AI Agent

AgentCompass: A Unified Evaluation Infrastructure for Agent Capabilities

AgentCompass：用于智能体能力的统一评估基础设施

Kai Chen, Zichen Ding, Jiaye Ge, Shufan Jiang, Mo Li, Qingqiu Li, Zehao Li, Zonglin Li, Tianhao Liang, Shudong Liu, Zerun Ma, Zixin Shang, Wenhui Tian, Zun Wang, Liwei Wu, Zhenyu Wu, Jun Xu, Bowen Yang, Dingbo Yuan, Qi Zhang, Songyang Zhang, Peiheng Zhou, Dongsheng Zhu

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(title,abstract)；autonomous agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE

AI总结 研究针对大语言模型演变成自主智能体后评估基础设施分散的问题，提出AgentCompass，通过围绕三个独立组件组织评估过程，具备容错异步运行时和轨迹分析工具，支持多基准测试，为智能体研究提供可扩展、可重复的基础设施。

CyberGym-E2E: Scalable Real-World Benchmark for AI Agents' End-to-End Cybersecurity Capabilities

CyberGym-E2E：面向AI代理端到端网络安全能力的可扩展真实世界基准

Tianneng Shi, Robin Rheem, Dongwei Jiang, Mona Wang, Francisco De La Riega, Zhun Wang, Jingzhi Jiang, Alexander Cheung, Sean Tai, Jonah Cha, Jianhong Tu, Gabriel Han, Chenguang Wang, Jingxuan He, Wenbo Guo, Dawn Song

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 Agent评测 ：AI agent(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出CyberGym-E2E，一个大规模、真实的端到端网络安全基准，通过自动化流水线将开源漏洞数据转化为评估环境，全面评估AI代理在漏洞发现、PoC生成和补丁生成全生命周期中的能力。

Comments ICML 2026

OmniaBench: Benchmarking General AI Agents Across Diverse Scenarios

OmniaBench：跨多样场景对通用人工智能智能体进行基准测试

Chengyu Shen, Yujie Fu, Gangtao Xin, Yanheng Hou, Wenlong Fei, Guojie Zhu, Jiawei Li, Hongcheng Gao, Runming He, Zhen Hao Wong, Meiyi Qiang, Hao Liang, Zhao Cao, Hao Jiang, Chong Chen, Wentao Zhang

专题命中 Agent评测 ：AI agent(title)；agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 研究针对大语言模型向通用智能体演变，现有基准测试有局限的问题，引入OmniaBench。通过多渠道获取场景知识形成分类法，构建可执行环境并合成任务，还引入能力分类法等。其数据集含多任务，对前沿模型构成挑战，能表征通用智能体能力边界。

Inside the Skill Market: From Software Engineering Activities to Reusable Agent Skills

深入技能市场：从软件工程活动到可复用的智能体技能

Jialun Cao, Xinru Yan, Songqiang Chen, Yaojie Lu, Zhongxin Liu, Shing-Chi Cheung

机构 * The Hong Kong University of Science（香港科技大学） ； University of Chinese Academy of Sciences Beijing, China（中国科学院大学） ； Institute of Software, Chinese Academy of Sciences Beijing, China（中国科学院软件研究所） ； Zhejiang University Hangzhou, China（浙江大学） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(title,abstract)；AI agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE

AI总结 研究探讨软件工程活动如何转化为可复用智能体技能。通过对公共库和市场中SE技能大规模实证研究，分析其封装活动、生命周期覆盖等，发现SE活动正通过技能成为可复用工件，为技能推荐等提供研究机会及相关机制需求。

Terminus-4B: Can a Smaller Model Replace Frontier LLMs at Agentic Execution Tasks?

Terminus-4B：一个较小的模型能否在智能体执行任务中取代前沿大语言模型？

Spandan Garg, Vikram Nitin, Yufan Huang

机构 * Microsoft USA（微软公司） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE

AI总结 研究智能体终端执行任务中较小模型能否取代前沿大语言模型。提出经监督微调及强化学习训练的Terminus-4B模型，评估发现其能减少主智能体令牌使用量约30%，不影响性能，还缩小与前沿模型差距甚至超越其性能。

Comments The current article involves some product IP issues and needs to be withdrawn and re-approved

CAGE-1: Control, Assurance, and Governance Evaluation for Enterprise Agentic AI

CAGE-1：企业智能代理人工智能的控制、保证和治理评估

Roopam W. Sure

机构 * Independent technical report（独立技术报告） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE

AI总结 研究企业人工智能从实验转向运营工作流带来的评估问题，介绍CAGE-1评估框架，评估多方面内容，引入预绑定保证，用于判断企业代理是否可部署。

Comments 17 pages, 3 figures; independent technical report

PACE: A Proxy for Agentic Capability Evaluation

PACE：智能体能力评估的代理框架

Yueqi Song, Lintang Sutawika, Jiarui Liu, Lindia Tjuatja, Jiayi Geng, Yunze Xiao, Daniel Lee, Aditya Bharat Soni, Vincent Lo, Xiang Yue, Graham Neubig

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Salesforce AI Research（Salesforce人工智能研究） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 提出PACE框架，通过从非智能体评测中选取原子实例构建代理基准，以低成本高精度预测智能体基准性能，在14个模型上实现MAE<4%、Spearman>0.80。

SkillCoach: Self-Evolving Rubrics for Evaluating and Enhancing Agentic Skill-Use

SkillCoach: 用于评估和增强智能体技能使用的自演化评分准则

Jiayin Zhu, Kelong Mao, Yudong Guo, Dengbo He, Sulong Xu, Simiu Gu, Yutao Yue

机构 * HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 提出SkillCoach框架，通过自演化过程评分准则从技能选择、遵循、组合和反思四维度评估智能体轨迹，并利用演化准则筛选高质量训练数据，提升技能使用能力。

A Dual-Helix Governance Approach Towards Reliable Agentic Artificial Intelligence for WebGIS Development

面向可靠WebGIS开发的代理人工智能双螺旋治理方法

Boyuan Guan, Wencong Cui, Levente Juhasz

机构 * Geographic Information Systems Center, Florida International University（佛罗里达国际大学地理信息系统中心） ； Geospatial Analytics, Technology and Open Research Lab, University of Florida（佛罗里达大学地理空间分析、技术与开放研究实验室） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE

AI总结 针对代理AI在WebGIS开发中的不可靠问题，提出双螺旋治理框架，通过知识-行为-技能三轨架构和持久知识图谱外化事实与协议，实验证明能降低代码复杂度、减少输出方差并防止制图错误。

Comments Paper submitted to and under review in Transactions in GIS

EVOM: Agentic Meta-Evolution of Actor-Critic Architectures for Reinforcement Learning

EVOM：用于强化学习的演员-评论家架构的智能体元进化

Boyun Zhang, Chao Wang, Kai Wu

机构 * Xidian University（西安电子科技大学） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出EVOM框架，通过双层优化（内环低保真PPO训练权重，外环LLM设计智能体驱动元进化）自动搜索高性能演员-评论家架构，在Ant-v4和HalfCheetah-v4上超越基线方法。

Counsel: A Meta-Evaluation Dataset for Agentic Tasks

Counsel: 面向智能体任务的元评估数据集

Sashank Pisupati, Henry Broomfield, Eujeong Choi, Antonia Calvi, Charlie Wang, Roman Engeler, Max Bartolo, Patrick Lewis

机构 * Atla AI ； Cohere AI ； Mistral AI ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出Counsel数据集，通过人工标注对LLM评判的智能体轨迹错误进行元评估，用于校准和改进LLM评判器。

Specialize Roles, Mix Deployments: Pushing the Cost-Accuracy Frontier of LLM Agent Teams

专业化角色，混合部署：推动LLM代理团队的成本-精度前沿

Yinsicheng Jiang, Liang Cheng, Yeqi Huang, Yufan Zhao, Zhan Lu, Li Dong, Wenda Li, Edoardo Ponti, Luo Mai

机构 * University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(title,abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出AgentCARD基准，通过角色感知评估和帕累托前沿分析，发现异构团队在成本-精度前沿上优于同构团队，混合部署可降低12倍成本。

Turning Intent into Specifications: A Benchmark and an Interactive User-Assistant Agent

将意图转化为规范：一个基准测试和一个交互式用户助手代理

Hao Wang, Ligong Han, Kai Xu, Akash Srivastava

机构 * Red Hat AI Innovation（红帽AI创新） ； MIT-IBM Watson AI Lab（MIT-IBM沃森AI实验室） ； IBM Core AI（IBM核心AI） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(title,abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 提出SpecBench基准和Buddy代理，通过形态分析分解用户意图、模拟用户评估设计选择，将焦点从代码生成转向人机协作规范制定。

A Survey on Agentic Security: Applications, Threats and Defenses

关于智能体安全的综述：应用、威胁与防御

Asif Shahriar, Md Nafiu Rahman, Sadif Ahmed, Farig Sadeque, Md Rizwan Parvez

机构 * BRAC University（布拉克大学） ； Qatar Computing Research Institute (QCRI)（卡塔尔计算研究所） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 本文首次全面综述智能体安全领域，围绕应用、威胁与防御三大支柱，分类260余篇论文，分析攻击入口、防御策略及生命周期覆盖，指出智能体系统默认结构脆弱，需全生命周期防御。

Agentic MPC for Semantic Control System Resynthesis

用于语义控制系统再综合的智能体MPC

Yuya Miyaoka, Masaki Inoue

机构 * University of Tokyo（东京大学） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 提出智能体MPC框架，通过集成大语言模型智能体实现上下文感知的语义自适应控制综合，在自动驾驶场景中验证其根据个人偏好或社交情境（如避让应急车辆）调整控制的能力。

Comments 7 pages, 5 figures

Benchmarking AI Agents for Addressing Scientific Challenges Across Scales

跨尺度科学挑战的AI智能体基准测试

Tianyu Liu, Allen Xin Wang, Antonia Panescu, Lisa Xinyi Chen, Wenxin Long, Xinyu Wei, Yueqian Jing, Ziyao Zeng, Jihang Chen, Sihan Jiang, Ziqing Wang, Siyi Gu, Siyu Chen, Xinyang Hu, Haoran Shao, Leqi Xu, Wangjie Zheng, Zhiyuan Cao, Ada Fang, Botao Yu, Kunyang Sun, Rex Ying, Arman Cohan, Qingyu Chen, Lingzhou Xue, Kaize Ding, Yuanqi Du, Wengong Jin, Zhuoran Yang, Marinka Zitnik, James Zou, Hua Xu, Hongyu Zhao

机构 * Yale University（耶鲁大学） ； Broad Institute of MIT and Harvard（布罗德研究所） ； The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； Northeastern University（东北大学） ； Northwestern University（西北大学） 纠错

专题命中 Agent评测 ：AI agent(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出SciAgentArena基准，含约200个交互式任务，评估AI智能体在真实科研场景中的能力，发现其在数据分析中有效，但在创新探索和开放问题上表现不均。

Comments 6 figures

Claw-SWE-Bench: A Benchmark for Evaluating OpenClaw-style Agent Harnesses on Coding Tasks

Claw-SWE-Bench：评估OpenClaw风格代理框架在编码任务上的基准

Mengyu Zheng, Kai Han, Boxun Li, Haiyang Xu, Yuchuan Tian, Wei He, Hang Zhou, Jianyuan Guo, Hailin Hu, Lin Ma, Chao Xu, Guohao Dai, Lixue Xia, Yunchao Wei, Yunhe Wang, Yu Wang

机构 * TokenRhythm Technologies（TokenRhythm 技术公司） ； Infinigence AI ； Peking University（北京大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； SEE Fund（SEE 基金） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） ； Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(title,abstract)；tool use(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 提出Claw-SWE-Bench基准，通过适配器协议统一评估异构代理框架，发现适配器设计对编码性能至关重要，且模型和框架选择显著影响通过率与成本。

Layer-Isolated Evaluation: Gating the Deterministic Scaffold of a Production LLM Agent with a No-LLM, Regression-Locked Test Harness

层隔离评估：使用无LLM、回归锁定的测试工具对生产级LLM代理的确定性框架进行门控

Sawyer Zhang, Alexander Wang, Sophie Lei

机构 * Lumivate (Lumi)（Lumivate（Lumi）） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(title,abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 提出层隔离评估方法，将LLM代理分解为固定层次，用确定性无LLM测试套件逐层检测回归，证明聚合指标会掩盖局部退化，而逐层基线门控可准确定位。

Comments 12 pages, 2 figures, 5 tables

Can AI Agents Synthesize Scientific Conclusions?

AI代理能否综合科学结论？

Hayoung Jung, Pedro Viana Diniz, José Reinaldo Corrêa Roveda, Abner Fernandes da Silva, Haeun Jung, Enoch Tsai, Aleksandra Korolova, Manoel Horta Ribeiro

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Universidade Federal de Minas Gerais（米纳斯吉拉斯联邦大学） ； Stony Brook University（石溪大学） ； Hackensack Meridian School of Medicine（哈肯萨克子午线医学院） 纠错

专题命中 Agent评测 ：AI agent(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 本文提出SciConBench基准和SciConHarness评估框架，通过分解原子事实并计算精确率和召回率，发现前沿AI代理在科学结论综合中事实F1仅0.337，且无约束评估存在数据泄露，消费者代理常生成不完整或矛盾的结论。

Comments 79 pages, 34 figures, 17 tables. Under Submission

Human-Guided Agentic AI for Multimodal Clinical Prediction: Lessons from the AgentDS Healthcare Benchmark

人类引导的智能体AI用于多模态临床预测：来自AgentDS医疗基准的教训

Lalitha Pranathi Pulavarthy, Raajitha Muthyala, Aravind V Kuruvikkattil, Zhenan Yin, Rashmita Kudamala, Saptarshi Purkayastha

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agentic(title,abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 通过人类引导智能体AI在多模态临床预测任务中取得领先性能，提炼出领域知识引导特征工程、任务特定多模态融合和临床动机模型集成三大通用经验。

Comments Presented at the Data Challenge track at the 14th IEEE International Conference on Healthcare Informatics (ICHI) 2026 on June 3, 2026

Bittensor Agent Arenas as a Trajectory Primitive: Distilling a Shopping Agent from ShoppingBench Subnet Traces

Bittensor 智能体竞技场作为轨迹基元：从 ShoppingBench 子网轨迹中蒸馏购物智能体

Shardul Bansal, Seth Schilbe, Jarrod Barnes

机构 * ORO AI ； Dynamical Systems（动力系统） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(title,abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 针对小模型后训练缺乏多轮轨迹数据的问题，利用 Bittensor 子网 SN15 的竞技机制生成激励对齐的轨迹，通过结构质量过滤提取智能体轨迹，后训练 Qwen3-4B 模型在 ShoppingBench 上达到 42.7% ASR，接近合成数据基线。

Comments 10 pages, 4 figures, Data and Models available at: https://huggingface.co/collections/oro-ai/shoppingbench-sn15-trajectory-primitive

Agentic Hybrid RAG for Evidence-Grounded Muon Collider Analysis

基于证据的缪子对撞机分析的智能混合RAG

Ruobing Jiang, Dawei Fu, Cheng Jiang, Tianyi Yang, Zijian Wang, Youpeng Wu, Yong Ban, Yajun Mao, Qiang Li

机构 * Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 提出智能混合RAG框架，结合稀疏与稠密检索及智能推理，用于缪子对撞机研究的证据检索与答案生成，构建首个基准并验证其有效性。

Comments 22 pages, 5 figures, and 6 tables

Impatient Users Confuse AI Agents: High-fidelity Simulations of Human Traits for Testing Agents

不耐烦的用户混淆AI智能体：用于测试智能体的高保真人类特质模拟

Muyu He, Anand Kumar, Tsach Mackey, Meghana Rajeev, James Zou, Nazneen Rajani

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

专题命中 Agent评测 ：AI agent(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 提出TraitBasis方法，通过控制用户特质向量（如不耐烦、不连贯）对AI智能体进行压力测试，发现性能下降2%-30%，揭示当前智能体对用户行为变化的脆弱性。

Comments ACL 2026 [Oral]

Skill Retrieval Augmentation for Agentic AI

面向智能体AI的技能检索增强

Weihang Su, Jianming Long, Qingyao Ai, Qiaozhi He, Yichen Tang, Changyue Wang, Yiteng Tu, Yingbo Wang, Yiqun Liu

机构 * Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） ； ByteDance Inc.（字节跳动公司） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 针对现有智能体系统在技能库扩展时上下文窗口不足、技能识别准确率下降的问题，提出技能检索增强（SRA）范式，通过动态检索外部技能库提升智能体性能，并构建SRA-Bench基准揭示技能整合中的瓶颈。

SubtleMemory: A Benchmark for Fine-Grained Relational Memory Discrimination in Long-Horizon AI Agents

SubtleMemory: 面向长时程AI智能体的细粒度关系记忆辨别基准

Wenxuan Wang, Haoyu Sun, Fukuan Hou, Mingyang Song, Weinan Zhang, Yu Cheng, Yang Yang

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Tongji University（同济大学） ； Xiamen University（厦门大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

专题命中 Agent评测 ：AI agent(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 提出SubtleMemory基准，通过构建关系控制的潜在语义伪影并嵌入用户-智能体交互历史，评估长时程AI智能体在后续查询中恢复分布式关系结构的能力。

Comments 48 pages

ADK Arena: Evaluating Agent Development Kits via LLM-as-a-Developer

ADK Arena: 通过LLM即开发者评估智能体开发工具包

Jintao Huang, Xiaomin Li, Gaurav Mittal, Yu Hu

机构 * The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； Microsoft（微软） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(title,abstract)；autonomous agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE

AI总结 提出LLM-as-a-Developer方法，通过自动化流水线ADK Arena评估51个Python ADK框架，发现框架间生成成本差异达5.6倍，但无单一框架占优，且文档、源码和参数知识可相互替代。

Comments Work in Progress

SAGE: A Quantitative Evaluation of Socialized Evolution in Agent Ecosystems

SAGE: 智能体生态中社会化演化的定量评估

Linyue Pan, Yaoming Zhu, Lin Qiu, Xuezhi Cao, Xunliang Cai

机构 * Tsinghua University, China（清华大学, 中国） ； Meituan, China（美团, 中国） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(title,abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 提出SAGE框架，通过对比社会演化（SocialEvo）与自我演化（SelfEvo）两种计算条件，在三个领域评估共享经验对智能体性能的影响，发现群体历史并非普遍放大器，但能帮助陷入停滞的智能体取得突破，且社会收益依赖于抽象能力而非暴露量。

Comments 13 pages, 5 figures

TimeSage-MT: A Multi-Turn Benchmark for Evaluating Agentic Time Series Reasoning

TimeSage-MT：用于评估智能时间序列推理的多轮基准测试

Yaxuan Kong, Qingren Yao, Yuqi Nie, Yichen Li, Yilei Shao, Stefan Zohren, Anna Vettoruzzo, Joaquin Vanschoren, Ming Jin, Qingsong Wen

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； VulpiVox Intelligence ； Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学） ； Griffith University（格里菲斯大学） ； Squirrel Ai Learning ； East China Normal University（华东师范大学） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 提出TimeSage-MT多轮基准测试，包含240个任务和2680轮对话，覆盖8个真实领域，用于评估LLM智能体在时间序列推理中的表现，揭示其在决策导向任务中的性能下降及记忆、不确定性处理等缺陷。

When Safe Skills Collide: Measuring Compositional Risk in Agent Skill Ecosystems

当安全技能碰撞：衡量智能体技能生态系统中的组合风险

Su Wang, Pin Qian, Yihang Chen, Junxian You, Xiaoyuan Wang, Xiaochong Jiang, Lifei Liu, Haoran Yu, Jingzhou Xu

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； University of Glasgow（格拉斯哥大学） ； Independent Researcher（独立研究员） ； Corespeed Inc.（Corespeed公司） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(title,abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE

AI总结 本文提出SkillReact框架，通过静态组合基准、双评分者LLM辅助人工审核和基于动作的可利用性测试，研究LLM智能体中个体安全的技能组合后可能产生的不安全行为，发现约18.2%的候选组合存在真实风险，且主机模型决定是否利用这些组合能力。

Learning to Construct Practical Agentic Systems

学习构建实用的智能体系统

Aditya Kumar, Zhihan Lei, Jerry Yan, Joshua W. Momo, Lauhitya Reddy, Rafael Enrique Cabrera Jimenez, Cassandra A. Cohen, Arthur Kajiyama, William W. Cohen

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Dept. of Computer Science（计算机科学系） ； Emory University（埃默里大学） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出一种基于伪工具和固定工作流的智能体框架，通过模块化设计和多目标优化方法，在保证成本可控和结果质量的前提下，实现实用智能体系统的自动构建与优化。