AI Agent

Tool-Making and Self-Evolving LLM Agents in Low-Latency Systems

低延迟系统中的工具制作与自我进化大语言模型智能体

Kalle Kujanpää, Ning Liu, Shahnawaz Alam, Yeshwanth Reddy Sura, Tianyu Yang, Kristina Klinkner, Shervin Malmasi

机构 * Amazon（亚马逊） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG、cs.SE

AI总结 研究如何解决生产LLM智能体因重复生成代码浪费延迟和可靠性的问题，提出用智能工具制作管道取代推理时编码循环，部署该方法使系统更快、更可靠、易操作，降低延迟和错误率，提高可审计性。

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Agentic Neural Architecture Search

智能体神经架构搜索

Seokhoon Jeong, Mijung Kim, Taehwan Kim

机构 * Artificial Intelligence Graduate School, Ulsan National Institute of Science and Engineering（人工智能研究生院，乌山科学与工程研究院） ； Department of Computer Science and Engineering, Ulsan National Institute of Science and Engineering（计算机科学与工程系，乌山科学与工程研究院） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title)；分类 cs.AI

AI总结 研究探索LLM驱动设计与NAS驱动搜索的分工，提出用LLM生成种子架构并分解为带插槽架构供NAS搜索的机制，在AgentNAS中实例化，在多任务上表现出色，两种搜索机制互补。

Context Graphs for Proactive Enterprise Agents

用于主动企业智能体的上下文图

Avinash Kumar

专题命中 工具调用 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究旨在让企业智能体更主动，提出上下文图结构，定义相关检测引擎、评分器和呈现层，形式化组件并给出Python实现，经案例研究评估，该方法提升了Precision@5，降低误报率和平均呈现时间。

How Analysts Use AI in High-Stakes Crime Linkage: An Industrial Study

分析师如何在高风险犯罪关联中使用人工智能：一项行业研究

Jessica Woodhams, Amy Burrell, Wanyin Li, Fahim Ahmed, Matthew Tonkin, Jan Lemeire, Arkady Konovalov, Steven Frisson, Mark Webb, Sarah Galambos, Vesna Nowack, Dalal Alrajeh

专题命中 工具调用 ：workflow(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 研究探讨分析师在高风险犯罪关联中如何用AI，通过与英国执法机构合作开发工具并进行混合方法可用性研究，发现分析师有选择地用AI预测且常验证，还关注模型特征，强调AI决策支持工具要整合解释与传统方法及现场评估的重要性。

Comments 12 pages, 6 figures, FSE Industry

A Tool Bottleneck Framework for Clinically-Informed and Interpretable Medical Image Understanding

用于临床信息丰富且可解释的医学图像理解的工具瓶颈框架

Christina Liu, Alan Q. Wang, Joy Hsu, Jiajun Wu, Ehsan Adeli

机构 * California Institute of Technology（加州理工学院） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：tool-use(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对医学图像理解中工具组合难的问题，提出工具瓶颈框架（TBF），利用工具瓶颈模型（TBM）组合VLM选择的工具，通过神经网络计算融合工具输出，在组织病理学和皮肤病学任务中表现出色，提升医学图像理解且使预测更具可解释性。

Journal ref Proceedings of the 9th International Conference on Medical Imaging with Deep Learning, Proceedings of Machine Learning Research 315 (2026) 2958-2986

weightflow: declarative, recipe-aware survey weighting in R

Weightflow：R 中声明式、可感知配方的调查加权

Juan Pablo Ferreira

专题命中 工具调用 ：workflow(abstract)

AI总结 研究为复杂调查生成权重的方法，提出 Weightflow 包，通过声明式 API 构建权重，将定义与应用分离，可重现可审计，能传播各阶段不确定性，实现多种校准及调整，经验证在实际数据中能恢复已知贫困率。

Comments 13 pages, 7 figures. Software on CRAN: https://CRAN.R-project.org/package=weightflow ; docs: https://jpferreira33.github.io/weightflow/

Mini-Programs, Mega-Problems: Unveiling OAuth-based Authentication Misuses in Mini-Programs via Dynamic Analysis

小程序、大问题：通过动态分析揭示小程序中基于 OAuth 的认证滥用情况

Zidong Zhang, Zhentao Xie, Lingyun Ying, Qinsheng Hou, Yacong Gu, Wenrui Diao, Jianliang Wu

专题命中 工具调用 ：workflow(abstract)

AI总结 研究通过动态分析揭示小程序中基于 OAuth 的认证滥用问题，设计 MINIAUTH 框架，对大量微信和百度小程序进行分析，发现多种滥用案例及百度 API 加密缺陷，强调加强开发者指导与平台保护的必要性。

Comments Accepted by ACM CCS 2026

Finding Simple Proofs for First-Order Optimization

寻找一阶优化的简单证明

Daniel Berg Thomsen, Manu Upadhyaya, Baptiste Goujaud, Aymeric Dieuleveut, Adrien Taylor

专题命中 工具调用 ：workflow(abstract)

AI总结 该研究针对一阶优化，将寻找简单证明结构设为第二阶段优化问题，从对偶证书出发，运用稀疏优化等工具开发后处理程序，通过特定特征衡量复杂度并引入多种方法，能简化证明结构，降低后续人工处理复杂度。

Blind Line Search System: BLiSS

盲线搜索系统：BLiSS

Luis Abalo, Graciela Sanjurjo-Ferrín, Jessica Planelles-Villalva, José Joaquín Rodes-Roca, José Miguel Torrejón

专题命中 工具调用 ：workflow(abstract)

AI总结 针对X射线天文台揭示更多微弱和混合发射线，现有分析方法难对大型数据集均匀分析的问题，提出开源Python包BLiSS，可快速盲检测和表征发射线候选者，无需先验模型，经实例验证性能良好，提供了相关工作流程。