AI Agent

LOGOS: A Living Logic for AI Agent Teams That Evolve With Humans

LOGOS：一种与人类共同进化的人工智能代理团队的动态逻辑

Yuma Ichikawa, Yamato Arai, Kosaku Kimura, Akira Sakai, Hiromichi Kobashi

机构 * Fujitsu Limited（富士通有限公司） ； RIKEN Center for AIP（理化学研究所人工智能中心） ； The University of（某大学（原文未完整给出大学名称）） 纠错

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

AI总结 研究人工智能代理团队与人类共同进化的问题，提出LOGOS这一可插拔层，通过编译多模态输入、转换代理活动并应用验证，实现可验证的人机循环工程，为可问责自动化提供动态逻辑。

Comments 58 pages, 14 figures

A Formal Hierarchical Architecture for Agentic Orchestration with Stack-Based Execution and Lazy Discovery

一种用于智能体编排的形式化分层架构，基于栈的执行和惰性发现

Prashant Devadiga, Abhishek, Adithya Mishra, Alok Singh, Amisha Sinha, Asit Desai, Gaurang Dahad, Harshit Bhushan, Mandati Pramod Reddy, Prakhar Gupta, Rupesh Patil, Siddhi Behere

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

AI总结 研究大语言模型智能体架构瓶颈，提出分层基于技能的编排架构，通过LIFO栈和惰性发现协议解决问题，防止输出泄漏，并进行数学形式化、算法分析及基准测试，为企业环境部署提供隔离保证。

Dynamic Agent Skills: A Lifecycle Survey and Taxonomy of Evolving Skill Libraries

动态智能体技能：不断演进的技能库的生命周期调查与分类法

Yubo Li

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 研究大型语言模型智能体中技能库随时间的变化，通过分类法、生命周期架构和技能记录模式等工具组织文献，合成证据分级模式，指出相关问题并提出报告标准及开放问题。

Comments Accepted by TMLR (2026.07), OpenReview Link: https://openreview.net/forum?id=cjU3YbcRr8

Journal ref Transactions on Machine Learning Research, 2026

Fundamental market design as a layer of AI-agent alignment

作为人工智能-智能体对齐层次的基础市场设计

Omar Inverso, Emilio Tuosto, Dragisa Zunic

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

AI总结 研究探讨市场中人工智能-智能体对齐，提出将基础市场设计视为该对齐层次，通过对市场核心形式化建模，利用理论计算机科学严谨性构建透明盒模型，支持激励分析与机制设计，使期望行为受青睐，不良行为难维持。

Comments Accepted as at the EC'26 Workshop on Incentive-Based AI Alignment, co-located with the 27th ACM Conference on Economics and Computation, Rome, Italy, July 2026. This version is prepared for public dissemination following workshop acceptance

Filtering Harmful Actions Isn't Enough: Phantom Transfer in Agentic SDF

过滤有害行为是不够的：智能体自反决策函数中的幻影转移

Chinmayi Dixit

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

AI总结 研究在含对抗交互的合成智能体轨迹训练的影响，通过微调Llama 3.3 70B Instruct并评估，发现有害行为过滤不足，生成过程引入失调倾向且分散编码，依赖生成模型，安全基准难区分影响，强调动作级过滤无法确保合成智能体训练数据安全。

Who&When Pro: Can LLMs Really Attribute Failures in AI Agents?

Who&When Pro：大语言模型真的能归因人工智能代理中的失败吗？

Jiale Liu, Huajun Xi, Shaokun Zhang, Yifan Zeng, Tianwei Yue, Chi Wang, Jian Kang, Qingyun Wu, Huazheng Wang

机构 * OpenAI ； Anthropic ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

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

AI总结 研究聚焦于大语言模型能否归因人工智能代理中的失败，引入Who&When Pro基准，通过严格管道构建大量失败轨迹，经广泛实验分析，揭示模型归因故障模式，为自动故障归因系统提供实证指导。

Faithful, Not Corrective: Message-Format Effects in Multi-Hop Agent Relays Are Tier-Dependent

忠实而非纠正：多跳智能体中继中的消息格式效应取决于层级

Zayx Shawn

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

AI总结 研究多跳智能体中继中消息格式效应，引入可控测试平台，发现格式效应取决于层级，强中继近乎无损，弱中继下跨格式差异增大，配对分叉注入中错误值保留情况与真实值保留匹配，结构提供错误定位通道，格式选择应依最弱中继。

Descriptive Execution of HPC Applications and Workflows

高性能计算应用程序和工作流的描述性执行

Vanessa Sochat, Daniel Milroy

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

AI总结 研究评估智能框架在高性能计算中的表现，该框架结合大语言模型及资源，能完成扩展研究、作业规范转换和生物科学工作流三项任务，揭示特定任务失败模式，为多集群设置开发提供宝贵信息。

Comments 8 pages, 6 figures, 3 tables

An End-to-End Hybrid Quantum--Classical Sampling Workflow for Discrete Markov Random Fields: A Reproducible Case Study

离散马尔可夫随机场的端到端混合量子-经典采样工作流程：一个可重现的案例研究

Arul Rhik Mazumder

机构 * School of Computer Science（计算机科学学院） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(title)；分类 cs.LG

AI总结 研究离散马尔可夫随机场采样难题中，对小MRF采用幅度编码独立同分布采样，与经典MCMC比较。通过多个实例展示不同方法的ESS比率等，还进行了预处理时间、MPS缩放及VQC与MPS的比较，揭示各方法特点及差距。

Comments 9 pages, 7 figures, 9 tables, Accepted to IEEE International Conference of Quantum Computing and Engineering - QCE 2026 in the Quantum End-to-End Hybrid Case Studies (QECS) Technical Papers track

A New Workflow for Materials Discovery Bridging the Gap Between Experimental Databases and Graph Neural Networks

一种新的工作流程用于材料发现，弥合实验数据库与图神经网络之间的差距

Brandon Schoener, Yuting Hu, Pasit Wanlapha, Akshay Rengarajan, Ian Moog, Michael Wang, Peihong Zhang, Jinjun Xiong, Hao Zeng

机构 * Department of Physics, University at Buffalo, State University of New York, Buffalo, NY ； Department of Computer Science \& Engineering, University at Buffalo, State University of New York, Buffalo, NY ； Institute for Artificial Intelligence ； Data Science, University at Buffalo, State University of New York, Buffalo, NY 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(title)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出了一种新的工作流程，通过将实验数据库与晶体学信息文件对齐，弥补了实验数据与图神经网络之间的差距，提升了材料属性预测的准确性和效率。

Comments 8 pages, 3 figures, 1 table, submitted to Journal of Magnetism and Magnetic Materials

AfterVibe: What Remains When the Conversation Ends

AfterVibe：对话结束后留下了什么

Matteo Paltenghi, Satish Chandra

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

AI总结 AfterVibe框架从vibe编码会话恢复自然语言规范，用语言模型提取规范并经再生测试验证，在72个项目上评估发现其恢复的规范抽象且强，优于人工描述，可迭代加强，意味着规范或成人工审查主要工件和记录来源。

BackgroundMellow: A Multi-Modal Cohesive Framework for Narrative-Driven Rich Cinematic Soundscape Generation

BackgroundMellow：一种用于叙事驱动的丰富电影音效生成的多模态凝聚框架

Ajitesh Jamulkar, Aritra Hazra

机构 * Indian Institute of Technology Kharagpur（印度理工学院卡拉格布尔分校） 纠错

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

AI总结 多模态AI中为文本叙事生成电影音效困难，BackgroundMellow框架将其视为编排与信号处理问题，通过主 - 专家架构、Tango2模型、背景音乐检索器及NLP模块实现，经实验验证在时间同步等方面有效。

Comments 7 pages

Relaxing Faithfulness with Intervention-Only Causal Discovery

通过仅干预因果发现放松忠实性

Bijan Mazaheri, Jiaqi Zhang, Caroline Uhler

机构 * Thayer School of Engineering Dartmouth College（达特茅斯学院塞耶工程学院） ； Broad Institute of MIT and Harvard（麻省理工学院和哈佛大学布罗德研究所） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 研究因果发现算法，指出常见流程中第一步的忠实性假设在自然系统中常被违反。提出干预即时忠实性假设，表明其足以用硬干预非参数识别因果结构，将干预作为因果结构信息主要载体，还针对干预范围有限情况指定等价类。

Comments Accepted to UAI 2026

Maintenance and Support in Community-Driven Scientific Pipeline Ecosystems: A Cross-Platform Empirical Study of nf-core

社区驱动的科学管道生态系统中的维护与支持：对nf-core的跨平台实证研究

Khairul Alam, Kowsik Roy, Md Shamimur Rahman, Banani Roy

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

AI总结 研究社区驱动的科学管道生态系统nf-core中的维护与支持，通过分析大量GitHub问题、拉取请求及论坛讨论来研究相关问题、解决因素等，发现不同平台作用不同，解决结果与多种因素有关，跨平台分析揭示了内部可追溯性及联系有限的情况。

Comments 42 pages

Are We Ready for AI-Driven Discovery? AI Verification Before the Next Fundamental Physics Breakthrough

我们准备好迎接人工智能驱动的发现了吗？在下一次基础物理学突破之前进行人工智能验证

Gaia Grosso, Vinicius Mikuni, Lukas Heinrich

机构 * NSF AI Institute for Artificial Intelligence and Fundamental Interactions（NSF人工智能与基本相互作用研究院） ； MIT Laboratory for Nuclear Science（MIT核科学实验室） ； School of Engineering and Applied Sciences, Harvard University（哈佛大学工程与应用科学学院） ； Nagoya University（名古屋大学） ； Technical University Munich（慕尼黑技术大学） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） 纠错

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

AI总结 探讨在基础物理学中，随着机器学习日益自主，确保其可靠性至关重要。通过VERaiPHY计划框架，结合统计发现工作流程确定验证时机，强调归纳偏差等局限，思考物理学家角色，以实现机器学习在物理学中负责任的整合。

CatRetriever: Contrastive Representation Learning for Slab-to-Bulk Retrieval in Generative Catalyst Discovery

CatRetriever：用于生成催化剂发现中从平板到体相检索的对比表示学习

Jungho Oh, Woosung Kim, Dong Hyeon Mok, Jonggeol Na, Seoin Back

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

AI总结 研究针对生成催化剂模型平板与体相连接缺失问题，提出对比表示学习模型CatRetriever，能准确检索体相候选物，还扩展其框架为吸附能目标体相发现管道，为连接催化剂生成模型与体相催化剂发现提供可扩展途径。

An Approximate Graph Elicits Detonation Lattice

近似图激发爆轰晶格

Vansh Sharma, Venkat Raman

机构 * Department of Aerospace Engineering, University of Michigan（密歇根大学航空航天工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出基于图论的新型算法，用于精确分割和测量爆轰细胞，解决传统2D边缘检测方法的局限性，通过分割模型实现无训练的准确提取细胞模式。

Comments 3D Detonation; Soot Foil; Graph; Cell Classification; Cellular Detonation; Detonation Lattice; SAM Model

The GRADIEND Python Package: An End-to-End System for Gradient-Based Feature Learning

GRADIEND Python包：一种基于梯度的特征学习端到端系统

Jonathan Drechsel, Steffen Herbold

机构 * Faculty of Computer Science and Mathematics University of Passau（计算机科学与数学学院 巴伐利亚大学） 纠错

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

AI总结 GRADIEND Python包提供端到端系统，通过语言模型中的事实-反事实MLM和CLM梯度学习特征方向，并支持特征数据创建、训练、评估及多特征比较。

Reinforcement Learning in the Real World: A Survey of Statistical Challenges and Future Directions

现实世界中的强化学习：统计挑战与未来方向综述

Asim H. Gazi, Yongyi Guo, Daiqi Gao, Ziping Xu, Kelly W. Zhang, Susan A. Murphy

机构 * Department of Computer Science, Harvard University（哈佛大学计算机科学系） ； Department of Statistics, University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校统计学系） ； Department of Statistics, Harvard University（哈佛大学统计学系） ； School of Data Science and Society, University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校数据科学与社会学院） ； Department of Mathematics, Imperial College London（伦敦帝国理工学院数学系） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文综述现实世界强化学习应用，指出其研究与部署存在差距及两大挑战。将应用框架化为三部分过程，回顾应对统计挑战的进展，涵盖在线、离线方法及持续改进设计，还概述受应用启发的未来研究方向。

RegCheck: A tool for structured comparisons between study registrations and papers

RegCheck：一个用于研究注册与论文之间结构化比较的工具

Jamie Cummins, Beth Clarke, Ian Hussey, Malte Elson

机构 * Bennett Institute of Applied Data Science, University of Oxford（贝内特应用数据科学研究所，牛津大学） ； Institute of Psychology, University of Bern（心理学研究所，伯恩大学） 纠错

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

AI总结 介绍RegCheck工具，用于比较研究注册与论文。利用人工智能，模块化设计，让用户决定比较特征并提供相关文本，生成可共享报告，适用于多领域多格式，有望成为可重复科学的可扩展基础设施。

Comments 26 pages, 4 figures, 1 table

InqEduAgent: Adaptive AI Learning Partners with Gaussian Process Augmentation

InqEduAgent：具有高斯过程增强的自适应人工智能学习伙伴

Wen-Xi Yang, Tian-Fang Zhao, Guan Liu

机构 * Guangdong Institute of Smart Education（广东智能教育研究院） ； Jinan University（暨南大学） ； School of Journalism and Communication（新闻与传播学院） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对探究式教育中学习伙伴分配问题，提出InqEduAgent框架，集成高斯过程增强匹配机制，能基于先验知识模式选自适应伙伴，实验证明其性能优越，推进了人机协作学习及相关领域发展。

Comments Accepted by the 2026 8th Asia Conference on Machine Learning and Computing (ACMLC 2026)

Doctor-Optimal Stability in Unitary Many-to-Many Markets

酉多对多市场中的医生最优稳定性

Yi-You Yang

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)

AI总结 研究双边酉多对多医生-医院匹配问题，以选择函数为原语，分析医生和医院选择特性。通过医生提出的累积报价过程得出最大稳定分配，引入弱医院准稳定分配并证明其形成有限格，最大元素为稳定的，得出累积报价结果等三者一致，且共同分配是医院最悲观的，总需求定律下代理人签合同数量相同。

Comments 29 pages

Bayesian Robustness Values for Modern Causal Panel Estimators via Riesz Representations

通过里斯表示法得到现代因果面板估计量的贝叶斯稳健性值

Makoto Nakakita, Takahiro Hoshino

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 该研究为因果面板估计量开发敏感性分析工作流程，结合里斯表示法与部分\(R^2\)值，分离两条报告路径，推导特定估计量的里斯诊断，经蒙特卡罗测试和实例应用验证，展示了方法在因果面板估计中的有效性。

X-GuideAR: An Augmented Reality Framework to Mitigate Radiation Exposure during Fluoroscopic Guidance

X-GuideAR：一种在荧光镜引导下减轻辐射暴露的增强现实框架

Mingxu Liu, Zixuan Liu, Ruchen Cai, Yu-Chen Ku, Suxi Gu, Amit Jain, Alejandro Martin-Gomez, Mehran Armand

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； University of Arkansas（阿肯色大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 研究针对骨科手术中“荧光镜搜索”增加辐射暴露的问题，提出X-GuideAR增强现实框架，通过合成X射线预览加速搜索、减少辐射，经初步研究，该框架在S2AI螺钉放置中减少X射线数量，提高螺钉直径安全性，助力更安全高效手术。

Ichnos+: Estimating the Carbon Footprint of Scientific Workflows Using Fitted Power Models

Ichnos+：使用拟合功率模型估算科学工作流的碳足迹

Kathleen West, Youssef Moawad, Philipp Thamm, Vasilis Bountris, Giulio Attenni, Magnus Reid, Yehia Elkhatib, Lauritz Thamsen

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 研究针对数据密集型科学工作流能耗大、碳排放高的问题，提出Ichnos+系统，基于工作流跟踪、节点功率模型和碳强度数据估算碳足迹，经评估其能耗估计误差低，还能扩展到其他系统，精度高。

Comments paper pre-print

Determinacy Witnesses in the Completely Monotone--Stieltjes--Bernstein Hierarchy

完全单调 - 斯蒂尔杰斯 - 伯恩斯坦层次结构中的确定性见证

Domingos S. P. Salazar

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 研究完全单调 - 斯蒂尔杰斯 - 伯恩斯坦层次结构中的成员问题，通过见证演算，结合具体字典与传输规则，用于多种函数及序列。应用于多个问题，如双伽马桥恒等式等，工作流程统一，每个排除都有精确证书。

Comments 33 pages, 35 references, no figures

Multi-Catheter Digitization in Brachytherapy via Few-Shot Synthetic-to-Real Learning and Structure-Aware Tracking

通过少样本合成到真实学习和结构感知跟踪实现近距离放射治疗中的多导管数字化

Zhuo Xiao, Bo Liu, Jingjing Wang, Qinglong Yao, Haitao Sun, Fugen Zhou, Junjie Wang, Qiuwen Wu, Ping Jiang

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 研究针对近距离放射治疗中导管数字化难题，开发数据高效、物理引导框架，经两阶段实现多导管数字化。先预训练植入区域感知网络再微调，结合结构感知重建模块。实验验证其有效性，能为临床工作流程提供高效数字化方案。

Comments 9 figures and 2 tables

Toward Quantum Utility in Correlated Topological Matter: Variational Preparation of Fractional Quantum Hall Manifolds

走向关联拓扑物质中的量子效用：分数量子霍尔流形的变分制备

Sergio F. Expósito, Unai Aseginolaza, Raúl Guerrero-Avilés, Joaquim Jornet-Somoza, Francisco Guinea, Juan Borge

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 研究利用变分量子算法在近期量子处理器上制备和表征分数量子霍尔态，针对\(\nu = 1/3\) 劳克林相，在霍尔丹球面和环面两种几何结构中进行基准测试，结果显示能近似重建低能结构，为量子模拟提供途径。

Comments 13 pages, 4 figures, 4 tables, 1 supplemental material in pdf

SlaKoNet-VQD: A universal Slater-Koster tight-binding Hamiltonian for variational quantum band-structure calculations on near-term hardware

SlaKoNet-VQD：用于近期硬件上变分量子能带结构计算的通用斯莱特-科斯特紧束缚哈密顿量

Akshaya Ajith, Jaehyung Lee, Charles Rhys Campbell, Kamal Choudhary

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 研究针对近期硬件上周期性固体变分量子能带结构计算中构建哈密顿量成本高的问题，结合SlaKoNet模型与VQD算法，实现通用神经哈密顿量生成，经多材料基准测试及扩展，可进行高通量VQA基准测试和协同优化以发现材料。

Nonlinear MESA-RSP Modeling of Delta Cephei: Period Matching, Amplitude Control, and Model-Acceptance Diagnostics

造父变星的非线性MESA - RSP建模：周期匹配、振幅控制和模型接受度诊断

Zuhoor Elahi, Christopher Sirola, Wafa Gull

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 研究针对造父变星，利用MESA - RSP构建非线性径向脉动计算。通过调整参数使模型周期与观测值接近，但发现仅周期匹配不足。探索涡粘性阻尼参数控制振幅，并给出分类方案，表明可接受的非线性造父变星模型需多方面条件。

Comments 20 pages, 7 figures, 5 tables