: A Design-Science Study of an AI-Enabled Agricultural Decision-Support Platform for Smallholder Production

Zhinong AI：面向小农生产的AI赋能农业决策支持平台的设计科学研究

Zhaoyang Li, Jiaqi Liu, Ruijie Zhang

机构 * University of Sanya（三亚大学） ； Hebei International Studies University（河北国际关系学院） 纠错

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

AI总结 本文通过设计科学研究，提出了一个集成信息推送、问答、诊断、日历管理等功能的小农决策支持平台，并构建了分层架构、闭环流程、评估指标和治理框架，为AI农业原型转化为可测试、负责任的基础设施提供了结构化研究框架。

Anything2Skill: Compiling External Knowledge into Reusable Skills for Agents

Anything2Skill: 将外部知识编译为智能体的可复用技能

Qianjun Pan, Yutao Yang, Junsong Li, Jie Zhou, Kai Chen, Xin Li, Qin Chen, Liang He

机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 提出Anything2Skill框架，将异构外部知识编译为可复用、可检索、可执行的技能，结合RAG显著提升智能体任务成功率。

Pessimistic Verification for Open Ended Math Questions

开放数学问题的悲观验证

Yanxing Huang, Zihan Tang, Zejin Lin, Peng Li, Yang Liu

机构 * Qiuzhen College, Tsinghua University, Beijing, China ； Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University, Beijing, China ； Dept. of Comp. Sci \& Tech., Institute for AI, Tsinghua University, Beijing, China 纠错

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

AI总结 提出悲观验证范式，通过多个并行验证器拒绝有缺陷的解决方案，并引入渐进式悲观验证以增强精度和效率，在竞赛级数学问题上显著提升性能。

AI-Assisted Completion of CertiGC Proofs: An Experience Report

AI辅助完成CertiGC证明：经验报告

Shengyi Wang

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

AI总结 本文报告使用Codex辅助完成CertiGC垃圾收集器证明的经验，通过引入记录后向边不变量修复证明，并审计清理了过时条件。

Comments 14 pages

Autonomous Generation of Metamaterial Databases Based on Multimodal Agents

基于多模态代理的元材料数据库自主生成

Shilong Qin, Zhicai Yu, Xuan Zheng, Yan Zhang, Aodi Yang, Kezhan Zhao, Qi Cheng Chen, Jian Wei You, Tie Jun Cui

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

AI总结 提出MetaDataGenAgent多模态多代理框架，通过文献到仿真的自动化流程，从非结构化科学文献中提取并生成元材料结构-响应数据库，实现远场波束偏转、近场全息成像等功能。

Comments 18 pages, 5 figures

Detecting Satellites in Radio-Frequency Data via Semi-Supervised Learning

通过半监督学习检测射频数据中的卫星

Cade W. Trotter, Maksim E. Eren, Justin C. Holmes, J. Brent Parham, David Ewing, Boian S. Alexandrov, Gian Luca Delzanno

机构 * Los Alamos National Laboratory（洛斯阿拉莫斯国家实验室） ； MIT Lincoln Laboratory（麻省理工学院林肯实验室） 纠错

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

AI总结 提出结合非负矩阵分解与自动模型确定（NMFk）、专家引导聚类解释和分类器预测的半监督工作流，用于卫星监测中的射频检测与分类，减少对大量标注数据的依赖。

AwakeForest: An Interactive Geospatial Platform for Large-Scale Forest Imagery

AwakeForest: 一个用于大规模森林影像的交互式地理空间平台

Suraj Prasai, Kangning Cui, Rongkun Zhu, Sarra Alqahtani, Ying Zhang, Victor Paul Pauca, Miles R. Silman, Fan Yang

机构 * Wake Forest University（维克森林大学） ； Hong Kong Baptist University（香港浸会大学） 纠错

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

AI总结 提出AwakeForest平台，集成模型辅助推理、自动标注和人在回路优化，支持大规模森林影像的端到端工作流，实现地理空间原生、云优化和机器学习集成。

CLI-Universe: Towards Verifiable Task Synthesis Engine for Terminal Agents

CLI-Universe：面向终端代理的可验证任务合成引擎

Zhanbo Hua, Yifan Yao, Weihao Xie, Yongchi Zhao, Minghao Liu, Ruizhi Qiu, Zhewei Huang, Zun Wang, Yiyan Ji, Yunhai Ye, Letian Zhu, Xinping Lei, Han Li, Zhiyuan Ma, Zili Wang, Zhaoxiang Zhang, Jiaheng Liu

机构 * Nanjing University（南京大学） ； StepFun（阶跃星辰） ； ZODA ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出CLI-Universe引擎，通过多维能力分类采样和证据引导研究生成终端代理任务，经多阶段可执行验证流水线筛选，构建高质量数据集CLI-Universe-6K，微调Qwen3-32B在Terminal-Bench 2.0上达到33.4%的SOTA。

Comments 20 pages, 5 figures, 3 tables. Preprint

Failure Analysis in Transition: An Industry Survey of Challenges, Priorities, and Standardization Needs in Advanced Packaging and Heterogeneous Integration

转型中的失效分析：先进封装与异构集成挑战、优先级及标准化需求的行业调查

Himanandhan Reddy Kottur, Nusra Akter Takia, Mahamudul Hassan Fuad, Istiaq Firoz Shiam, Matthew Walsh, Navid Asadizanjani

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, University of Florida（佛罗里达大学电气与计算机工程系） ； Florida Semiconductor Engine（佛罗里达半导体引擎） 纠错

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

AI总结 通过行业调查，揭示异构集成、小芯片等趋势下失效分析的关键瓶颈（如混合键合分析难度高）和需求（高分辨率无损成像、数据标准化），69%受访者从事相关领域。

Native space based pipelines outperform template space based pipeline in subcortical segmentation

基于原生空间的分割管线在皮层下核团分割中优于基于模板空间的分割管线

Tomás Lima, Daniel Novák, Eduard Bakštein

机构 * Department of Cybernetics, Czech Technical University in Prague（捷克布拉格捷克理工大学控制论系） ； National Institute of Mental Health（国家心理健康研究所） 纠错

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

AI总结 本研究开发了基于原生空间的UNet分割管线，在7T和3T MRI数据上对丘脑底核、红核和黑质进行分割，发现原生空间方法在精度上显著优于模板空间方法，且提高模板分辨率无法改善性能，但7T到3T的域迁移仍是挑战。

Comments 18 pages, 8 figures

VTOS: Learning to Orchestrate Vision Tools by Co-Searching Solutions and Observers

VTOS: 通过联合搜索解决方案和观察者来学习编排视觉工具

Jinchao Ge, Lingqiao Liu, Shuwen Zhao, Lei Wang

机构 * University of Wollongong（伍伦贡大学） ； Adelaide University（阿德莱德大学） ； Tianjin University of Technology（天津理工大学） 纠错

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

AI总结 提出VTOS框架，通过联合搜索解决方案和观察者程序，自适应编排视觉工具（如Grounding DINO、SAM等），解决密集目标、遮挡和小目标等挑战，在LVIS-Count和PlantSeg-OOD任务上优于静态流水线和智能体基线。

Comments 18 pages, 5 figures, 9 tables

A UAV-Based Multi-Modal Vision System for Automated Sideslope Deformation Monitoring and Hazard Detection

基于无人机多模态视觉系统的边坡变形自动监测与灾害检测

Jingfeng Zhang, Yi Li, Xianchong Liang, Huan Yang

机构 * South China Normal University（华南师范大学） 纠错

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

AI总结 提出一种基于无人机LiDAR的自动化边坡灾害检测流程，包括数据采集、地面点提取、单次观测灾害筛查和多次观测变形监测，实现厘米级形变量化与危险区域识别。

Comments 29 pages, 14 figures