AI Agent

MEGA: Self-Evolving Agent Optimization Infrastructure via Wisdom Graph

MEGA：基于智慧图的自进化智能体优化基础设施

Jung Hwan Lee, Kyu Ho Lee, Gwang Hoon Yoo

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 MEGA是一种自进化智能体优化基础设施，通过三层架构实现智慧积累、组合推理与自进化，可系统性优化异构智能体系统，将优化与知识进化融为一体。

Comments 29 pages, 10 figures. Technical report

Coordinating the Unknown Lipschitz Constant in Multiplayer Bandits

协调多人老虎机中的未知利普希茨常数

Ricardo Parada, Chenzhang Zhao, William Chang

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 针对连续动作空间中利普希茨常数未知的协作多智能体老虎机问题，设计适配三种信息结构的算法，证明共享奖励或可观测动作可免费达成离散化一致性，否则通过抖动量化估计值达成且不增加悔的主阶成本。

TRIBE: Predicting Team Performance via Communication Behavior Ensembles

TRIBE：通过通信行为集成预测团队绩效

Ali Jalal-Kamali, Nikolos Gurney, David V. Pynadath, Fred Morstatter

专题命中 多智能体 ：AI agent(abstract)；autonomous agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 该研究提出与领域无关的TRIBE方法，通过通信模式可在任务早期预测团队绩效，经四数据集测试、与Llama对比及流程优化，实现性能提升与加速，还揭示了AI智能体对团队行为的影响。

Resolving Envy by Adding Goods with Bounded Supply: A Type-Count Dichotomy and Two-Agent Hardness

通过添加有限供应的商品来消除嫉妒：类型计数二分法与两智能体的难解性

Chuang-Chieh Lin, Guillaume Fertin, Po-An Chen, Stéphane Vialette, Géraldine Jean, Emile Benoist, Colin Cleveland

专题命中 多智能体 ：agent(title)

AI总结 该研究针对有限供应下通过添加商品消除嫉妒（EEAG）问题，建立了二元加性估值的类型计数二分法，证明其在两类型等情形下的NP完全性，明确了难解性的两类出现场景。

Partially Observable Learning for Multi-Platform Dispatch Optimization

面向多平台调度优化的部分可观测学习

Fengming Yao, Man Luo

机构 * University of Exeter（埃克塞特大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文针对多平台即时配送调度的部分可观测问题，提出POLO框架，通过建模平台-网格智能体、注意力策略表示与反事实奖励塑形，在多场景下实现优于基线的调度性能

Comments 11 pages, 8 figures, 8 tables

Traffic Co-Simulation Framework Empowered by Infrastructure Camera Sensing and Reinforcement Learning

Talha Azfar, Kaicong Huang, Andrew Tracy, Sandra Misiewicz, Chenxi Liu, Ruimin Ke

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.LG

Journal ref Journal of Intelligent Transportation Systems, 2025

An Asynchronous Triggered MAC Protocol for Underwater Acoustic Networks

用于水下声网络的异步触发MAC协议

Bingwen Huangfu, Jiani Guo, Shanshan Song, Nan Sun, Jun Liu

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 针对水下声网络MAC协议同步开销大、调度灵活性不足的问题，提出异步触发MAC（AT-MAC），采用异步可变时隙与增强多智能体深度强化学习，结合负载感知公平性机制，提升了信道利用率与公平性。

Complexity of Local Observation Consistency in Discrete-Event Systems

离散事件系统中局部观测一致性的复杂性

Tomáš Masopust

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 本文研究离散事件系统中局部观测一致性（LOC）与局部重标注观测一致性（LROC）的复杂性，证明非确定性被控对象下二者为PSpace完全问题，确定性被控对象下可多项式时间判定，为相关控制应用提供理论依据。

Scaling Laws for Majority-based Opinion Dynamics in the Presence of Stubborn Agents

存在固执智能体时基于多数意见动态的标度律

Luke Meredith, Arpan Mukhopadhyay

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 该研究探究多智能体系统中固执智能体对意见动态的影响，基于2k-选择规则，发现达到稳态的时间随固执智能体比例存在尖锐相变，边界区域混合时间为多项式级。

Self-evolving Agentic Customer Support System at LinkedIn

领英的自进化智能体客户支持系统

Chih Hui Wang, Mengdie Tu, Qianyun Zhang, Wei Wu, Lili Zhou, Mingqi Shen, Changshuai Wei

机构 * LinkedIn（领英公司） 纠错

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

AI总结 领英提出一种集成检索增强生成、进化自动提示与模块化评估框架的自进化智能体客户支持系统，经测试可显著提升多项支持任务指标，为企业级自进化 AI 智能体提供可行方案。

The CASE Framework: A Multi-Disciplinary Control Architecture for Governing Enterprise Agentic AI

CASE框架：用于管控企业智能体AI的多学科控制架构

Srinivas Telukunta, Georgios Nektarios Lilis, Lucio Baron

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） ； AI71 纠错

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 针对企业智能体AI管控的“涌现缺口”问题，提出含四层架构的CASE框架，经实证验证可提升治理有效性，满足欧盟AI法案要求。

Comments 34 pages in total, 4 figures, 2 tables, code at https://github.com/srinivastelukunta/case_framework_arxiv_codes

When Agent Automation Becomes Profitable: Quantifying and Insuring Autonomous AI Risk through Trace-Economic Underwriting

当智能体自动化变得有利可图：通过痕迹经济核保量化和保险自主AI风险

Binyan Xu, Xilin Dai, Fan Yang, Kehuan Zhang

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出痕迹经济核保方法，通过量化客户-任务-痕迹片段级别的风险并转移至保险，使自主AI部署在经济上可接受，实验显示定价误差从$17.7K降至$569，风险降低72%。

Comments 26 pages, 14 figures, 29 tables

Workflow Cards: Structured Summaries of Workflow Executions Using Provenance Data

工作流卡片：利用溯源数据生成工作流执行的结构化摘要

Nicola Giuseppe Marchioro, Gabriele Padovani, Amal Gueroudji, Rafael Ferreira da Silva, Wesley Brewer, Valentine Anantharaj, Sandro Fiore, Renan Souza

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

AI总结 本文提出工作流卡片，将工作流执行的溯源数据转化为可读的结构化摘要，填补了现有模型、数据卡片缺失执行级信息的空白，使LLM回答质量较传统查询提升近一倍。

Comments Accepted at eScience2026

ChemWorld: Programmable Chemical Worlds for Controlled and Replayable Agent Experimentation

ChemWorld：用于可控且可重复智能体实验的可编程化学世界

Jiangjie Qiu, Yijun Li, Xiaonan Wang

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出可编程化学环境ChemWorld，分离公开实验契约与私有化学定律，支持实验轨迹精确重放，通过多组实验验证其可控性与可重放性，为化学智能体实验提供互补于物理实验室的基底。

A case study of evaluating AI agents on a neuroscience data-to-discovery pipeline

评估AI代理在神经科学数据到发现流程中的案例研究

Kai A. Horstmann, Ethan Lin, Alice A. Robie, Jennifer J. Sun, Kristin Branson

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； HHMI Janelia Research Campus（霍华德·休斯医学研究所贾雷尔研究园区） 纠错

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

AI总结 本研究评估通用编码代理在果蝇光遗传学数据到发现流程中的表现，发现代理能解决单个阶段任务，但端到端流程仍超出其能力，主要挑战包括缺乏预定义迭代标准和科学判断能力。

Comments Peer-reviewed conference paper

Journal ref Third Conference on Language Modeling (COLM 2026)

Agentic Instruction Data Selection: Let DataMaster Interpret Your Intent

智能体式指令数据选择：让DataMaster解读你的意图

Fanqi Zhou, Qiaosheng Chen, Zixian Huang, Gong Cheng

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

AI总结 该研究提出指令数据选择智能体DataMaster，可解读用户意图自动构建最优数据选择策略，在多领域实验中其性能优于静态基线及全池训练。

Comments 21 pages, 3 figures

AttriMem: Attribution-Guided Process Feedback for Agent Memory Construction

AttriMem：用于智能体记忆学习的归因引导过程反馈

Qinfeng Li, Yuntai Bao, Xinyan Yu, Hongze Chen, Yanming Liu, Huifeng Zhu, Yier Jin, Jintao Chen, Wenqi Zhang, Xuhong Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 研究针对LLM智能体有效构建记忆难的问题，提出AttriMem框架，通过用token级对最终答案贡献的局部奖励增强全局结果奖励，以学习记忆构建策略，实验表明该框架性能优于多种基线，具有泛化性且稳定了RL优化。

Reifying Research Logic: AI-Assisted Workflow Construction and Incremental Refinement for Quantitative Syntax

具象化研究逻辑：面向定量句法的AI辅助工作流构建与增量优化

He Wang, Jingbo Chen, Yuqiao Lai, Nan Yang, Hanwen Zhang, Wei Yuan

专题命中 工作流自动化 ：workflow(title,abstract)

AI总结 针对定量句法研究的步骤逻辑隐藏问题，提出QLWF可视化工作流平台，可通过AI辅助将自然语言描述转为可执行工作流，在基准测试中表现优异并发布相关可复用资源。

FormaTheoria: Constructing Large-Scale Lean Theories from Mathematical Literature $-$ Toward the Formalization of the Classification of Finite Simple Groups

FormaTheoria：从数学文献构建大规模Lean理论——迈向有限单群分类定理的形式化

Tianjiao Nie, Ao Zhang, Yusen Tang, Damiano Testa, Shing-Tung Yau, Peng Li, Yuan Zhou

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

AI总结 本研究提出AI辅助工作流FormaTheoria，应用于有限单群分类定理的形式化，构建了经机器检查的Lean开发项目，验证了深度依赖的有限群理论，为推进该定理的形式化奠定基础。

Conversational Orchestration for Organic 6G

面向有机6G的对话式编排

Masoud Shokrnezhad, Tarik Taleb

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

AI总结 针对有机6G跨域编排的开销与可部署性问题，提出基于LLM驱动域代理的轻量级去中心化对话式编排框架，仿真验证其控制开销可控且决策质量稳健。

Comments 7 pages, 6 figures. Accepted for publication in IEEE Network Magazine

LAAFD: LLM-based Agents for Accelerated FPGA Design

LAAFD: 基于大语言模型的加速FPGA设计代理

Maxim Moraru, Kamalavasan Kamalakkannan, Jered Dominguez-Trujillo, Patrick Diehl, Atanu Barai, Julien Loiseau, Zachary Kent Baker, Howard Pritchard, Galen M Shipman

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

AI总结 LAAFD利用大语言模型将通用C++转换为优化的Vitis HLS内核，实现高性能FPGA设计，同时降低专业门槛。

Exact and Asymptotically Complete Robust Verifications of Neural Networks via Ising Solvers

基于量子优化的神经网络精确且渐进完备的鲁棒验证

Wenxin Li, Wenchao Liu, Weihao Li, Chuan Wang, Qi Gao, Yin Ma, Hai Wei, Kai Wen

机构 * Beijing QBoson Quantum Technology Co., Ltd.（北京QBoson量子技术有限公司） ； School of Artificial Intelligence, Beijing Normal University（北京师范大学人工智能学院） 纠错

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

AI总结 本文提出两种基于量子优化的模型，用于精确且渐进完备地验证神经网络的鲁棒性，通过分段线性界限和量子Benders分解提高认证效率。

CARB: A Characterization-Guided Framework for CNN Inference Cost Prediction and Deployment Screening

CARB：一种用于CNN推理成本预测与部署筛选的表征引导框架

Linh Nguyen, Zhixin Pan

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

AI总结 针对资源受限GPU平台上CNN部署前推理成本估计的不足，提出CARB级联混合集成模型与两阶段部署筛选工作流，实现高精度成本预测与高效候选筛选。

Every Token Counts: Exact Likert-Scale Distributions for Measuring LLM Attitudes and Biases

每个词元都重要：用于测量大语言模型态度与偏差的精确李克特量表分布

Davood Wadi, Mohsen Ghodrat, Matthew Philp

机构 * McGill University（麦吉尔大学） ； University Canada West（加拿大西部大学） ； Toronto Metropolitan University（多伦多都会大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出结合人类心理测量学与LLMs机制的精确框架，通过因子实验、词元级PMFs及对应分析方法，分离LLMs的系统性原产国偏差。

Automatic Field-of-View Adjustment for a View-Expansive Microscope via LSTM-Based Gaze and Pipette Motion Interpretation

基于LSTM的注视与移液管运动解读的广视野显微镜自动视场调整

Kenta Yokoe, Takuya Hara, Tadayoshi Aoyama

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

AI总结 本研究针对ICSI操作中FOV调整耗时问题，提出基于LSTM的自动FOV调整系统，可缩短新手ICSI操作时间至与专家相当水平。

Comments This is the accepted version of an article published in IEEE Access 13, 182915-182923 (2025). DOI: 10.1109/ACCESS.2025.3624246. Open Access under CC BY 4.0

Journal ref IEEE Access, vol. 13, pp. 182915-182923, 2025

P3CA: Encoder-Agnostic Interpretation of Vision Foundation Model Embeddings via Spatial Probing

P3CA：通过空间探测实现与编码器无关的视觉基础模型嵌入解释

Amoon Jamzad, Dilakshan Srikanthan, Faranak Akbarifar, Nooshin Maghsoodi, Parvin Mousavi

机构 * School of Computing, Queen’s University（女王大学计算学院） 纠错

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

AI总结 针对视觉基础模型嵌入难以解释的问题，提出与编码器无关的P3CA方法，通过空间提示实现局部探测，在多类数据上验证其可揭示局部结构、提升病理判别能力等贡献。

Comments 10 pages, 5 figures, 1 table. Accepted at the iMIMIC Workshop, MICCAI 2026. This arXiv version is the pre-peer-review author manuscript

Causality Sum Rules in Conventional Scattering Matrices

常规散射矩阵中的因果求和规则

Ning Han, Rui Zhao, Shuxing Yang, Mingzhu Li, Hongsheng Chen, Yihao Yang

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

AI总结 该研究在常规散射矩阵中直接构建因果求和规则，关联因果理论与可测散射数据，其初始理论路径由AI系统Qiushi Engine探索，形成AI-人类混合科学发现流程。

Field-Localized Forgery Detection for Digital Identity Documents

用于数字身份文档的字段局部伪造检测

Abhishek Kumar, Riya Tapwal, Carsten Maple, Mark Hooper

机构 * The Alan Turing Institute（艾伦·图灵研究所） ； IIT Mandi（曼迪理工学院） 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FLiD框架，通过局部化关键身份字段来检测伪造，实现高准确率和低计算开销。

A Graph Approach to the Academic Publishing Network: A Heterogeneous Model and Structural Screening over OpenAlex Open Data

学术出版网络的图方法：基于OpenAlex开放数据的异质模型与结构筛选

Robert Šamárek, Radek Martinek

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 该研究基于OpenAlex开放数据构建异质多变量图模型，开发异常出版模式筛选方法，在两个语料库上验证其有效性，发布开源工具，可用于学术出版不端行为检测。

JitTrack: Onboard Multi-Object Tracking Against Viewpoint Jitter for Agile UAVs

JitTrack：面向敏捷无人机的、应对视点抖动的机载多目标跟踪

Yachun Shan, Feitian Zhang

专题命中 工作流自动化 ：planning(abstract)

AI总结 针对敏捷无人机机载多目标跟踪的视点抖动难题，提出JitTrack框架，结合语义细化、运动感知查询校正等技术，通过闭环流水线实现鲁棒跟踪，实验验证其有效性。

Comments 9 pages, 7 figures. Submitted to IEEE Robotics and Automation Letters