AI Agent

AutoResearch: An Execution-Grounded Multi-Agent Framework for Reliable Research Workflow Automation

AutoResearch：用于可靠研究工作流程自动化的基于执行的多智能体框架

Rajesh Kumar, Waqar Ali, Junaid Ahmed, Abdullah Aman Khan, Shaoning Zeng

机构 * International Research Center for Complexity Sciences（国际复杂性科学研究中心） ； Hangzhou International Innovation Institute, Beihang University（杭州国际创新研究院，北京航空航天大学） ； Department of Computer Science, College of Science, Mathematics and Technology（科学、数学与技术学院计算机科学系） ； Wenzhou-Kean University（温州-凯恩大学） ； Computer Systems Engineering Department, Sukkur IBA University（苏库尔IBA大学计算机系统工程系） ； Yangtze Delta Region Institute (Huzhou), University of Electronic Science and Technology of China（长江三角洲地区研究所（湖州），中国电子科学科技大学） 纠错

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

AI总结 研究针对自动化研究智能体常无法验证实验执行及引用等问题，提出AutoResearch框架，结合多种技术，经实验验证其在多方面提升了研究工件的质量。

PDEFlow: Autonomous Agentic PDE Pipelines for Neural Operator Learning and Solver-Free Inference

PDEFlow：面向神经算子学习与无求解器推理的自主智能体PDE流水线

Akshat Jani, Prathamesh Gadekar, Sakhinana Sagar Srinivas, Venkataramana Runkana

机构 * Tata Research Development and Design Center（塔塔研究发展与设计中心） 纠错

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

AI总结 提出PDEFlow自主智能体框架，将用户ODE/PDE描述转化为神经算子流水线，实现多轮自然语言输入处理、自动数据生成、算子训练与无求解器推理，大幅降低相关科学工程任务的手动干预成本。

Diagnosis-Driven Automatic Repair for Agentic Workflow via Symbolic Inference

通过符号推理实现诊断驱动的智能工作流自动修复

Xuyan Ma, Yawen Wang, Junjie Wang, Xiaofei Xie, Boyu Wu, Mingyang Li, Dandan Wang, Qing Wang

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

AI总结 针对智能工作流可靠性挑战，提出FlowFixer框架，通过将执行转化为符号跟踪、符号推理得行为规范，经规范验证进行故障归因与根因分析，生成修复补丁，还采用预执行评估降成本，实验证明其效果良好。

A Workflow-Aware Serving Layer for Agentic Applications

用于智能应用的工作流感知服务层

Jiayi Qian, Zishen Wan, Hanchen Yang, Chun Tao, Souvik Kundu, Tushar Krishna

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

AI总结 研究智能AI应用工作流，其介于现有两层之间。提出Dyserve工作流感知服务层填补空白，通过整数线性规划在异构后端池编译节点模型和验证器选择，还可在不同压力水平预求解并动态调整。

LLMoxie: Exploring Agentic AI for Scientific Software Development

LLMoxie：探索用于科学软件开发的智能AI

Landung Setiawan, Anant Mittal, Cordero Core, Anshul Tambay, Carlos Garcia Jurado Suarez, David A. C. Beck, Andrew J. Connolly, Vani Mandava

机构 * eScience Institute University of Washington（eScience研究院华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 研究针对科学软件开发中现有AI编码代理的不足，介绍LLMoxie平台及其插件生态系统，通过实践总结多域研究软件工程师中心采用智能AI的挑战、平台设计及操作经验，提升AI编码代理能力。

Comments 9 pages, 4 figures. Accepted to ACM SIGKDD 2026 Workshop: Agentic AI for Scientific and Societal Advances (SciSoc Agents and LLMs). Describes an agentic AI platform for scientific software engineering with governed multi-cloud inference, structured multiagent workflows, and domain-aware coding support (cs.SE, cs.MA, cs.AI)

Using Process Mining to Generate AI Agents from Software Engineering Process Records

利用过程挖掘从软件工程过程记录生成人工智能代理

Saimir Bala, Fabiana Fournier, Lior Limonad, Andreas Metzger

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

AI总结 研究如何在软件工程中结合人工智能代理，面临代理粒度和关注点分离难题。通过过程挖掘，用软件库事件日志发现特定项目代理角色，生成规范与实现，并进行测试和用户研究验证效果。

Comments To be published at the 24th International Conference on Business Process Management (BPM 2026), Process Technology Forum

Organizational Memory for Agentic Business Process Execution

用于智能业务流程执行的组织记忆

Lukas Kirchdorfer, Adrian Rebmann, Christian Warmuth, Timotheus Kampik, Theiss Heilker, Gregor Berg

机构 * SAP Signavio（思爱普西格诺威） 纠错

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

AI总结 研究LLM智能体执行商业流程面临的问题，提出需组织记忆，推导其要求，给出构建与使用架构，并在采购场景中验证其有效性。

Mnemosyne: Agentic Transaction Processing for Validating and Repairing AI-generated Workflows

Mnemosyne: 用于验证和修复AI生成工作流的代理事务处理

Edward Y. Chang, Longling Geng, Emily J. Chang

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； QuadriumAI 纠错

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

AI总结 提出代理事务处理（ATP）模型，将生成动作视为不可信提案，通过确定性约束集验证后才提交，并实现运行时修复，确保状态正确性独立于生成层。

Comments 41 pages, 25 tables, 6 figures

Evaluating Agentic Harness Systems for Autonomous Computational Pathology

评估用于自主计算病理学的智能控制框架系统

Jie Lin, Zongyi Chen, Qiaoling Zheng, Liuyi Wang, Hengyi Jiang, Jiabao Chen, Xiang Liu, Yinghong Yang, Liansheng Wang

机构 * National Institute for Data Science in Health and Medicine, Xiamen University（厦门大学健康医疗大数据国家研究院） 纠错

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

AI总结 研究将高级病理学分析目标转化为可执行工作流，贡献 ACP-Bench 框架，评估 41 个病理学工作流任务、9 个模型和 3 个控制框架组，通过多方面评估为智能系统实现病理学工作流提供标准。

LLM-Driven CI-CD Workflow Intelligence for Cyber Systems Engineering

面向网络系统工程的由大语言模型驱动的持续集成与持续交付工作流智能

Bonan Shen, Jiazhou Gao, Tao Ning, Wei-Jung Huang, Xin Liu

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 研究面向网络系统工程的CI/CD工作流智能，通过基于大语言模型的分析管道，结合多种方法处理大量GitHub库数据，发现问题并得出结果，强调CI/CD可观测性应结合诊断、上下文和人工审查。

Chronos: The AI Co-Historian

迈向AI历史学家：从原始资料中进行代理信息提取

Lorenz Hufe, Niclas Griesshaber, Gavin Greif, Sebastian Oliver Eck, Philip Torr

机构 * Torr Vision Group, Department of Engineering Science, University of Oxford（牛津大学工程科学系托尔视觉组） ； Oxford Centre for Economic and Social History, University of Oxford（牛津大学牛津经济与社会史中心） ； Faculty of Music, University of Oxford（牛津大学音乐学院） ； Fraunhofer HHI（弗劳恩霍夫海因里希·赫兹研究所） 纠错

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

AI总结 本文介绍Chronos项目首个模块，通过自然语言交互将历史文献图像转化为数据，允许历史学家自定义流程、评估模型性能并迭代优化。

On the risk of coding before testing: An empirical study on LLM-based test generation workflow

关于测试前编码风险：基于大语言模型的测试生成工作流程的实证研究

Michael Konstantinou, Florian Tambon, Mike Papadakis

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

AI总结 研究大语言模型在软件工程工作流程中生成代码和测试套件时，生成的代码是否会使后续测试产生偏差，通过实证研究错误传播现象，评估其在多种编程任务和工作流程中的影响。

Look-Ahead-Freedom as Temporal Non-Interference: A Verifiable Correctness Property for Backtesting and Agentic Trading Pipelines

作为时间非干扰的前瞻自由：回测和智能交易管道的可验证正确性属性

Xavier Fonseca

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

AI总结 研究回测和机器学习评估中前瞻偏差问题，指出前瞻自由是时间非干扰属性，开发管道演算，给出值独立片段的类型和效果系统，其线性时间内可靠且可判定，工件验证理论。

Comments Submitted to ACM Transactions on Software Engineering and Methodology

CoGen3D: An Agentic Human-AI Co-Design Pipeline for 3D Asset Generation for Virtual Reality

CoGen3D：用于虚拟现实3D资产生成的智能人机协同设计管道

Weiwei Jiang, Wanyu He, Zheyu Tan, Zheyuan Kuang, Difeng Yu, Shinobu Hasegawa, Sven Mayer, Zhanna Sarsenbayeva

机构 * Nanjing University of Information Science and Technology（南京信息工程大学） ； Japan Advanced Institute of Science and Technology（日本科学技术大学） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； University of Copenhagen（哥本哈根大学） ； TU Dortmund University（多特蒙德技术大学） ； Research Center Trustworthy Data Science and Security（可信数据科学与安全研究中心） 纠错

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

AI总结 研究针对虚拟现实3D资产创作需建模专业知识的问题，引入CoGen3D智能人机协同设计管道，经用户研究评估，发现其可促进创作、改变情感反应，推动创作从技术执行转向协作空间设计。

Agentic Artificial Intelligence for Multistage Physics Experiments at a Large-Scale User Facility Particle Accelerator

面向大规模用户设施粒子加速器的多阶段物理实验的代理AI

Thorsten Hellert, Drew Bertwistle, Simon C. Leemann, Antonin Sulc, Marco Venturini

机构 * Lawrence Berkeley National Laboratory（伯克利国家实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出首个基于语言模型的代理AI系统，实现大规模用户设施粒子加速器上多阶段物理实验的自动化执行，通过结构化执行计划减少准备时间并确保安全约束。

Journal ref Phys. Rev. Research 8, L012017 (2026)

Agentic Orchestration of HPC Applications in Cloud

云中HPC应用程序的智能编排

Vanessa Sochat, Daniel Milroy

专题命中 工作流自动化 ：agentic(title,abstract)

AI总结 研究利用智能代理实现HPC应用程序在云环境中实验运行的全生命周期管理，通过四个知名HPC应用构建多平台镜像并优化，展示成功线性缩放等成果及提出最佳实践。

Comments 11 pages, 8 figures, 3 tables

Square-Root Price Impact Is Necessary for Endogenous Manipulation Cycles in Learning-Agent Markets

平方根价格影响对于学习型代理市场中内生操纵周期是必要的

Yang Zhou, Jianwen Chen, Ruipeng Wei

专题命中 工作流自动化 ：agent(title,abstract)

AI总结 研究单个进化优化的机构代理与众多散户交易者互动的市场，机构代理发现多周期掠夺策略。通过平均场约化映射系统，揭示平方根价格影响的必要性，其是市场非线性动力学系统最优控制解。

A step-by-step workflow to extract the genuine circular dichroism of thin films

从薄片中提取真实圆二色性的一种分步工作流程

Franziska Schölzel, Arina Narudin, Aleksandra Ciesielska, Alexander Ehm, Dietrich R. T. Zahn, Wouter van Gompel, Simon Kahmann, Georgeta Salvan

专题命中 工作流自动化 ：workflow(title,abstract)

AI总结 本文提出一种两步工作流程，通过结合方位旋转与样品翻转，有效消除各向异性引起的伪影，从而提取薄片的真实圆二色信号。

An Empirical Study of Downstream Adaptation for Agent Skills

智能体技能下游适配的实证研究

Xinjian Wu, Jingzhi Gong, Gunel Jahangirova, Zhenpeng Chen, Jie M. Zhang

专题命中 工作流自动化 ：agent(title)；分类 cs.SE

AI总结 研究大语言模型智能体技能下游适配，分析六个技能库的1126个适配实例，构建含46种模式的分类法，揭示重用悖论，发现适配相互依赖及近五分之一适配引入安全敏感内容，为改进技能设计等提供启示。

Comments 10 pages, 3 figures, 13 tables

GLM-5 Serving Parameter Tuning for OpenClaw: Single-Deployment MaaS Inference Optimization for Long-Context Agent Workloads

用于OpenClaw的GLM-5服务参数调优：针对长上下文代理工作负载的单部署MaaS推理优化

Minjie Hua, Ning Wang, Peijun Yang, Kai Wang, Shiguo Lian

机构 * China Unicom（中国联合网络通信集团有限公司） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(title)；分类 cs.AI

AI总结 研究在MaaS多模型推理优化架构中对GLM-5服务参数调优，在单节点优化模块调整相关参数，找到最佳配置，相比基线提升了请求和总令牌吞吐量，降低了平均TTFT和延迟P90，推荐其为默认部署配置。

Comments 10 pages, 3 figures, 2 tables; technical report

dpti: An Automated Thermodynamic Integration Workflow for Phase Diagram Calculations with Machine Learning Interatomic Potentials

dpti：一种使用机器学习原子间势进行相图计算的自动化热力学积分工作流程

Fengbo Yuan, Xin Zhong, Donghao Zheng, Jinzhe Zeng, Linfeng Zhang, Han Wang, Yifan Li

专题命中 工作流自动化 ：workflow(title)

AI总结 研究针对机器学习原子间势的热力学积分计算难题，开发dpti开源Python包，通过可逆积分路径连接参考系统与目标体系，自动化相图计算流程，给出示例验证其有效性。

Memisis: Orchestrating and Evaluating Synthetic Data for Tabular Health Datasets

Memisis：协调和评估表格健康数据的合成数据

Nitish Nagesh, Pengbao Zhou, Atchuth Naveen Chilaparasetti, Yajat Nagaraj Kiran, Tu Nguyen, Arshia Harish Puthran, Muhjaazee Love, Aadi Sharma, Mahdi Bagheri, Ian Harris, Amir M. Rahmani

机构 * University of California Irvine（加州大学尔湾分校） 纠错

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

AI总结 本文提出Memisis工具，通过结合现有合成数据工具、大语言模型和先进评估指标，协调和评估合成数据，以提高下游预测任务和临床决策的质量。

A Systematic Survey on Large Language Models for Evolutionary Optimization: From Modeling to Solving

关于用于进化优化的大语言模型的系统综述：从建模到求解

Yisong Zhang, Ran Cheng, Guoxing Yi, Kay Chen Tan

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

AI总结 该综述聚焦进化优化，通过工作流框架系统回顾相关进展，将文献分为优化建模与求解两阶段，求解阶段再分三类范式，分析方法、局限性及与传统方法关系，还给出基准、比较及应用，并指出研究方向。

Toward Exascale AI for Science: A Scalable AI Skill for Autonomous Microkinetics Discovery

面向百亿亿次AI科学计算：一种可扩展的AI技能用于自主微观动力学发现

Ken-ichi Nomura, William Dawson, Nabankur Dasgupta, Taufeq Mohammed Razakh, Thomas Linker, Kai Ito, Aiichiro Nakano

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

AI总结 提出可扩展的AI驱动框架，结合智能体工作流自动化、高性能计算和科学代理模型，实现自主微观动力学发现，减少专家干预并评估代理模型可靠性。

Determinants and Limits of LLM Security-Tool Orchestration: A Study with HexStrike-AI

大语言模型安全工具编排的决定因素与限制：基于HexStrike-AI的研究

Romain Gerard, Assmaa Zeghaider, Yan Guo

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Suzhou Institute for Advanced Research（苏州研究院） 纠错

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

AI总结 以HexStrikeAI为测试平台，通过评估系统、诊断故障并改进，运行多类挑战，发现驱动客户端是固定模型的首要因素，整体解决率提升，剩余故障受推理或环境限制，还讨论了编排器评估及局限性。

Medical Heuristic Learning: An LLM-Driven Framework for Interpretable and Auditable Clinical Decision Rules

医学启发式学习：一个用于可解释和可审计临床决策规则的LLM驱动框架

Wei Xu, Ke Yang, Gang Luo, Keli Zheng, Lingyan Hu, Jing Wang, Kefeng Li

机构 * Centre for Artificial Intelligence Driven Drug Discovery, Macao Polytechnic University（人工智能驱动药物发现中心，澳门理工学院） ； Key Laboratory of Short-Range Radio Equipment Testing and Evaluation, Ministry of Industry and Information Technology Terahertz Science Application Center (TSAC), Beijing Institute of Technology（工业和信息化部短距离无线电设备测试与评估重点实验室，太赫兹科学应用中心（TSAC），北京理工大学） ； Department of Critical Care Medicine, Yantai Yuhuangding Hospital, Qingdao University（重症医学科，烟台友谊医院，青岛大学） ； Faculty of Education, The University of Hong Kong（教育学院，香港大学） ； College of Information Engineering, Dalian University（信息工程学院，大连大学） 纠错

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

AI总结 提出医学启发式学习（MHL），利用LLM驱动的工作流优化确定性可执行决策系统，生成可解释、可审计的Python决策规则，在医学数据集上达到与最先进方法相当的性能，并支持小样本和高度不平衡场景。

Deriving Benchmarking Datasets from Long-Form Recordings: Challenges and Opportunities

从长时长录音推导基准数据集：挑战与机遇

Kaveri K. Sheth, Lawrence Borst, Tarek Kunze, Marvin Lavechin, Okko Räsänen, Sho Tsuji, Loann Peurey, Alix Bourrée, Alejandrina Cristia

机构 * LAAC, LSCP, DEC, ENS, EHESS, CNRS, PSL University, Paris, France（法国巴黎PSL大学、CNRS、EHESS、ENS、DEC、LSCP、LAAC） ； Laboratoire d'Informatique et Systèmes, Université Aix-Marseille, CNRS, France（法国国家科学研究中心、艾克斯-马赛大学信息与系统实验室） ； Signal Processing Research Centre, Tampere University, Finland（芬兰塔尔库大学信号处理研究中心） 纠错

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

AI总结 针对儿童长时长录音用于早期语言研究的跨库复用难、缺标准基准、隐私合规差问题，提出含标准化数据集、可复现流水线、伦理生态系统的综合框架。

Medi-Gemma: A Hybrid Clinical Decision Support System Integrating Deterministic EMR Analytics and Retrieval-Augmented Generation

Medi-Gemma：一种集成确定性电子病历分析与检索增强生成的混合临床决策支持系统

Mohammed Saim Ahmed Quadri, Yunzhe Xue, Justin W. Ady, Usman Roshan

机构 * New Jersey Institute of Technology（新泽西理工学院） ； Robert Wood Johnson Hospital（罗伯特·伍德·约翰逊医院） 纠错

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

AI总结 介绍用于伤口病理分类和工作流程自动化的临床决策支持系统Medi-Gemma，其采用解耦框架，经多阶段管道处理数据请求，关键贡献是地面真值注入模块，验证表明该架构有诸多优势。

Can temporal article-level credibility signals improve domain-level credibility prediction?

时间性文章级可信度信号能否改善领域级可信度预测？

Islam Eldifrawi, Shengrui Wang, Amine Trabelsi

机构 * Usherbrooke 纠错

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

AI总结 研究新兴网络领域可信度评估难题，介绍基于专家评级的领域可信度评估框架DCEF，探讨能否依专家流程从文章评估领域可信度，无需领域先验知识。

TATG: Tracking-Aware Testing Objective for LLM-based Test Generation

TATG：基于大语言模型的测试生成的跟踪感知测试目标

Guancheng Wang, Qinghua Xu, Lionel C. Briand

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

AI总结 针对复杂Java方法自动化单元测试生成难的问题，TATG提出基于大语言模型的单元测试生成方法，引入统一目标表示跟踪测试需求，采用两阶段工作流程，实验证明其相比其他方法有显著提升。