AI Agent

DeepLens Diagnosis Agent: Agentic Workflow Design Lets a Small Reasoning Model Compete with Frontier LLMs

深度镜头诊断代理：代理工作流程设计使小型推理模型能够与前沿语言模型竞争

Mahmood Bayeshi, Veysel Kocaman, Muhammed Ali Naqvi, Yigit Gul, David Talby

机构 * John Snow Labs（约翰·斯诺实验室） 纠错

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

AI总结 研究针对医疗诊断中前沿语言模型单步提示诊断推理脆弱的问题，提出以小型医疗推理模型和检索增强生成的深度镜头诊断代理五阶段利用管道，提升了诊断准确率，降低成本，还产生结构化工件支持高风险设置。

Comments 20 pages, 5 figures, 5 tables. Technical report, John Snow Labs

Accountable yet Anonymous AI Agents - Split-Knowledge Binding in National Agent-Identity Layer in China

可问责且匿名的人工智能代理——中国国家代理身份层中的知识拆分绑定

Yifan He, Zhiguang Shan, Le Luo, Wei Wang

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

AI总结 研究中国国家人工智能代理身份系统，提出知识拆分绑定机制，实现可问责且匿名。贡献包括制度性分离、事后归因论点、问责表面概念、比例框架及反身管辖方法，证明国家规模可行性并提供评判部署的框架。

Comments Preprint v1 (pre-launch). The system described launches in Q3 2026; a revised version will add post-launch deployment measurements under the pre-registered protocol in Section 5

Separating Capability from Permission: A Governance Framework for Agentic AI Autonomy Levels

从权限中分离能力：智能AI自主水平的治理框架

Haining Zheng, Qian Dong, Rodolfo K. Depena, Jonathan D. Bhatia, Feng Xiao, Peng Xu

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

AI总结 本文针对人工智能系统自主性讨论中能力与权限混淆的问题，提出治理框架，区分允许的自主水平与自主能力水平，给出结构化自主水平，还提出风险感知决策过程，通过实例展示应用并提供实用指导。

Comments 10 pages, 2 tables, 3 figures

SCTA: An Agentic Framework for Stable and Interpretable Target Gene Discovery from Single-Cell RNA Sequencing

SCTA：一种用于从单细胞RNA测序中稳定且可解释地发现靶基因的智能体框架

Shuyu Chen, Chen Zhu, Ye Zhang, Yang Li, Qiqi Xie, Haohan Wang

机构 * Novartis Biomedical Research（诺华生物医学研究公司） 纠错

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

AI总结 研究旨在从scRNA-seq数据中稳定且可解释地发现靶基因，提出SCTA智能体框架，将靶标发现分解为专门智能体并结合结构化证据约束推理，通过遗传性慢性胰腺炎研究验证其能提高靶标发现的多项性能。

Comments 10 pages, 4 figures. To appear in the ACM SIGKDD Workshop on Data Mining in Bioinformatics (BioKDD 2026)

An Agentic Orchestration of Atomistic Simulations

原子模拟的智能编排

Rahul Somasundaram, Adela Habib, Khanh Dang, Sachin Shivakumar, Ryley G. Hill, Golo Wimmer, Avanish Mishra, Aleksandra Pachalieva, Arthur Lui, Hari Viswanathan, Michael Grosskopf, Saryu Fensin, Russell Bent, Nathan DeBardeleben, Earl Lawrence

机构 * Los Alamos National Laboratory（洛斯阿拉莫斯国家实验室） 纠错

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

AI总结 研究针对原子模拟执行流程复杂需专业知识的问题，提出嵌入URSA框架的基于代理系统，利用LAMMPS工具自动化模拟流程，能自主选势、构建运行模拟及错误恢复，经评估提高了原子建模的多方面性能。

Comments 19 pages, 9 figures

Knowledge-Centric Agents for Workflow Generation in ComfyUI

用于工作流生成的以知识为中心的智能体

Zhendong Li, Lei Sun, Ruibo Ming, He Zhang, Danda Pani Paudel, Luc Van Gool, Jinjin Gu

机构 * INSAIT（未知机构） ； Sofia University “St. Kliment Ohridski”（索非亚大学“圣克莱门特·奥赫里德斯基”分校） ； Adobe Research（Adobe研究院） 纠错

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

AI总结 研究视觉创作系统中工作流生成问题，提出以知识为中心的框架，通过知识反转、注入和可逆推理进行工作流生成，实验证明该方法生成的工作流在多样性、结构连贯性和执行成功率上优于现有系统。

Comments Accepted to ECCV 2026

ABISS: Evaluating Text-to-SQL Systems Through Agent Interaction

ABISS：通过代理交互评估文本到SQL系统

Giovanni Sullutrone, Luca Sala, Sania Aftar, Georgia Koutrika, Sonia Bergamaschi

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

AI总结 研究针对文本到SQL系统在处理现实模糊问题的不足，提出统一分类法、多代理生成管道及动态模拟环境ABISS。通过实验揭示模型在子类别分类和澄清条件下SQL生成的瓶颈，提供真实类别虽有收益，但模糊问题执行率仍低，且发布相关代码。

Generative Artificial Intelligence (GenAI) to convert images of queuing networks into verifiable simulation models: an open-weight LLM workflow approach

生成式人工智能（GenAI）将排队网络图像转换为可验证的仿真模型：一种开放权重的大语言模型工作流方法

Thomas Monks, Alison Harper, Amy Heather, Navonil Mustafee

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

AI总结 研究提出Sketch2DES工作流，利用开放权重LLMs将排队网络图像转换为可验证仿真模型，经多阶段处理，在多图表评估中各阶段可靠性高，相比直接代码生成提升多项性能，证明结构化工作流模型生成对LLM辅助仿真建模的可行性。

Surgical Re-enactment for Operating Room Workflow Datasets

手术室工作流程数据集的手术重演

Jana Nina Friedrich, Andrea Karin Maria Ross, Angelo Henriques, Mario Peter Martin Weisser, Ling Zhang, Mohammad Ali Nasseri

机构 * TUM University Hospital（慕尼黑工业大学附属医院） ； TUM School of Medicine and Health（慕尼黑工业大学医学与健康学院） ； TUM School of Computation, Information, and Technology（慕尼黑工业大学计算、信息与技术学院） ； University of Alberta（阿尔伯塔大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(title,abstract)

AI总结 针对获取手术室工作流程真实数据集的难题，提出在重建手术室中重演手术程序的方法，结合多种方式创建可重复注释的数据集，用于训练模型等，还为其他团队提供采用建议。

Comments Accepted at the 4th "Robot-Assisted Medical Imaging" (RAMI) workshop as part of ICRA 2026

Building AI That Works: ESnet's Pragmatic Approach to AI-Driven Operational Excellence

构建有效的人工智能：ESnet实现人工智能驱动卓越运营的务实方法

Bin Dong, Sukhada Gholba, Brooklin Gore, Shawn Kwang, David Mitchell, Samuel Oehlert, Garrett Stewart, Brendan White, Luke Baker, Ed Balas, Britt Gathright, Chin Guok, Jon-Paul Heron, John MacAuley, Scott Richmond, Chris Robb, Chris Tracy, Kesheng Wu

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

AI总结 ORBIT项目针对ESnet运营痛点，将智能人工智能集成到ServiceNow平台，采用模块化分层架构，以版本化、测试的“技能”管理工具链，完成多项任务，减少步骤、消除错误模式，获广泛应用。

Failures Reveal What Metrics Miss: An Evidence-Driven Agent for Recursive Refinement of ECG Classifiers

失败揭示指标遗漏之处：用于心电图分类器递归优化的证据驱动智能体

Jinliang Deng, Yiming Niu, Yibo Pan, Zhiqi Shao, Qin Luo, Yongxin Tong

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Chongqing University（重庆大学） ； Fuwai Hospital（阜外医院） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(title)；分类 cs.AI

AI总结 研究聚焦心电图分类器优化依赖人工的问题，提出RecursiveECG框架，利用LLM基于具体失败情况和心电图证据优化分类器，经特殊转换和审查分析制定修订，在多数据集上表现出色，验证了基于证据优化过程的有效性。

How Do Practitioners Build SE Agents? Insights from a Mixed-Methods Study

从业者如何构建软件工程代理？来自混合方法研究的见解

Yunbo Lyu, David Williams, Jieke Shi, Zhensu Sun, Chao Peng, Zhou Yang, Federica Sarro, David Lo

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

AI总结 本文通过混合方法研究从业者构建软件工程代理的方式，发现随着实现成本降低瓶颈转移，刻画了七阶段工作流程和评估驱动开发转变，还识别出团队面临的六个挑战及应对实践。

Agentic AI Orchestration of Heterogeneous Economic Models for Rapid, Multi-scenario Analysis of Energy Crises

用于能源危机快速多场景分析的异构经济模型的智能人工智能编排

Dana Golden, Brett Indelicato, Lav R. Varshney, Carlos D. Messina, Suzanne Thornsbury

专题命中 工作流自动化 ：agentic(title)

AI总结 研究针对能源危机下政策制定者需快速决策但经济模型整合困难的问题，利用大语言模型开发框架，协调多个异构经济模型，通过构建场景、转化输入、执行模型和合成输出，快速评估霍尔木兹海峡关闭等情况，避免单一模型假设主导结论。

HeraSys: Collaborative Serving of Multiple LLM Workflows via Fine-Grained End-to-End Optimization

HeraSys：通过细粒度端到端优化实现多个大语言模型工作流的协同服务

Size Li, Zhiqing Tang, Hongrui Liang, Jianxiong Guo, Jiong Lou, Tian Wang, Weijia Jia

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

AI总结 针对大语言模型服务系统，HeraSys通过细粒度编排消除工作流间计算冗余，引入负载感知联合调度策略，结合资源倾斜机制等，有效减轻尾部延迟并提高吞吐量，实验证明其能显著降低延迟、提升服务吞吐量。

Comments to be published in ICML 2026

JarvisHub: An Open Harness for Canvas-Native Multimodal Creative Agents

JarvisHub：用于原生画布多模态创意智能体的开放框架

Yunlong Lin, Zixu Lin, Zhaohu Xing, Biqiang Li, Chenxin Li, Haonan Wang, Haitao Wu, Hengyu Liu, Jianghai Chen, Kaituo Feng, Kaixin Li, Shawn Chen, Shijue Huang, Sixiang Chen, Tsung-Yi Ho, Wenxuan Huang, Xiangyan Liu, Xiaomeng Hu, Xuanhua He, Yan Sun, Yunqing Zhao, Zhiqin Yang, Zehan Wang, Zhengyang Tang, Tianyu Pang, Xiangyu Yue

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

AI总结 研究针对创意人工智能从单步到多模态创作转变中现有系统不足的问题，引入JarvisHub框架，以可编辑画布为核心，通过三层架构让智能体实现持续、人工可控的创意自动化创作。

Comments 15 pages, 9 figures. Project page: https://www.jarvishub.site/ Code github: https://github.com/LYL1015/JarvisHub

Offline-to-Online Creative Optimization with Generative Models and Adaptive Testing

基于生成模型和自适应测试的离线到在线创意优化

Kevin Lee, Benjamin Letham, Zhiyuan Jerry Lin, Elodie Samson, Eric Onofrey, Poppy Zhang, Shawndra Hill, Eytan Bakshy

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； Meta 纠错

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

AI总结 研究如何利用历史A/B测试数据，通过性能驱动的离线到在线工作流程，用预测模型指导生成测试广告位候选创意，经实验验证该方法能有效提升创意参与度，为创意优化提供设计原则。

Co-Harness: Co-Evolving Harnesses and Model Weights for LLM Agents

协同控制：大语言模型智能体的控制与模型权重协同进化

Zhengyu Chen, Teng Xiao, Huaisheng Zhu, Yige Yuan, Luan Zhang, Jingang Wang

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

AI总结 研究针对训练后智能体优化问题，提出协同控制框架，交替优化控制与模型参数。通过基于大语言模型的控制批评家分析失败轨迹并提出更新，再用改进控制生成的轨迹微调模型，案例研究显示该方法能提升智能体性能。

UAlign: Pushing the Limit of Template-free Retrosynthesis Prediction with Unsupervised SMILES Alignment

UAlign: 推动无模板反合成预测的极限：基于无监督SMILES对齐

Kaipeng Zeng, Bo yang, Xin Zhao, Yu Zhang, Fan Nie, Xiaokang Yang, Yaohui Jin, Yanyan Xu

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

AI总结 UAlign通过无监督SMILES对齐技术，提升无模板反合成预测的准确性，超越现有模板化方法。

LLM-Assisted Ontology Engineering and Construction of a French Legal Knowledge Graph

大语言模型辅助的本体工程与法国法律知识图谱构建

G{é}nesis Montenegro, Mokhtar Boumedyen Billami, Catherine Faron, Fabien Gandon, Pierre Monnin

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

AI总结 针对法国维护法规处理难题，提出两阶段大语言模型辅助工作流程，先进行本体工程，再构建知识图谱。经实验，该流程输出强大、对齐良好，减少重复，明确关键细化步骤。

Journal ref SEMANTiCS 2026 - 22nd International Conference on Semantic Systems, Sep 2026, Ghent (BE), Belgium

Integrating Factual and Normative Industrial Knowledge via Constraint-Aware Graph Attention for Process Plan Recommendation

通过约束感知图注意力整合事实性和规范性工业知识以进行工艺计划推荐

Yuntong Chen, Yingqi Li, Yingying Xiao, Ziang Wang, Zewei Liu, Jiahao Liu, Xitian Tian, Lijiang Huang

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

AI总结 该研究针对工业知识整合难题，提出PCA - GAT方法，将加工工艺计划推荐转化为知识图谱增强的协同过滤问题，引入领域约束和自适应门，在航空航天数据集上效果良好，建立标准化协议并发现知识表示是瓶颈。

Greedy dynamical meta-learning

贪婪动态元学习

Aria Yom

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究针对梯度下降和无梯度优化器在大型模型长时间学习中的问题，提出一种元学习算法，通过内、外循环，智能体可修改自身权重偏差，外循环用标准零阶方法处理少量参数，有望加速学习。

Kairos: Generating Tick-Indexed Proof Obligations for Synchronous Temporal Contracts

Kairos：为同步时态契约生成滴答索引证明义务

Frédéric Dabrowski

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

AI总结 研究为同步程序生成滴答索引证明义务的问题，核心方法是用标准自动机理论归约将LTL公式转换为坏状态自动机与程序形成积并导出义务，主要贡献是形式化原理、证明正确性及通过医疗输液控制器展示工作流程。

Comments 18 pages, 1 listing, 1 table. Submitted to VSTTE 2026

When Can Depth Replace Precision? A Resource Theory of Quantized Neural Computation

深度何时能取代精度？量化神经计算的资源理论

Mojtaba Soltanalian

机构 * University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） 纠错

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

AI总结 研究固定输入输出映射下低比特残差计算能否取代数值精度，通过建模量化残差系统刻画无限深度极限，得出纯调度接近松弛类的速率等结论，还探讨了多种相关情况，指出深度取代精度有条件限制。

Comments 141 pages, 26 figures, 15 tables. Includes complete proofs and documents the QReplace decision-support and Lean 4 verification companions. To be submitted to the Journal of Machine Learning Research

MolCryst-MLIPs: A Machine-Learned Interatomic Potentials Database for Molecular Crystals

MolCryst-MLIPs：用于分子晶体的机器学习互原子势数据库

Adam Lahouari, Shen Ai, Jihye Han, Jillian Hoffstadt, Philipp Hoellmer, Charlotte Infante, Pulkita Jain, Sangram Kadam, Maya M. Martirossyan, Amara McCune, Hypatia Newton, Shlok J. Paul, Willmor Pena, Jonathan Raghoonanan, Sumon Sahu, Oliver Tan, Andrea Vergara, Jutta Rogal, Mark E. Tuckerman

机构 * Department of Chemistry, New York University（纽约大学化学系） ； New York University（纽约大学） ； Simons Center for Computational Physical Chemistry, New York University（纽约大学计算物理化学中心） ； Department of Physics, New York University（纽约大学物理系） ； Department of Chemical and Biomolecular Engineering, Tandon School of Engineering, New York University（纽约大学工程学院化学与生物分子工程系） ； New York University Shanghai（纽约大学上海分校） 纠错

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

AI总结 本文提出一个开源的分子晶体机器学习互原子势数据库MolCryst-MLIPs，包含九种分子晶体系统经过微调的MACE模型，通过自动化机器学习流程实现可重复的建模流程，提供高精度的势能和力预测。

Rethinking Prospect Theory for LLMs: Revealing the Instability of Decision-Making under Epistemic Uncertainty

重新思考用于大语言模型的前景理论：在认知不确定性下决策的不稳定性

Rui Wang, Qihan Lin, Jiayu Liu, Qing Zong, Tianshi Zheng, Dadi Guo, Haochen Shi, Peixuan Han, Weiqi Wang, Yangqiu Song

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 本文重新审视前景理论在大语言模型中的应用，发现其在认知不确定性下的决策稳定性存在问题，指出前景理论可能无法可靠地处理此类不确定性。

Domain-Specific Data Quality Analysis Using Technology-Independent Query Templates

使用与技术无关的查询模板进行特定领域的数据质量分析

Arno Kesper, Lukas Sebastian Hofmann, Markus Matoni, Gabriele Taentzer

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 研究针对领域专家缺乏查询语言知识难以独立管理数据质量的问题，提出质量模式模型框架QPM，通过模型驱动定义与技术和领域无关的分析模板，经三种数据库技术验证及用户研究，证明其表现力强且能助领域专家独立进行质量分析。

Comments 38 pages, 19 figures, submitted to SoSym Journal

The Clinical Trial Pipeline Reveals the Next Wave of Artificial Intelligence in Healthcare: A Multidimensional Analysis of 8,532 Registered Studies

临床试验管道揭示医疗保健领域人工智能的下一波浪潮：对8532项注册研究的多维分析

Lior Rokach

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 该研究通过对8532项注册研究多维分析，揭示医学人工智能临床试验格局。用关键词搜索和分类器识别试验，从多维度分类，发现虽从回顾转向前瞻，但在规模、专业覆盖等方面有差距，未来进展取决于弥合这些差距。

Modelling the Correlation Structure of Uncertain Input Parameters for Energy System Optimization

为能源系统优化对不确定输入参数的相关结构进行建模

Klara Maggauer, Yannick Werner, Stefan Strömer, Sonja Wogrin

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 研究针对随机能源系统优化模型中忽视不确定输入参数统计依赖性的问题，提出基于copula的工作流程来识别、表征和建模相关结构，以奥地利数据为例验证该方法有效，还指出迈向完整框架的后续关键步骤。

Comments European Energy Market (EEM) 2026 conference

Parallelizable Exact Synthesis of Quantum Circuits via Semi-Tensor Product

基于半张量积的量子电路并行精确合成

Chenjian Li, Dingchao Gao, Xiangzhen Zhou, Ji Guan, Pengcheng Zhu, Zhufei Chu

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 针对现有量子电路精确合成方法的不足，本文基于半张量积理论，为CNOT和相位多项式电路引入并行精确合成框架，通过特定枚举和求解方式实现并行加速，在小实例上比基线快，在实际工作流程中多数情况表现更优。

An Integrated DFT-Wannier-Quantum Embedding Pipeline for Strongly Correlated Materials: Scaling Benchmarks in Li-hBN

用于强关联材料的集成DFT-万尼尔-量子嵌入管道：Li-hBN中的缩放基准测试

Hermawan Kresno Dipojono

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 研究针对强关联材料，提出集成DFT-万尼尔-量子嵌入的计算管道，利用ADAPT-VQE框架及相关增强策略，通过对Li-hBN的基准研究，量化活性空间与计算需求关系，为工作流程提供性能基线和对混合架构限制的见解。

Comments 12 pages, 1 figure