AI Agent

Internet of Agentic Things: Networked AI Agents for Closed-Loop IoT Orchestration

智能物联网络：用于闭环物联网编排的联网人工智能代理

Quanyan Zhu

机构 * New York University, Tandon School of Engineering（纽约大学坦登工程学院） 纠错

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

AI总结 介绍智能物联网络（IoAT）架构框架，它集成多种技术成统一闭环编排框架，由多层通过自主AI代理连接，用半形动态规划框架形式化问题，以智能建筑编排为例，还讨论了相关关键研究挑战。

Human-AI Agent Interaction as a Neuroplastic Training Environment

作为神经可塑性训练环境的人类与人工智能代理交互

Eranga Bandara, Ross Gore, Asanga Gunaratna, Ravi Mukkamala, Nihal Siriwardanagea, Gihan Siriwardanagea, Sachini Rajapakse, Isurunima Kularathna, Pramoda Karunarathna, Chalani Rajapakse, Sachin Shetty, Christopher K. Rhea, Ng Wee Keong, Kasun De Zoysa, Amin Hass, Shaifali Kaushik, Wathsala Herath, Preston Samuel, Anita H. Clayton, Atmaram Yarlagadd

机构 * Old Dominion University（奥多明尼昂大学） ； AI Motion Labs（人工智能运动实验室） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Colombo（科伦坡大学） ； Accenture Technology Labs（埃森哲技术实验室） ； GSI Scandinavia AB（GSI斯堪的纳维亚公司） ； Lithuanian University of Health Sciences（立陶宛健康科学大学） ； Department of Psychiatry and Neurobehavioral Sciences, University of Virginia School of Medicine（弗吉尼亚大学医学院精神病学和神经行为科学系） ； Blanchfield Army Community Hospital（布兰奇菲尔德陆军社区医院） ； McDonald Army Health Center（麦克唐纳陆军健康中心） 纠错

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

AI总结 研究人类与AI代理交互这一日常活动，发现其是神经可塑性训练环境。提出利用此环境产生相反效果的框架，通过三层观察和两种应用模式实现，以生成图像提示为例展示该框架能使观察与否行为相同但神经学相反。

Open-KNEAD: Knowledge-grounded Nutrition Estimation via Agentic Decomposition

Open-KNEAD：通过智能分解实现基于知识的营养估计

Bruce Coburn, Jingbo Yue, Jinge Ma, Siddeshwar Raghavan, Gautham Vinod, Fengqing Zhu

机构 * Purdue University（普渡大学） 纠错

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

AI总结 研究探讨多模态大语言模型用于膳食评估时检索增强基础方法是否仍有价值。提出无需训练、可本地部署的Open-KNEAD框架，通过营养感知检索关联食物项与FNDDS代码，提高份量估计，还能恢复非美国烹饪风格估计偏差，优势显著并开源相关框架与知识库。

Comments 10 pages main paper, 5 pages supplementary

Fin-Analyst at FinMMEval 2026 Task 3: A Live Hybrid Trading Agent with LLM Specialists and Rule-Based Signals

2026年金融市场评估任务3中的金融分析师：一个结合大型语言模型专家和基于规则信号的实时混合交易代理

Mohotarema Rashid, Lingzi Hong, Junhua Ding, K. S. M. Tozammel Hossain

机构 * University of North Texas（北德克萨斯大学） 纠错

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

AI总结 研究针对金融市场评估任务3，提出结合LLM专家和规则信号的混合交易代理Fin-Analyst，用于特斯拉和比特币交易。通过多源信息聚合及规则投票，在特斯拉交易上取得高回报率，比特币交易表现良好，还分析了排名逆转原因及信号影响等，为后续模型改进提供依据。

Comments 14 pages, 7 tables, 1 figure. CLEF 2026 FinMMEval Task 3 Working Notes

Metric-Guided Synthetic Image Data Rendering for Deep Learning compatible with Agentic AI

用于与智能人工智能兼容的深度学习的度量引导合成图像数据渲染

Martina Radoynova, Samuel Pantze, Trina De, Ulrik Günther, Artur Yakimovich

机构 * Center for Advanced Systems Understanding (CASUS)（高级系统理解中心） ； Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf e. V. (HZDR)（德累斯顿-罗森多夫亥姆霍兹中心） ； Institute of Computer Science, University of Wrocław（弗罗茨瓦夫大学计算机科学研究所） ； Cluster of Excellence Physics of Life, TU Dresden（德累斯顿工业大学生命物理卓越集群） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agentic(title,abstract)

AI总结 研究针对科学应用中深度学习计算机视觉数据收集标注难题，提出GraNatPy包用度量引导合成图像数据渲染，经实验证明其能提升渲染数据集质量及检测模型性能，还将数据渲染转化为智能技能优化参数。

Comments 17 pages, 3 figures, 4 pages

A Quantum-HPC Hybrid Workflow for Reaction-Center Electronic Dynamics: Application to a Cytochrome P450-Inspired Iron-Complex Model

用于反应中心电子动力学的量子-高性能计算混合工作流程：应用于细胞色素P450启发的铁络合物模型

Shintaro Maekawa, Takao Otsuka, Riku Masui, Juan W. Pedersen, David Muñoz Ramo, Yasushi Okuno, Kentaro Yamamoto

专题命中 工作流自动化 ：workflow(title,abstract)

AI总结 该研究针对多态反应中心化学，构建与反应坐标相关的有效哈密顿量，经映射用耦合修剪和一阶Trotter化在囚禁离子硬件演示工作流程，建立评估框架，展示多态电子动力学，可验证简化哈密顿量。

Comments 15 pages, 12 figures; Updated acknowledgments and funding information to match the submitted manuscript. No changes to the scientific results or conclusions

Ai2-Kit: Streamlining AI-Accelerated Ab Initio Workflows for Complex Chemical Systems

Ai2-Kit: 为复杂化学系统简化AI加速从头算工作流

Sheng Bi, Wei-Hong Xu, Yong-Bin Zhuang, Jia-Xin Zhu, Jiang-Peng Qiu, Yu-Hang Tang, Xiang-Long Du, Qi You, Yun-Pei Liu, Fu-Qiang Gong, Yu-Xin Guo, Yi-Ze Wang, Cheng-Xuan Wang, Zi-Heng Gong, Zi-Qiang Chen, Chang Liu, Siyuan Han, Jian Gu, Jia-Xin Li, Yi-Ming Chen, Lin Huang, Si-Jie Chen, Bo-Ying Huang, Jie-Zhen Xia, Fan-Jie Xu, Su-Yang Zhong, Peng-Wei Xu, Jun-Yi Wang, Xing-Yun Xie, Yu-Lei Gong, Yan-Yi Su, Yue Liu, Rui-Hao Bi, Lang Li, Fei-Teng Wang, Jing-Xiang Zou, Mei Jia, Jie-Qiong Li, Min Lin, Qi-Yuan Fan, Juan-Juan Sun, Jia-Bo Le, Zixuan Wei, Jin-Yuan Hu, Meng-Lei Jia, Yan Sun, Xiao-Hui Yang, Fujie Tang, Feng Wang, Jun Cheng

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

AI总结 提出ai2-kit工具包，通过命令行和Python API整合第一性原理计算、机器学习势训练、分子动力学、增强采样和HPC编排，实现复杂化学系统的AI加速从头算工作流自动化与可扩展。

Comments 24 pages, 11 figures. Submitted to Chemical Science

Evaluating Nonuniform Dependability Across Response Conditions: A Conditional Generalizability Framework Illustrated in Automated Essay Scoring

评估跨响应条件的非均匀可靠性：自动作文评分中的条件可推广性框架

Yi Gui

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

AI总结 研究针对自动作文评分中跨响应条件非均匀可靠性评估问题，引入含三个部分的条件可推广性框架，通过比较分析与经验扫描、依熵分层等，以限时L2写作自动评分验证，提供了评估非均匀可靠性的可移植工作流程。

Propheticus: Machine Learning Framework for the Development of Predictive Models for Reliable and Secure Software

Propheticus：用于开发可靠安全软件预测模型的机器学习框架

João R. Campos, Marco Vieira, Ernesto Costa

机构 * DEI/CISUC, University of Coimbra,\ Portugal 纠错

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

AI总结 针对软件可靠性与安全性需求，介绍Propheticus机器学习框架，抽象其复杂性以便用户使用，通过漏洞预测和在线故障预测两个案例研究，展示该框架能简化并加速机器学习工作流程。

Comments Accepted for publication in the 30th IEEE International Symposium on Software Reliability Engineering (ISSRE) 2019

Salesforce Messaging Architecture: Platform Events, Async Sends, and Multi-Tenancy at Scale

Salesforce 消息传递架构：大规模平台事件、异步发送和多租户

Devam Gupta

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

AI总结 研究提出在 CRM 内部原生构建消息传递核心的架构范式，将消息视为原生 CRM 记录，出站路径为平台原生事务，状态参数存为标准数据库对象，利用此范式评估了相关设计模式、扩展机制、解耦约束及架构边界。

Comments 8 pages, 1 table. An earlier version of this work was first posted on SSRN (DOI: 10.2139/ssrn.6903158)

Taming the Drift: Context-aware Repair of Dockerfile Drift during Software Evolution

驯服漂移：软件演化过程中Dockerfile漂移的上下文感知修复

Chengjie Wang, Jingzheng Wu, Xiang Ling, Tianyue Luo, Chen Zhao

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

AI总结 研究针对软件演化中Dockerfile漂移致CI/CD构建失败的问题，提出上下文感知框架Cadre，通过构建CDG并结合两步工作流程来修复，在$D^3$基准上修复率高，相比基线优势明显，还避免提示溢出故障，提升了上下文感知基础设施即代码维护能力。

Comments 18 pages, 7 figures

Differentiable Clone-Structured Causal Graphs for End-to-End Cognitive Map Learning from Image Sequences

用于从图像序列进行端到端认知地图学习的可微克隆结构因果图

Arash Nikzad, Sasan Sarbishegi, Ali Dasmeh, Muhammad Asif, Parsa Gharavi, Erik Husom, Sagar Sen, Andrew B. Lehr, Olivier Penacchio, Ana Clemente, Tristan M. Stöber

机构 * Goethe University Frankfurt（歌德大学法兰克福分校） ； Max Planck Institute for Human Development（马克斯·普朗克人类发展研究所） ； Max Planck Institute for Empirical Aesthetics（马克斯·普朗克实验美学研究所） ； SINTEF（挪威科技工业研究院） ； University Medical Center Göttingen（哥廷根大学医学中心） ； Institute of Computer Science and Campus Institute Data Science, University Göttingen（哥廷根大学计算机科学与数据科学研究所） ； Bridging Research in AI and Neuroscience (brAIN), Computer Vision Center（人工智能与神经科学交叉研究中心（brAIN），计算机视觉中心） ； Computer Science Department, Universitat Autònoma de Barcelona（巴塞罗那自治大学计算机科学系） ； Epilepsy Center Frankfurt Rhine-Main, Department of Neurology, Goethe University Frankfurt（歌德大学法兰克福分校莱茵-美因癫痫中心，神经学系） ； Circulant Labs（循环实验室） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究如何让智能体从图像序列构建世界结构化地图。核心方法是将CSCG重构成可微模块gradCSCG并与VQ-VAE前端耦合，有软发射前向传播和损失平衡机制。主要贡献是证明该方法能在多环境下从视觉输入高精度恢复邻接图，CSCG可作深度学习构建块。

Knowledge Tectonics: A Geodynamic Inspired Framework for Modeling Epistemic Changes

知识构造：一种受地球动力学启发的认知变化建模框架

Thomas Van Erven, Stelios Kontogiannis, Efstratios Kontopoulos, Konstantinos Avgerinakis, Andrea Scharnhorst, Sándor Darányi

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 该研究提出知识构造方法，通过详细的概念、数学和工程操作创建可扩展框架，利用WikiArt情感数据集构建界面，将语义和语用元数据建模为压力区，用梯度向量场量化人类探究“漂移”，可用于创造性人类行为领域。

Comments submission to the SEMANTiCS 2026 Blue Sky Track

A Semi-Automated System for Generating Dialogue-Based TTS Lessons Using Large Language Models: An Exploratory Study of Educational Potential

一种使用大语言模型生成基于对话的语音合成课程的半自动系统：教育潜力的探索性研究

Gendo Kumoi, Fumie Watanabe, Tota Suko, Takashi Ishida, Yuko Kuma, Manabu Kobayashi, Shigeichi Hirasawa

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 研究提出用大语言模型和文本转语音技术生成基于对话课程的半自动系统，经准实验探索其教育潜力。系统通过三阶段工作流程增强教育工作者，引入新方法。实验表明对话TTS在理解等方面优于单声道TTS，为TTS音频教育可接受性及课程形式设计提供依据。

Compos3D: Interactive Part-Based Composition for Creative Control in Generative 3D Models

Compos3D：用于生成式3D模型中创意控制的基于部件的交互式合成

Faraz Faruqi, Sean J. Liu, George Fitzmaurice, Justin Matejka

机构 * Autodesk Research（Autodesk研究院） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 研究针对生成式3D建模中控制有限问题，提出Compos3D系统，通过重新混合部件实现创意控制。用户从提示生成候选，选择部件组装，系统合成模型。用户研究表明该方法能带来更好控制、意图匹配和满意度，还给出了未来工作流程设计建议。

A Noise-Aware Quantum Algorithm for Credit Valuation Adjustments on Real Quantum Hardware

一种用于实际量子硬件上信用估值调整的噪声感知量子算法

Guillem Borràs Espert, Francisco Gómez Casanova, Luis de Pedro Sánchez, Senaida Hernández Santana, Pablo Serrano Molinero

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 研究针对信用估值调整问题，开发端到端噪声感知量子工作流程，引入对比感知贝叶斯迭代量子幅度估计，经硬件校准实验验证其有效性，能更有效利用设备放大能力，降低经典后处理运行时间，并分解CVA误差。

Comments 56 pages, 14 figures, 18 tables. Includes supplementary appendices with implementation details, extended results, calibration data, and quantum-resource analysis

Peak-Decomposition-Free Inverse Metrology of Hyperspectral Moiré Photoluminescence

无峰值分解的超光谱莫尔光致发光逆计量学

Katsunori Wakabayashi

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 研究莫尔过渡金属二硫族化合物异质双层高光谱PL中提取信息的问题，开发无峰值分解逆框架，通过构建描述符映射、匹配生成模型推断有效无序坐标，为光学无序诊断提供实用途径及可重复分析工作流程核心。

Comments 14 pages, 10 figures

A multi-factorial innovation model with mean-field interaction

具有特征交互的多因素创新模型

Giacomo Aletti, Irene Crimaldi, Andrea Ghiglietti

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)

AI总结 提出一个基于印度自助餐过程的多因素创新模型，引入特征交互机制，分析参数对渐近行为的影响，并建立强律和中心极限定理。

Simulation Design for Velocity-Controlled Spatio-Temporal Drivers in Laser Wakefield Acceleration

用于激光等离子体加速中速度可控空间-时间驱动器的仿真设计

Chiara Badiali, Rafael Almeida, Thales Silva, Jorge Vieira

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于OSIRIS的PIC模拟设计流程，用于模拟亚光速可控空间-时间脉冲，探讨了速度可控驱动器对等离子体波荡的激发作用，并讨论了长距离模拟的几何限制及优化方法。

Towards Chemically Accurate and Scalable Quantum Simulations on IQM Quantum Hardware: A Quantum-HPC Hybrid Approach

迈向化学精确且可扩展的量子模拟：基于IQM量子硬件的量子-HPC混合方法

Anurag K. S. V., Ashish Kumar Patra, Manas Mukherjee, Alok Shukla, Sai Shankar P., Ruchika Bhat, Radhika T. S. L., Jaiganesh G

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本文提出利用IQM Sirius 24-qubit处理器进行大规模量子计算分子模拟，结合SQD和LUCJ方法估计分子基态能量，并通过混合策略扩展至复杂分子系统，验证了样本对角化方法的可靠性。

Comments 86 pages, 41 figures

Typical models of the distribution system restoration process

配电系统恢复过程的典型模型

Arslan Ahmad, Ian Dobson

专题命中 工作流自动化 ：planning(abstract)

AI总结 本文基于四个配电公司的停电数据，开发了数据驱动的概率模型，通过Beta和Uniform分布描述恢复时间进程，利用对数正态分布建模总恢复时间，用Gamma分布描述首次恢复时间，为蒙特卡洛模拟和韧性规划提供端到端的随机模型。

Journal ref Probabilistic Methods Applied to Power Systems 2026, Salt Lake City, Utah

Model Combination in Risk Sharing under Ambiguity

模糊性下风险分担中的模型组合

Emma Kroell, Sebastian Jaimungal, Silvana M. Pesenti

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)

AI总结 研究有限时间内连续损失下代理人风险分担问题，利用卡方散度构建均值 - 方差准则，刻画最优合同与财富过程，证明策略可接受，表明其与单调均值 - 方差问题等价，并应用于保险模拟示例。