AI Agent

KC-Agent: A Dual-Process Cognitive Architecture for Efficient ML Model Improvement

KC-Agent：用于高效机器学习模型改进的双进程认知架构

Gusseppe Bravo-Rocca, Jordi Guitart, Ajay Dholakia, David Ellison, Puneet Jain

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

AI总结 KC-Agent是一种双进程认知架构，结合快速模式识别与审慎增量更新，在五组数据集评估中，以最优效率和领先性能优于现有认知架构，可高效应对真实世界数据漂移场景。

Comments Accepted at IEEE COMPSAC 2026

MetaRoute-Bench: Evaluating Meta-Decision Policies for Agentic Workflow Routing

MetaRoute-Bench：评估智能体工作流路由的元决策策略

Natan Vidra, Alina Kapanova, Arun Kanhai, Spurthi Setty

机构 * Anote AI（阿诺特人工智能公司） ； Cornell University（康奈尔大学） ； CUNY（纽约城市大学） ； Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院） 纠错

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

AI总结 该研究提出MetaRoute-Bench框架，构建含180个任务的基准，对比8种路由策略，发现任务感知组合策略成功率优于静态策略，明确路由组合与验证的关键作用，为智能体工作流路由评估提供可复现方法。

Comments 6 pages, 1 figure; DAI 2026 submission

EasyBCI Agent: Towards Universal Neural Data Preprocessing for Brain-Computer Interfaces

EasyBCI Agent：面向脑机接口的通用神经数据预处理

Yu Zhu, Runkai Zhao, Zhimin Zhou, Jinyu Cai, Zhouheng Yao, Chutian Zhang, Peiyuan Li, Xiaoxing Zhang, Qihao Zheng, Jiamin Wu, Mianxin Liu, Chi Zhang, Bin Min, Lei Bai, Chengyu Li, Jingpeng Wu, Chunfeng Song

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

AI总结 EasyBCI是两阶段大语言模型智能体，可针对六种信号类型规划执行脑机接口预处理，经评估其在EEG任务中表现优于人工流程及通用编码智能体，可扩展至多模态并提升可复现性。

Comments 15 pages, 6 figures, 4 tables

GeoMind: An Agentic Workflow for Lithology Classification with Reasoned Tool Invocation

GeoMind：一种基于代理的流工作流程用于岩性分类与合理工具调用

Mingyue Cheng, Yitong Zhou, Jiahao Wang, Qingyang Mao, Qi Liu

机构 * State Key Laboratory of Cognitive Intelligence, University of Science and Technology of China（认知智能国家重点实验室，中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 本文提出GeoMind，一种基于代理的流工作流程，通过感知、推理和分析模块实现岩性分类的序列推理，结合地质约束提升分类性能与决策透明度。

Agentic Self-Healing for Data and AI Pipelines: An Affordable Vendor-Agnostic Architecture using Open-Source Software

面向数据与AI流水线的智能体自修复：一种采用开源软件的低成本、厂商无关架构

Solomon Eshun, Dennis Murage, Sharleen Muoki, Chih-Chun Chen, Stephen Adjignon, Matteo Staar, Oliver Angélil

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

AI总结 本文对比现有AI辅助流水线运维方案的不足，提出采用开源工具的低成本厂商无关智能体自修复流水线架构，可帮助团队减少人工处理流水线问题的工作量。

Comments 19 pages, 5 figures

Constructing Executable Analytical Knowledge Representations for Meta-Analysis Synthesis Using an Agentic Harness

使用智能体管控系统构建用于元分析综合的可执行分析知识表示

Lingbo Li, Anuradha Mathrani, Teo Susnjak

机构 * School of Mathematical and Computational Sciences（数学与计算科学学院） ； Massey University（梅西大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出EAKR，在智能体管控系统MetaSynDec中实施后，可高效构建元分析所需的可执行分析知识表示，其性能优于直接大型语言模型生成，验证了相关方法的可行性与优势。

Progressive Agent Skill Generation via Reinforcement Learning

基于强化学习的智能体技能渐进式生成

Junhao Shen, Zhanqiu Zhang, Yiwen Guo, Hong Cheng

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； LIGHTSPEED（光速公司） 纠错

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

AI总结 该研究针对现有技能生成方法的缺陷，提出基于强化学习的Skill-α方法，将技能生成为序列编辑过程并引入回退奖励，在CL-Bench和tau2-bench上均显著提升了下游任务成功率。

Comments Code is available at https://github.com/ejhshen/skill-alpha

Computing with Agentic Oracles

基于智能体神谕的计算

Jie Wang

机构 * Richard A. Miner School of Computing and Information Sciences, University of Massachusetts, Lowell（马萨诸塞大学洛厄尔分校理查德·A·迈纳计算与信息科学学院） 纠错

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

AI总结 本文扩展随机神谕模型为包含智能体神谕的框架，分析其令牌成本，发现可保留中间状态的智能体神谕SOTM在相同任务质量下令牌成本更低，还研究了目标损失风险及相关准则与公式。

Comments 25 pages, 0 figures

Modeling Social Dynamics with an LLM-Enabled Agent Based Network-Dynamic (LAND) Model

基于大语言模型的智能体网络动态（LAND）模型对社会动力学的建模

Lynnette Hui Xian Ng, Kathleen M. Carley

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)；分类 cs.AI

AI总结 本文采用GhostField架构的LAND模型构建AuraSight场景，通过31万余智能体与人类主体的模拟，揭示社会动力学源于网络拓扑与叙事交换的递归互动。

AiFlow: Token-Native Reactive Orchestration with Bounded Backpressure for Streaming LLM Applications

AiFlow：面向流式大语言模型应用的带界背压令牌原生反应式编排框架

Qunhui Zhang

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

AI总结 针对现有流式LLM工作流编排的背压等管理缺陷，提出AiFlow令牌原生反应式编排模型，经实验验证可降低应用TTFPT并控制队列深度。

Comments 24 pages, 5 figures, 12 tables, 1 algorithm, and 1 code listing. Public implementation: https://github.com/ModelEngine-Group/fit-framework

An End-to-End Workflow for Fin Whale Song Detection, Note Characterization, and Localization with Distributed Acoustic Sensing

基于分布式光纤声波传感（DAS）的长须鲸歌声检测、音符特征表征与定位的端到端工作流程

Dídac Diego-Tortosa, Miriam Romagosa, Arantza Ugalde, Hugo Latorre, Sergi Ventosa, Jose Enrique García, Antonio Villaseñor

机构 * Institut de Ciències del Mar (ICM-CSIC)（海洋科学研究所（ICM-CSIC）） ； Institut de Física Corpuscular (IFIC), Centre Mixte Universitat de València (UV-CSIC)（粒子物理研究所（IFIC），瓦伦西亚大学-西班牙高等科研理事会混合中心（UV-CSIC）） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(title,abstract)

AI总结 该研究提出基于分布式光纤声波传感（DAS）的端到端工作流程，实现长须鲸歌声的检测、特征表征与定位，经实测精度与召回率表现良好，为长须鲸监测提供了集成框架。

Comments 14 pages, 8 figures, 2 tables. Manuscript in preparation for journal submission

PackingGPT: 3D Packing Agent for Real Furniture in Last-Mile Delivery

PackingGPT：面向最后一公里配送中真实家具的3D装箱智能体

Yi You, Hui Li

专题命中 工作流自动化 ：agent(title)

AI总结 该研究针对最后一公里配送中家具车内装箱的现实复杂条件，构建了基准数据集与PackingGPT框架，训练的LLP模型使装箱失败率降至0.67%，为该任务提供了可行方案。

Behavioral Grammar: Detecting Adaptive Malware via Tiny Language Model Priors and Second-Order Temporal Analysis

行为语法：通过微型语言模型先验和二阶时序分析检测自适应恶意软件

Zihan Luo

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

AI总结 本文提出Behavioral Grammar架构，用0.88M参数的TinyGPT学习主机行为语法，结合多模块提升检测能力，在AAA威胁下实现93%检测率，建立利于防御者的结构不对称性。

Comments 29 pages, 8 figures

Scikit-fingerprints: Python library for scikit-learn compatible molecular fingerprints and chemoinformatics

scikit-fingerprints：兼容scikit-learn的分子指纹与化学信息学Python库

Jakub Adamczyk, Adam Staniszewski

机构 * Faculty of Computer Science, AGH University of Krakow（克拉科夫AGH科技大学计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 该研究推出基于RDKit的scikit-fingerprints库，填补化学信息学框架与scikit-learn生态的兼容空白，整合多类功能，提升分子机器学习的原型开发、复现与部署效率。

AI-assisted Script Management for Requirements Elicitation Interviews

AI辅助的需求启发访谈脚本管理

Anmol Singhal, Paulo Carvalho, Travis Breaux

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

AI总结 本文提出结合业务目标的AI辅助脚本生成与实时主题追踪、按需跟进问题生成的需求启发工作流，准实验显示其脚本质量更高、访谈表现更优，为需求启发提供了AI辅助支架。

Comments 12 pages, 3 figures, 3 tables

QARIMA: A Quantum Approach To Classical Time Series Analysis

QARIMA：一种用于经典时间序列分析的量子方法

Nishikanta Mohanty, Bikash K. Behera, Badshah Mukherjee, Pravat Dash, Giuseppe Sergioli, Roberto Giuntini

机构 * Università degli Studi di Cagliari（卡利亚里大学） ； SAS Middle East Fz-Llc.（SAS中东有限责任公司） 纠错

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

AI总结 本文提出一种结合量子辅助滞后发现与固定配置变分量子电路的量子启发ARIMA方法，通过量子自相关和量子偏自相关识别差分和候选滞后，提升时间序列参数估计与滞后细化效率。

Comments 17 Algorithms, 19 Figures , 26 Tables

The Illusion of Stochasticity in LLMs

大语言模型中的随机性错觉

Xiangming Gu, Soham De, Michalis Titsias, Larisa Markeeva, Petar Veličković, Razvan Pascanu

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 研究指出大语言模型作为智能体在随机采样方面存在根本性缺陷，通过多模型家族和分布的实证分析揭示了这一问题。

Comments COLM 2026

CRAFTS: Collaborative Role-Adaptive Fine-Tuning of LLM Agents for Chemical Process Simulation

CRAFTS：面向化工过程仿真的大语言模型智能体协同角色自适应微调

Ziyun Zhang, Yuxin Lin, Eldin Wee Chuan Lim, Xinghao Ding

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Xiamen University（厦门大学） 纠错

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

AI总结 CRAFTS 模仿化工工程师分阶段工作流，将仿真任务分配给7个角色，微调3个关键角色，基于 OpenIDAES-450 数据集验证，在82个保留案例上完成91.5%的合约，取得多项F1高分，实现可靠自动化化工过程模型构建。

CallScreenBench: Benchmarking On-Device Models as Phone Secretaries

CallScreenBench：将端侧模型作为电话秘书的基准测试

Simiao Ren

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究人员提出CallScreenBench基准，针对端侧模型作为电话秘书的场景，从五个维度评分，发现分类性能差异是测量假象，脚本退化代理提供基准线，未设通过/失败阈值。

Tevatron Meets Megatron: Expert-Parallel LLM Reranker Training on an Academic Budget

特瓦特龙遇上巨神：学术预算下的专家并行大语言模型重排序器训练

Zhichao Xu, Xueguang Ma, Shengyao Zhuang, Luyu Gao, Wenqian Ye, Yu Wang, Jamie Callan, Jimmy Lin

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

AI总结 该研究提出Tevatron 3.0，集成Megatron-Core后端实现专家并行，在学术预算下成功训练30B参数MoE重排序器，其性能优于稠密模型且推理吞吐量更高。

A Triple-Robustness Analysis of Retrieval-Augmented Generation for Multi-Hop Requirements Traceability

检索增强生成在多跳需求可追溯性中的三重鲁棒性分析

Meftun Akarsu, Burak Özdemir, Doğancan Büyükçolak, Recep Kaan Karaman

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

AI总结 本文针对多跳需求可追溯性，开展三重鲁棒性分析，对比不同RAG架构、嵌入器等的表现，发现现有结论分歧的原因，提出需按该鲁棒性标准验证RAG架构主张。

Comments 6 pages, 3 figures, 4 tables

AutoCause: A Python framework that automates expert decisions in environmental time-series causal discovery

AutoCause：一个自动化环境时间序列因果发现领域专家决策的Python框架

Marco Ruiz, Miguel Arana-Catania, David R. Ardila, Rodrigo Ventura

机构 * ISR-Lisbon, Instituto Superior Técnico（里斯本信号与系统研究所，里斯本高等理工学院） ； Digital Scholarship at Oxford, University of Oxford（牛津大学牛津数字学术中心） ； Jet Propulsion Lab., Caltech（加州理工学院喷气推进实验室） 纠错

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

AI总结 AutoCause是一款开源Python框架，通过封装四种因果发现方法、添加参考模型并分级链接，实现环境时间序列因果发现中专家决策的自动化，提升分析的可审计性与可重复性。

Comments 33 pages, 10 figures. Submitted to Environmental Modelling & Software

Optimization and Constraint Modeling using LLMs with a Retrieval Augmented Generation Process

结合检索增强生成流程的大语言模型优化与约束建模

Prateek Roy, Akash Singirikonda

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出结合检索增强生成的大语言模型优化建模方法，通过合成数据集与检索指导提升Qwen 3 30B Instruct的优化建模准确率，为低成本部署LLM优化工具提供可行方案。

Comments 20 pages, 3 figures

CodeJeNN: A simple C++ neural network generator for physics applications

CodeJeNN：用于物理应用的简单C++神经网络生成器

Jay Arcities, Pavel Popov, Eric J Ching, Kamal Viswanath, Ryan F Johnson

机构 * San Diego State University（圣地亚哥州立大学） ； Aerospace Engineering Department（航空航天工程系） ； U.S. Naval Research Laboratory（美国海军研究实验室） ； Laboratories of Computational Physics and Fluid Dynamics（计算物理学与流体动力学实验室） 纠错

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

AI总结 研究针对物理应用中机器学习集成Python库产生性能瓶颈的问题，提出CodeJeNN通过从训练的Keras模型自动生成自包含C++代码实现推理，消除外部依赖，经测试展示了加速效果。

Beyond One Output: Visualizing and Comparing Distributions of Language Model Generations

超越单一输出：语言模型生成分布的可视化与比较

Emily Reif, Claire Yang, Jared Hwang, Deniz Nazar, Noah A. Smith, Jeff Heer

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Allen Institute for AI（Allen人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出GROVE工具，通过可视化语言模型生成的分布结构，帮助用户更全面地理解生成过程中的模式和敏感性，提升任务迭代效果。

Bagpiper: Solving Open-Ended Audio Tasks via Rich Captions

Bagpiper: 通过丰富描述解决开放式音频任务

Jinchuan Tian, Haoran Wang, Bo-Hao Su, Chien-yu Huang, Qingzheng Wang, Jiatong Shi, William Chen, Xun Gong, Siddhant Arora, Chin-Jou Li, Masao Someki, Takashi Maekaku, Keita Goto, Yusuke Shinohara, Jin Sakuma, Chao-Han Huck Yang, Shinji Watanabe

机构 * Language Technologies Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学语言技术研究所） ； LY Corporation（LY公司） ； NVIDIA Research（NVIDIA研究） 纠错

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

AI总结 提出Bagpiper，一个8B参数音频基础模型，通过丰富描述（自然语言描述）实现音频理解和生成的统一，在MMAU和AIRBench上超越Qwen-2.5-Omni，生成质量优于CosyVoice3和TangoFlux。

An Empirical Study of Complexity, Heterogeneity, and Compliance of GitHub Actions Workflows

GitHub Actions工作流的复杂性、异质性与合规性的实证研究

Edward Abrokwah, Taher A. Ghaleb

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

AI总结 本研究分析Java、Python、C++仓库的GitHub Actions工作流，量化其复杂性、异质性与合规性，发现工作流设计依赖生态惯例，为该领域提供了可复现的实证基准。

UAV-Based Environmental Monitoring of Rip-Current Indicators Using Wavelet-Derived Texture Features

基于无人机的裂流指标环境监测：使用小波衍生的纹理特征

Yonatan Ben Avraham, Baruch Binyaminov, Yehudit Aperstein

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本研究提出结合小波衍生纹理特征与深度学习的无人机裂流监测工作流程，通过不同策略融入离散小波变换特征，在分类和定位任务中提升性能，为海滩安全风险缓解提供可解释的无人机决策支持工具。

Comments 24 pages, 10 figures

Loggia dei Lanzi: AI Thermography Enhancement Comparisons through 3D Photogrammetry

兰齐凉廊：基于三维摄影测量的AI热成像增强对比研究

Scott McAvoy, Jonathan Klingspon, George Bent, Dave Pfaff, Aviral Agarwal, Maurizio Seracini, Falko Kuester

机构 * University of California San Diego（加利福尼亚大学圣迭戈分校） ； Washington and Lee University（华盛顿与李大学） ； Editech（爱迪泰克公司） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 该研究以佛罗伦萨兰齐凉廊为对象，通过对比原生分辨率、FLIR UltraMax硬件超分辨率及AI上采样模型的热成像效果，为文化遗产热成像摄影测量工作流程提供了硬件与AI超分辨率的直接对比数据，相关数据集公开并集成到扩展现实应用中。

Comments 19 pages, 10 figures, to be presented at the 8th International Symposium on Cultural Heritage Conservation by Digitization (CHCD2026) in Beijing

TrainShield: Targeted Awareness for Cybersecurity Training

TrainShield：面向网络安全培训的目标感知机制

Giovanni Pizzenti, Alberto Verna, Nikhil Jha, Giuseppe Tipaldo, Stefano Traverso, Marco Mellia

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本研究提出嵌入用户工作流的场景化网络安全培训范式TrainShield，结合实时风险检测与LLM生成内容，初步验证其可提升风险意识，为行为导向网络安全教育提供新方向。

Comments Paper accepted for publication at ACM Hypertext 2026