AI Agent

REMSA: Foundation Model Selection for Remote Sensing via a Constraint-Aware Agent

REMSA：通过约束感知代理进行遥感基础模型选择

Binger Chen, Tacettin Emre Bök, Behnood Rasti, Volker Markl, Begüm Demir

机构 * Humboldt-Universität zu Berlin（柏林洪堡大学） ； U AI（5U AI） ； Technische Universität Berlin & BIFOLD（柏林工业大学 & BIFOLD） 纠错

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

AI总结 提出REMSA，一种基于结构化数据库RS-FMD的约束感知代理，通过自然语言查询自动选择遥感基础模型，结合元数据检索与上下文学习，在专家评估基准中优于多种基线。

Comments Code and data available at https://github.com/be-chen/REMSA

Toward Autonomous O-RAN: A Multi-Scale Agentic AI Framework for Real-Time Network Control and Management

迈向自主O-RAN：一种用于实时网络控制与管理的多尺度智能体AI框架

Hojjat Navidan, Mohammad Cheraghinia, Jaron Fontaine, Mohamed Seif, Eli De Poorter, H. Vincent Poor, Ingrid Moerman, Adnan Shahid

机构 * IDLab, Department of Information Technology at Ghent University - imec（IDLab，格鲁特大学信息科技系 - imec） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Princeton University（电气与计算机工程系，普林斯顿大学） 纠错

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

AI总结 提出一种多尺度智能体AI框架，通过非实时、近实时和实时控制环的协调层次结构，实现O-RAN的自主网络控制与管理，并在非平稳条件下和意图驱动的切片资源控制场景中验证了其有效性。

Comments Accepted for publication in the IEEE Network magazine

VitalAgent: A Tool-Augmented Agent for Reactive and Proactive Physiological Monitoring over Wearable Health Data

VitalAgent: 一种工具增强型代理，用于对可穿戴健康数据进行反应性和主动式生理监测

Di Zhu, Yu Yvonne Wu, Hong Jia, Aaqib Saeed, Vassilis Kostakos, Ting Dang

机构 * The University of Melbourne, Australia（墨尔本大学） ； Dartmouth College, US（达特茅斯学院） ； University of Auckland, New Zealand（奥克兰大学） ； Eindhoven University of Technology, Netherlands（埃因霍温理工大学） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(title)；tool use(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出VitalAgent框架，通过工具增强推理和纵向生理记忆，实现对ECG/PPG信号的反应性问答与主动监测，在VitalBench基准上相比基线提升超30%。

Comments Minor revisions; results unchanged

Trust Without Trusting: A Recomputable Trust Protocol for Autonomous Agents

无需信任的信任：面向自主智能体的可重算信任协议

Lars Kersten Kroehl

机构 * MolTrust / CryptoKRI GmbH（MolTrust/加密KRI GmbH） 纠错

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

AI总结 提出组合证据协议（CEP），通过五条件谓词和锚定数据重算，使任何方都能独立验证边界所有者是否遵循其公开规则，解决了开放代理世界中依赖他人边界时的信任验证问题。

Comments 18 pages, 5 figures. v2: substantial revision, reframed around recomputable accountability (Combined Evidence Protocol); adds figures, code listings, and deployment evidence. Supersedes v1 (From Specification to Deployment)

SkillsBench: Benchmarking How Well Agent Skills Work Across Diverse Tasks

SkillsBench: 基准测试智能体技能在不同任务中的有效性

Xiangyi Li, Yimin Liu, Wenbo Chen, Bingran You, Zonglin Di, Yifeng He, Shenghan Zheng, Kyoung Whan Choe, Jiankai Sun, Shuyi Wang, Chujun Tao, Binxu Li, Xuandong Zhao, Hejia Geng, Xiaojun Wu, Junwei Zhou, Xiaokun Chen, Hanwen Xing, Yubo Li, Qunhong Zeng, Di Wang, Yuanli Wang, Roey Ben Chaim, Penghao Jiang, Haotian Shen, Luyang Kong, Xinyi Liu, Runhui Wang, Xuanqing Liu, Jiachen Li, Xin Lan, Yueqian Lin, Wengao Ye, Junwei He, Songlin Li, Yue Zhang, Yipeng Gao, Yijiang Li, Ze Ma, Liqiang Jing, Tianyu Wang, Kaixin Li, Yiqi Xue, Haoran Lyu, Yizhuo He, Yuchen Tian, Shutong Wu, Bowei Wang, Yixuan Gao, Bo Chen, Litong Liu, Sikai Cheng, Jiajun Bao, Shuaicheng Tong, Shuwen Xu, Terry Yue Zhuo, Tinghan Ye, Qi Qi, Miao Li, Longtai Liao, Zelin Tan, Chang Shi, Xilin Tang, Srinath Tankasala, Boqin Yuan, Yaoyao Qian, Jianhong Tu, Chenguang Wang, Yizhou Sun, Wei Wang, Aaron Taylor, Ziyue Yang, Changkun Guan, Zhikang Dong, Xinyu Zhang, Steven Dillmann, Han-chung Lee, Dawn Song

机构 * BenchFlow ； OSU ； Amazon ； UC Berkeley ； UC Santa Cruz ； UC Davis ； Dartmouth ； RLWRLD ； Independent ； Princeton University ； Oxford University ； Stanford University ； USC ； CMU ； Foxconn ； Zenity ； UNSW ； UT Austin ； MSU ； Duke University ； ByteDance ； UT Dallas ； UC San Diego ； Columbia University ； University of Rochester ； Cornell Tech ； Georgia Tech ； Cornell University ； NEU ； UCLA ； Snap Inc. ； Fanshawe College ； University of Science and Technology of China ； HKUST(GZ) ； Anyscale 纠错

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

AI总结 提出SkillsBench基准，包含8领域87个任务，通过配对评估证明技能提升平均通过率16.6个百分点，小模型配备技能可匹敌大模型。

An Empirical Study of Automating Agent Evaluation

自动化代理评估的实证研究

Kang Zhou, Sangmin Woo, Haibo Ding, Kiran Ramnath, Subramanian Chidambaram, Aosong Feng, Vinayak Arannil, Muhyun Kim, Ishan Singh, Darren Wang, Zhichao Xu, Megha Gandhi, Nirmal Prabhu, Soumya Smruti Mishra, Vivek Singh, Gouri Pandeshwar, Lin Lee Cheong

机构 * AWS AI Labs（AWS人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 本文研究了自动化代理评估的可行性，提出EvalAgent系统，通过编码技能和领域知识提升评估效率，实验显示其在评估准确性和人类偏好上显著优于基线方法。

Doctorina MedBench: A Dialogue-Based Benchmark and Evaluation Framework for Agent-Based Medical AI

Doctorina MedBench：基于真实医患交互的医疗AI端到端评估框架

Anna Kozlova, Stanislau Salavei, Pavel Satalkin, Hanna Plotnitskaya, Sergey Parfenyuk, Andy Nkansah

机构 * A.I. Doctor Medical Assist LTD（A.I. Doctor Medical Assist有限公司） 纠错

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

AI总结 Doctorina MedBench通过模拟真实医患对话评估医疗AI系统，包含诊断、观察、治疗和步骤计数四项指标，用于评估临床正确性和对话效率，同时支持多层级测试和质量监控。

ANCHOR: Agentic Noise Creation Framework for Human Simulation and Denoising Recommendation

ANCHOR: 用于人类模拟和去噪推荐的智能体噪声创建框架

Xiangming Li, Hua Chu, Jiaming Liang, Jianan Li, Yangtao Zhou

专题命中 Agent评测 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)

AI总结 提出ANCHOR框架，通过智能体模拟用户行为生成真实噪声标签，将推荐去噪转化为监督学习问题，实现高效噪声识别。

A dataset of early blockchain-registered AI agents on Ethereum

以太坊上早期区块链注册的人工智能代理数据集

Yulin Liu

专题命中 Agent评测 ：AI agent(title)；agent(abstract)；agentic(abstract)

AI总结 本文构建了一个基于ERC-8004标准的区块链注册AI代理数据集，包含10000个代理的链上身份记录、铸造交易、转移事件、声誉摘要及反馈记录，支持对代理身份形成、声誉系统和去中心化AI生态的研究。

Comments revised version

Observable Social Life Spaces: Exploring User Interpretations of agent-side life context in human-agent interaction

您想参观我的世界吗？通过可观察的社会生活空间培育人机交互中的感知平等

Zihong He, Shuqin Wang, Songchen Zhou, Qinghui Lin, Jialin Wang, Chen Liang, Hai-Ning Liang

专题命中 Agent评测 ：agent(title,abstract)；AI agent(abstract)

AI总结 本文通过混合方法研究，证明可观察的社会生活空间能显著提升人机交互中的感知平等，推动人机关系从工具性转向平等性。

Playing Along: Learning a Double-Agent Defender for Belief Steering via Theory of Mind

扮演：通过理论思维学习双代理守护者以实现信念引导

Hanqi Xiao, Vaidehi Patil, Zaid Khan, Hyunji Lee, Elias Stengel-Eskin, Mohit Bansal

机构 * UNC Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

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

AI总结 本文提出ToM-SB挑战，通过强化学习训练双代理模型以提升信念引导和理论思维能力，结果显示结合两者奖励的模型在对抗任务中表现更优。

Comments First two authors contributed equally. Code: https://github.com/The-Inscrutable-X/AIDoubleAgentDefenders

From Who They Are to How They Act: Behavioral Traits in Generative Agent-Based Models of Social Media

从他们是谁到他们如何行动：生成式基于代理的社会媒体模型中的行为特征

Valerio La Gatta, Gian Marco Orlando, Marco Perillo, Ferdinando Tammaro, Vincenzo Moscato

专题命中 Agent评测 ：agent(title,abstract)；autonomous agent(abstract)

AI总结 本文提出通过行为特征显式表征代理行为，以生成更真实的社交媒体参与模式和内容传播动态。

Comments Accepted at The International AAAI Conference on Web and Social Media (ICWSM) 2027

Underwriting the Agent Economy: The Blueprint for an AI Insurance Stack

承保智能体经济：人工智能保险堆栈蓝图

Cristian Trout, Sanmi Koyejo, Sasha Romanosky, Giorgio Ripamonti, Lynn Thompson, Desiree Spain, Alex Taylor, Kevin Casey, Stephen Casper, Matthew Botvinick, Sean McGregor, Miles Brundage, A. Feder Cooper, Patricia Paskov, Adrien Ecoffet, Ben Bucknall, Kevin Wei, Markus Anderljung, Lukasz Szpruch, Bri Treece, Tom Zick, Gabriel Weil, Ugur Ozer, Kevin Kalinich, Jesus Gonzalez, Vitaly Baranov, Moran Koren, Guy Laban, Gil Arazi, Henri Winand, Derek Blum, Toby Clowes, Adam Kleinman, Anita Srinivasan, Tom Fehring, Rune Kvist, Rajiv Dattani

专题命中 Agent评测 ：agent(title,abstract)；AI agent(abstract)

AI总结 研究人工智能智能体经济下保险面临的风险及可保性问题，提出构建含八个组件的人工智能保险堆栈，通过行业协调实现限额承保，还探讨了前沿人工智能灾难性风险承保及所需工具，以助保险公司管理相关风险。

AgentLens: Production-Assessed Trajectory Reviews for Coding Agent Evaluation

AgentLens：用于编码智能体评估的生产评估轨迹审查

Andrey Podivilov, Vadim Lomshakov, Sergey Savin, Matvei Startsev, Roman Pozharskiy, Maksim Parshin, Sergey Nikolenko

机构 * Explyt ； St. Petersburg Department of the Steklov Institute of Mathematics（圣彼得堡斯捷克洛夫数学研究所圣彼得堡分部） ； St. Petersburg State University（圣彼得堡国立大学） 纠错

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

AI总结 介绍用于编码智能体评估的AgentLens基准，结合形式验证、大语言模型编写的轨迹审查和并排比较来评估智能体整个轨迹，不仅能排名，还可用于诊断模型行为、比较智能体版本及发现产品回归问题，且已开源。

GameDevBench: Evaluating Agentic Capabilities Through Game Development

GameDevBench: 通过游戏开发评估智能体能力

Wayne Chi, Yixiong Fang, Arnav Yayavaram, Siddharth Yayavaram, Seth Karten, Qiuhong Anna Wei, Runkun Chen, Alexander Wang, Valerie Chen, Ameet Talwalkar, Chris Donahue

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 提出GameDevBench基准，包含333个游戏开发任务，评估智能体在多模态软件开发中的能力，发现最佳智能体仅解决53.8%任务，并引入视觉反馈机制提升性能。

Ablation Study of a Fairness Auditing Agentic System for Bias Mitigation in Early-Onset Colorectal Cancer Detection

公平性审计代理系统在早发性结直肠癌检测中缓解偏见的消融研究

Amalia Ionescu, Jose Guadalupe Hernandez, Jui-Hsuan Chang, Emily F. Wong, Paul Wang, Jason H. Moore, Tiffani J. Bright

专题命中 Agent评测 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)

AI总结 提出双代理架构（领域专家代理+公平性顾问代理），通过消融实验比较不同配置下大语言模型在公平性审计中的表现，发现带RAG的代理系统在识别差异方面语义相似度最高。

Agentic AI-Enhanced Semantic Communications: Foundations, Architecture, and Applications

基于代理AI的语义通信：基础、架构与应用

Haixiao Gao, Mengying Sun, Ruichen Zhang, Yanhan Wang, Xiaodong Xu, Nan Ma, Dusit Niyato, Ping Zhang

专题命中 Agent评测 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)

AI总结 本文探讨代理AI如何赋能语义通信，提出统一框架并展示多场景应用，通过案例研究验证其有效性。

Comments This version is being withdrawn because we need to further reevaluate the attribution of contributions among the authors

ATLAS: Agentic Taxonomy of Large-Scale Software Ecosystems

ATLAS: 大规模软件生态系统的智能体分类体系

Junyi Lu, Mengyao Lyu, Jiahui Wu, Lei Yu, Chengwei Liu, Fengjun Zhang, Li Yang, Chun Zuo, Yang Liu

机构 * Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Nankai University（南开大学） ； Sinosoft Company Limited（中软国际有限公司） 纠错

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

AI总结 提出ATLAS框架，结合LLM全局知识与实际仓库分布，通过智能体协作和自修正循环自动构建软件仓库的层次化分类体系，在54,387个GitHub仓库上评估，分类质量F1达83.13%，优于基线15个百分点。

Comments Accepted at the 41st IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE 2026)

ClayBuddy: A Framework, Evaluation, & Mitigation of Coding Agent Failures

AgentArmor：编码代理失败的框架、评估与缓解

Kenneth Ge, Andre Assis

机构 * Anthropic Fellows Program（Anthropic Fellow 项目） ； Constellation 纠错

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

AI总结 提出AgentArmor框架，通过系统提示增强、命令分类器、三振政策等机制，缓解编码代理因规范不足、能力错误和工具错误导致的失败，显著提升安全性。

Agentic Harness for Real-World Compilers

面向现实世界的编译器助手

Yingwei Zheng, Cong Li, Shaohua Li, Yuqun Zhang, Zhendong Su

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

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

AI总结 本文提出llvm-autofix，首个专为修复编译器bug设计的代理工具，通过专用工具和基准测试展示其在处理复杂编译器bug时的性能优势。

MedKGent: A Large Language Model Agent Framework for Constructing Temporally Evolving Medical Knowledge Graph

MedKGent：用于构建随时间演变的医学知识图谱的大语言模型智能体框架

Duzhen Zhang, Zixiao Wang, Zhong-Zhi Li, Yahan Yu, Shuncheng Jia, Jiahua Dong, Haotian Xu, Xing Wu, Yingying Zhang, Tielin Zhang, Jie Yang, Xiuying Chen, Le Song

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（莫扎德大学人工智能学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Kyoto University（京都大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Center for Excellence in Brain Science and Intelligence Technology（脑科学与智能技术卓越中心） ； Brigham and Women’s Hospital, Harvard Medical School（哈佛医学院布里特妇女医院） ； GenBio AI 纠错

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

AI总结 研究针对医学文献增长带来的知识结构化挑战，引入MedKGent框架，利用PubMed摘要通过两个智能体每日增量构建医学知识图谱，经评估其三元组有效性高，能显著改进大语言模型在医学问答基准上的检索增强生成。

Comments Accepted by Npj Digital Medicine

ClawBench: Can AI Agents Complete Everyday Online Tasks?

ClawBench：AI代理能否完成日常在线任务？

Yuxuan Zhang, Yubo Wang, Yipeng Zhu, Penghui Du, Junwen Miao, Xuan Lu, Zhuofeng Li, Xingwei Qu, Zhengkang Guo, Yuanzhe Shen, Dingjie Song, Han Zhou, Tuney Zheng, Xian Wu, Hao Yu, Songcheng Cai, Yi Lu, Yunzhuo Hao, Minyi Lei, Liang Chen, Kai Zou, Huifeng Yin, Wendong Xu, Dongfu Jiang, Ping Nie, Jiaheng Liu, Wenhu Chen, Kelsey R. Allen

机构 * University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； Etude AI ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； UniPat AI ； Zhejiang University（浙江大学） ； HKUST（香港科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 ClawBench通过153个日常任务测试AI代理能力，涵盖15类144个平台，挑战多步骤流程和复杂操作，揭示现有模型在真实环境中的局限性。

Comments Project page: https://claw-bench.com

MAG: A Web-Agent Benchmark and Harness for Multimodal Action and Guide Generation

MAG：用于多模态动作与引导生成的网络智能体基准测试与工具包

Chengguang Gan, Hanjun Wei, Yunhao Liang, Zhixi Cai, Qinghao Zhang, Shiwen Ni

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Monash University（莫纳什大学） ； Pusan National University（釜山国立大学） ； Shenzhen University of Advanced Technology（深圳先进技术大学） 纠错

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

AI总结 介绍MAG这一网络智能体基准测试，统一任务执行与引导写作，有基于截图的定位方案和完整工具包。用其评估模型并详细分析，还设计GRPO训练方法，提升智能体成功率与引导质量，指出当前模型任务完成率低，为后续研究提供方向。

Comments 8 pages main text, 21 pages total including appendices; 11 figures, 7 tables, 2 algorithms. Benchmark, harness, and model checkpoints to be released

DeepTutor: Towards Agentic Personalized Tutoring

DeepTutor：迈向代理式个性化辅导

Bingxi Zhao, Jiahao Zhang, Xubin Ren, Zirui Guo, Tianzhe Chu, Yi Ma, Chao Huang

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 DeepTutor通过结合引用基础问题辅导与难度校准的问题生成，提出一个统一的开放源码框架，利用静态知识和动态学习者记忆实现个性化适应，并在五个领域大学课程中评估个性化教学效果。

Comments Tech Report, work in progress. Code available at https://github.com/HKUDS/DeepTutor

The Price of Agreement: Measuring LLM Sycophancy in Agentic Financial Applications

同意的代价：在代理金融应用中衡量LLM的谄媚行为

Zhenyu Zhao, Aparna Balagopalan, Adi Agrawal, Dilshoda Yergasheva, Waseem Alshikh, Daniel M. Bikel

机构 * Writer, Inc.（Writer公司） 纠错

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

AI总结 研究评估LLM在金融代理任务中的谄媚行为，发现模型对用户反驳仅表现低至中等性能下降，但偏好信息导致多数模型失败，并测试了输入过滤等恢复方法。

Comments Accepted to ICLR 2026 FinAI Workshop

How Many Tools Should an LLM Agent See? A Chance-Corrected Answer

LLM 智能体应看到多少工具？一种机会校正的答案

Vyzantinos Repantis, Ameya Gawde, Harshvardhan Singh, Joey Blackwell

机构 * II Meta Platforms（Meta平台） 纠错

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

AI总结 针对 LLM 智能体工具选择中候选列表长度优化问题，提出基于机会校正的 Bits-over-Random (BoR) 指标，并将其转化为强化学习奖励，实现每查询自适应深度选择，在保持覆盖率的同时显著减少展示工具数量并提升下游工具选择准确率。

Comments 13 pages, 2 figures

Sighted by Default: Addressing Implicit Vision Assumptions in Real-Time VLM Assistance for BLV Users

默认以视觉为中心：解决面向盲人和低视力（BLV）用户的实时视觉语言模型（VLM）辅助中的隐含视觉假设问题

Yi Zhao, Siqi Wang, Qiqun Geng, Erxin Yu, Jing Li

专题命中 Agent评测 ：agent(summary_cn,abstract)

AI总结 针对现有面向BLV用户的实时VLM辅助工具存在的以视觉为中心的默认偏见问题，提出VIA-Agent模型，其在保持与Doubao相当成功率的同时，缩短了任务时间并减少了对话轮次，提升了用户信任度。

Comments Accepted to UIST 2026

HunyuanOCR-1.5: Making Lightweight OCR VLMs Faster and Better

浑元OCR-1.5：让轻量级OCR视觉语言模型更快更好

Gengluo Li, Xingyu Wan, Shangpin Peng, Weinong Wang, Hao Feng, Yongkun Du, Binghong Wu, Zheng Ruan, Zhiqiong Lu, Liang Wu, Pengyuan Lyu, Huawen Shen, Zibin Lin, Shijing Hu, Jieneng Yang, Hongbing Wen, Guanghua Yu, Hong Liu, Bochao Wang, Can Ma, Han Hu, Chengquan Zhang, Yu Zhou

机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； Large Language Model Department, Tencent（腾讯大语言模型部） ； Nankai University（南开大学） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agentic(summary_cn,abstract)；agent(abstract)

AI总结 研究改进轻量级端到端OCR视觉语言模型。基于HunyuanOCR-1.0架构，用DFlash提升效率，提出Agentic Data Flow增强能力，在多任务表现出色，还将发布模型权重和代码。

Jailbreak Foundry: From Papers to Runnable Attacks for Reproducible Benchmarking

Jailbreak Foundry: 从论文到可运行攻击的可重复基准测试

Zhicheng Fang, Jingjie Zheng, Chenxu Fu, Wei Xu

机构 * Shanghai Qi Zhi Institute（上海启智研究院） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Melbourne（墨尔本大学） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；workflow(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

AI总结 JAILBREAK FOUNDRY通过多代理工作流将论文转换为可执行模块，实现可重复基准测试的标准化评估和自动化。

PULSE: Agentic Investigation with Passive Sensing for Proactive Affective Intervention in Cancer Survivorship

PULSE：基于被动感知的代理探究用于癌症幸存者的主动干预

Zhiyuan Wang, Subigya Nepal, Ariful Islam, Indrajeet Ghosh, Xinyu Chen, Katharine E. Daniel, Laura E. Barnes, Philip Chow

机构 * Department of Systems and Information Engineering, University of Virginia（系统与信息工程系，弗吉尼亚大学） ； Center for Behavioral Health and Technology, University of Virginia（行为健康与技术中心，弗吉尼亚大学） ； Department of Computer Science, University of Virginia（计算机科学系，弗吉尼亚大学） 纠错

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

AI总结 本文提出PULSE系统，通过代理感知探究方法，利用智能手机被动感知数据和日记数据，提升对癌症幸存者情绪调节需求的预测准确率，验证了代理推理在主动干预中的有效性。