AI Agent

Hubble: An LLM-Driven Agentic Framework for Safe, Diverse, and Reproducible Alpha Factor Discovery

Hubble：一种基于LLM的代理框架，用于安全、多样且可重复的阿尔法因子发现

Runze Shi, Shengyu Yan, Yuecheng Cai, Chengxi Lv

机构 * Celestial Quant Lab, Canada（加拿大天体量化实验室） ； The University of British Columbia, Canada（加拿大不列颠哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 Hubble结合大语言模型和领域特定操作语言，通过抽象语法树执行沙盒、双通道检索增强生成模块和家族感知选择机制，实现安全、多样且可重复的阿尔法因子发现。

SKILLFOUNDRY: Building Self-Evolving Agent Skill Libraries from Heterogeneous Scientific Resources

SKILLFOUNDRY：从异构科学资源构建自演化智能体技能库

Shuaike Shen, Wenduo Cheng, Mingqian Ma, Alistair Turcan, Martin Jinye Zhang, Jian Ma

机构 * Ray and Stephanie Lane Computational Biology Department, School of Computer Science, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学计算机科学学院Ray and Stephanie Lane计算生物学系） ； Machine Learning Department, School of Computer Science, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学计算机科学学院机器学习系） 纠错

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

AI总结 SKILLFOUNDRY通过自演化框架将异构资源转化为验证过的智能体技能包，提升科学代理在基准和领域任务中的性能，扩展覆盖范围，为更强大的科学代理提供基础。

LumiVideo: An Intelligent Agentic System for Video Color Grading

LumiVideo：一种用于视频色彩分级的智能代理系统

Yuchen Guo, Junli Gong, Hongmin Cai, Yiu-ming Cheung, Weifeng Su

机构 * Northwestern University（西北大学） ； Northeastern University（东北大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Hong Kong Baptist University（香港浸会大学） ； Beijing Normal - Hong Kong Baptist University（北京师范大学-香港浸会大学） 纠错

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

AI总结 LumiVideo通过感知、推理、执行和反思四个阶段模仿专业调色师的工作流程，利用LLM和RAG框架实现非线性色彩参数空间导航，生成符合行业标准的色彩配置文件，并支持通过自然语言反馈进行迭代优化。

AgentExpt: Automating AI Experiment Design with LLM-based Resource Retrieval Agent

AgentExpt: 基于LLM的资源检索代理自动化AI实验设计

Yu Li, Lehui Li, Lin Chen, Qingmin Liao, Fengli Xu, Yong Li

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Shandong University（山东大学） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

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

AI总结 本文提出基于LLM的资源检索代理框架，通过自动化数据收集和集体感知增强检索，提升实验设计的自动化和可解释性，实验结果显示在Recall@20和HitRate@5上分别提升5.85%和8.30%。

Comments 10 pages

Heddle: A Distributed Orchestration System for Agentic RL Rollout

Heddle：一种用于代理强化学习 rollout 的分布式编排系统

Zili Zhang, Yinmin Zhong, Chengxu Yang, Chao Jin, Bingyang Wu, Xinming Wei, Yuliang Liu, Xin Jin

机构 * School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院） ； Independent Researcher（独立研究员） 纠错

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

AI总结 Heddle通过轨迹中心化设计优化代理rollout执行的时机、地点和方式，解决长尾轨迹生成中的队列延迟、干扰开销和单位令牌时间问题，提升rollout吞吐量。

HeteroHub: An Applicable Data Management Framework for Heterogeneous Multi-Embodied Agent System

HeteroHub：一种适用于异构多具身代理系统的数据管理框架

Xujia Li, Xin Li, Junquan Huang, Beirong Cui, Zibin Wu, Lei Chen

机构 * HKUST（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出HeteroHub框架，整合静态元数据、任务对齐训练语料和实时数据流，支持任务感知模型训练和闭环控制，实现复杂任务的协调执行。

Comments 4 pages, 2 figures

Agentic AI-based Coverage Closure for Formal Verification

基于代理AI的正式验证覆盖闭合

Sivaram Pothireddypalli, Ashish Raman, Deepak Narayan Gadde, Aman Kumar

机构 * 1 Infineon Technologies India Private Limited, India 2 Dr. B R Ambedkar National Institute of Technology Jalandhar, India 3 Infineon Technologies Dresden AG \& Co. KG, Germany 纠错

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

AI总结 本文提出基于代理AI的工作流，利用大语言模型驱动生成AI自动分析正式验证覆盖，识别覆盖缺口并生成所需形式属性，提升验证效率。

Comments To appear at the IEEE International Conference on Intelligent Processing, Hardware, Electronics, and Radio Systems (CIPHER), February 13-15, 2026, NIT Jalandhar, India

From Workflow Automation to Capability Closure: A Formal Framework for Safe and Revenue-Aware Customer Service AI

从工作流自动化到能力闭合：一种安全且收益意识的客户服务AI形式框架

Cosimo Spera

机构 * Minerva CQ 纠错

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

AI总结 本文提出一种形式框架，用于安全且收益意识的客户服务AI，解决自动化转型中安全缺口问题，通过动态组合能力实现安全目标。

RECOVER: Robust Entity Correction via agentic Orchestration of hypothesis Variants for Evidence-based Recovery

RECOVER：通过假设变体的代理协作进行证据驱动的实体纠正

Abhishek Kumar, Aashraya Sachdeva

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

AI总结 针对ASR中罕见和领域特定术语的实体识别难题，RECOVER框架通过代理协作利用多个假设，结合LLM纠正，提升实体识别准确率和召回率。

Comments Under review. Submitted to Interspeech 2026

AGORA: Agentic Green Orchestration Architecture for Beyond 5G Networks

AGORA：面向6G网络的代理绿色协调架构

Rodrigo Moreira, Larissa Ferreira Rodrigues Moreira, Maycon Peixoto, Flavio De Oliveira Silva

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

AI总结 本文提出AGORA架构，通过嵌入本地工具增强的大语言模型代理，将自然语言可持续性目标转化为基于 telemetry 的操作，实现能量感知的流量引导，展示紧凑模型在低能耗和正确策略执行中的优势。

Journal ref 2026

Position: Agentic Evolution is the Path to Evolving LLMs

位置：代理进化是进化大语言模型的路径

Minhua Lin, Hanqing Lu, Zhan Shi, Bing He, Rui Mao, Zhiwei Zhang, Zongyu Wu, Xianfeng Tang, Hui Liu, Zhenwei Dai, Xiang Zhang, Suhang Wang, Benoit Dumoulin, Jian Pei

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

AI总结 本文提出代理进化作为大语言模型适应的未来方向，通过A-Evolve框架实现持续优化，并提出进化扩展假设。

Comments Update code link

GlyphBanana: Advancing Precise Text Rendering Through Agentic Workflows

GlyphBanana: 通过代理工作流推进精确文本渲染

Zexuan Yan, Jiarui Jin, Yue Ma, Shijian Wang, Jiahui Hu, Wenxiang Jiao, Yuan Lu, Linfeng Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Xiaohongshu Inc.（小红书公司） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Southeast University（东南大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） 纠错

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

AI总结 GlyphBanana通过代理工作流整合辅助工具，提升复杂文本和公式渲染的精度，适用于多种文本到图像模型。

MiroFlow: Towards High-Performance and Robust Open-Source Agent Framework for General Deep Research Tasks

MiroFlow：面向通用深度研究任务的高性能和鲁棒开源代理框架

Shiqian Su, Sen Xing, Xuan Dong, Muyan Zhong, Bin Wang, Xizhou Zhu, Yuntao Chen, Wenhai Wang, Yue Deng, Pengxiang Zhu, Ziyuan Liu, Tiantong Li, Jiaheng Yu, Zhe Chen, Lidong Bing, Jifeng Dai

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； MiroMind AI ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

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

AI总结 MiroFlow是一种面向通用深度研究任务的高性能开源代理框架，通过灵活的工作流编排和深度推理模式提升性能和稳定性。

Beyond the Monitor: Mixed Reality Visualization and Multimodal AI for Enhanced Digital Pathology Workflow

超越监视器：混合现实可视化与多模态AI用于增强的数字病理学工作流程

Jai Prakash Veerla, Partha Sai Guttikonda, Helen H. Shang, Mohammad Sadegh Nasr, Cesar Torres, Jacob M. Luber

机构 * Department of Computer Science and Engineering, University of Texas at Arlington（计算机科学与工程系，德克萨斯大学阿灵顿分校） ； Department of Medicine Division of Hematology-Oncology, UCLA（医学系血液肿瘤学分会，加州大学洛杉矶分校） ； Center for Innovation in Health Informatics, University of Texas at Arlington（健康信息创新中心，德克萨斯大学阿灵顿分校） 纠错

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

AI总结 PathVis通过混合现实和多模态AI优化数字病理学工作流程，提升诊断效率与准确性。

DataJoint 2.0: A Computational Substrate for Agentic Scientific Workflows

DataJoint 2.0：一种用于智能科学工作流的计算基础

Dimitri Yatsenko, Thinh T. Nguyen

机构 * DataJoint Inc.（DataJoint公司） 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 DataJoint 2.0通过关系型工作流模型和四项技术创新，提供了一种统一的数据结构、数据和计算转换的科学工作流计算基础。

Comments 20 pages, 2 figures, 1 table

SAGE: An Agentic Explainer Framework for Interpreting SAE Features in Language Models

SAGE: 一种用于解释语言模型SAE特征的代理解释框架

Jiaojiao Han, Wujiang Xu, Mingyu Jin, Mengnan Du

机构 * New Jersey Institute of Technology（新泽西理工学院） ； Rutgers University（罗格斯大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） 纠错

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

AI总结 SAGE提出了一种基于代理的框架，通过主动解释驱动过程提升对语言模型SAE特征的解释准确性。

Comments EACL 2026 Industry Track

Toward Formalizing LLM-Based Agent Designs through Structural Context Modeling and Semantic Dynamics Analysis

通过结构上下文建模和语义动态分析正式化基于大语言模型的智能体设计

Haoyu Jia, Kento Kawaharazuka, Kei Okada

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

AI总结 本文提出结构上下文模型和语义动态分析工作流，旨在通过形式化方法提升大语言模型智能体设计的可分析性和一致性。

ChatCFD: An LLM-Driven Agent for End-to-End CFD Automation with Structured Knowledge and Reasoning

ChatCFD: 一种基于大语言模型的端到端CFD自动化代理

E Fan, Kang Hu, Zhuowen Wu, Jiangyang Ge, Jiawei Miao, Yuzhi Zhang, He Sun, Weizong Wang, Tianhan Zhang

机构 * Department of Mechanics and Aerospace Engineering, Southern University of Science and Technology（南方科技大学机械与航空航天工程系） ； School of Astronautics, Beihang University（北航航天学院） ； DP Technology, Beijing（北京DP技术） ； College of Future Technology, Peking University（北京大学未来技术学院） ； National Biomedical Imaging Center, Peking University（北京大学国家生物医学成像中心） ； State Key Laboratory of High-Efficiency Reusable Aerospace Transportation Technology（高性能可重复使用航天运输技术国家重点实验室） ； Key Laboratory of Spacecraft Design Optimization and Dynamic Simulation Technology, Ministry of Education（航天器设计优化与动态仿真技术重点实验室） 纠错

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

AI总结 ChatCFD通过结构化知识和推理，实现端到端CFD自动化，显著提升执行成功率和物理保真度，具备高灵活性和模块化设计。

Comments 19 pages, 8 figures

Journal ref Adv. Intell. Discov. 2025, 2500174

AgenticAKM : Enroute to Agentic Architecture Knowledge Management

代理AKM：迈向代理架构知识管理

Rudra Dhar, Karthik Vaidhyanathan, Vasudeva Varma

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

AI总结 本文提出AgenticAKM方法，通过代理协作自动化生成架构决策记录，提升架构知识管理的效率和实用性。

SIDiffAgent: Self-Improving Diffusion Agent

SIDiffAgent：自改进扩散代理

Shivank Garg, Ayush Singh, Gaurav Kumar Nayak

机构 * Indian Institute of Technology, Roorkee（印度理工学院罗尔基分校） 纠错

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

AI总结 SIDiffAgent通过自改进的扩散代理框架，利用Qwen系列模型提升文本到图像生成的可靠性与可控性，实现更高质量的图像输出。

WISE-Flow: Workflow-Induced Structured Experience for Self-Evolving Conversational Service Agents

WISE-Flow: 基于工作流的结构化经验用于自进化对话服务代理

Yuqing Zhou, Zhuoer Wang, Jie Yuan, Hong Wang, Samson Koelle, Ziwei Zhu, Wei Niu

机构 * George Mason University（乔治·马歇尔大学） ； Amazon（亚马逊公司） 纠错

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

AI总结 WISE-Flow通过将历史服务交互转化为可重用的程序经验，实现自进化对话服务代理的可靠性和稳定性提升。

Comments 19 pages

MegaFlow: Large-Scale Distributed Orchestration System for the Agentic Era

MegaFlow：面向代理时代的大型分布式编排系统

Lei Zhang, Mouxiang Chen, Ruisheng Cao, Jiawei Chen, Fan Zhou, Yiheng Xu, Jiaxi Yang, Zeyao Ma, Liang Chen, Changwei Luo, Kai Zhang, Fan Yan, KaShun Shum, Jiajun Zhang, Zeyu Cui, Feng Hu, Junyang Lin, Binyuan Hui, Min Yang

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

AI总结 MegaFlow是一个面向代理时代的大型分布式编排系统，通过将代理训练基础设施抽象为三个独立服务，实现高效调度、资源分配和任务管理，解决大规模代理训练的基础设施问题。

DocDancer: Towards Agentic Document-Grounded Information Seeking

DocDancer：迈向基于文档的信息检索代理

Qintong Zhang, Xinjie Lv, Jialong Wu, Baixuan Li, Zhengwei Tao, Guochen Yan, Huanyao Zhang, Bin Wang, Jiahao Xu, Haitao Mi, Wentao Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； Tencent AI Lab（腾讯人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 DocDancer是一种开源文档问答代理，通过工具驱动框架和数据合成管道提升文档理解能力。

Towards LLM-enabled autonomous combustion research: A literature-aware agent for self-corrective modeling workflows

迈向基于大语言模型的自主燃烧研究：一种文献感知的代理用于自修正建模工作流

Ke Xiao, Haoze Zhang, Runze Mao, Han Li, Zhi X. Chen

机构 * State Key Laboratory of Turbulence and Complex Systems, School of Mechanics and Engineering Science, Peking University（湍流与复杂系统国家重点实验室，力学与工程科学学院，北京大学） ； AI for Science Institute (AISI)（人工智能科学研究院（AISI）） 纠错

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

AI总结 FlamePilot是一种基于大语言模型的代理，通过自动化和自修正的CFD工作流提升燃烧建模研究效率，实现高可执行性和成功率。

An Agentic Framework for Neuro-Symbolic Programming

一种用于神经符号编程的代理框架

Aliakbar Nafar, Chetan Chigurupati, Danial Kamali, Hamid Karimian, Parisa Kordjamshidi

机构 * Michigan State University（密歇根州立大学） 纠错

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

AI总结 AgenticDomiKnowS通过代理工作流简化神经符号编程，使用户能快速构建程序，减少开发时间。

Synthesizing Procedural Memory: Challenges and Architectures in Automated Workflow Generation

生成程序记忆：自动化工作流生成中的挑战与架构

Nishant Gaurav, Adit Akarsh, Ankit Ranjan, Manoj Bajaj

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

AI总结 本文提出通过科学方法自主生成工作流技能，解决自动化技能生成中的四个结构性瓶颈。

Comments 7 pages

Supporting Our AI Overlords: Redesigning Data Systems to be Agent-First

支持我们的AI主宰者：重新设计数据系统以面向代理

Shu Liu, Soujanya Ponnapalli, Shreya Shankar, Sepanta Zeighami, Alan Zhu, Shubham Agarwal, Ruiqi Chen, Samion Suwito, Shuo Yuan, Ion Stoica, Matei Zaharia, Alvin Cheung, Natacha Crooks, Joseph E. Gonzalez, Aditya G. Parameswaran

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 本文提出重新设计数据系统以更原生支持代理工作负载，通过代理推测的特点探索新的架构机会。

ASTRIDE: A Security Threat Modeling Platform for Agentic-AI Applications

ASTRIDE：面向智能体AI应用的安全威胁建模平台

Eranga Bandara, Amin Hass, Ross Gore, Sachin Shetty, Ravi Mukkamala, Safdar H. Bouk, Xueping Liang, Ng Wee Keong, Kasun De Zoysa, Aruna Withanage, Nilaan Loganathan

机构 * Old Dominion University（老奥布里恩大学） ； Accenture Technology Labs（埃森哲技术实验室） ； Florida International University（佛罗里达国际大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Colombo（科伦坡大学） 纠错

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

AI总结 ASTRIDE是首个专为AI智能体应用设计的自动化威胁建模平台，通过扩展STRIDE框架并结合微调的视觉语言模型与推理LLM，实现基于图的威胁建模自动化。

Solving Context Window Overflow in AI Agents

解决AI代理中的上下文窗口溢出

Anton Bulle Labate, Valesca Moura de Sousa, Sandro Rama Fiorini, Leonardo Guerreiro Azevedo, Raphael Melo Thiago, Viviane Torres da Silva

机构 * IBM Research（IBM研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种方法，使LLMs能够处理任意长度的工具响应，避免上下文窗口溢出问题，减少令牌使用并提升执行效率。

A Multidisciplinary Design and Optimization (MDO) Agent Driven by Large Language Models

由大型语言模型驱动的多学科设计与优化（MDO）代理

Bingkun Guo, Wentian Li, Xiaojian Liu, Jiaqi Luo, Zibin Yu, Dalong Dong, Shuyou Zhang, Yiming Zhang

机构 * State Key Laboratory of Fluid Power Transmission and Control（流体动力传动与控制国家重点实验室） ； School of Aeronautics and Astronautics（航空宇航科学与技术学院） ； China Ship Development and Design Center（船舶设计发展研究中心） 纠错

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

AI总结 由大型语言模型驱动的MDO代理通过参数建模、知识引导和智能协调实现机械设计的自动化与创新。