AI Agent

Eliminating Agentic Workflow for Introduction Generation with Parametric Stage Tokens

通过参数化阶段令牌消除引言生成中的代理工作流

Meicong Zhang, Tiancheng su, Guoxiu He

机构 * School of Economics and Management, East China Normal University（经济管理学院，东华大学） 纠错

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

AI总结 本文提出STIG方法，通过参数化阶段令牌消除代理工作流，使LLM在单次推理中生成连贯的引言，提升逻辑结构和语义相似性。

An Empirical Study of Agent Developer Practices in AI Agent Frameworks

关于AI代理框架中代理开发者实践的实证研究

Yanlin Wang, Xinyi Xu, Jiachi Chen, Tingting Bi, Wenchao Gu, Zibin Zheng

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The University of Melbourne（墨尔本大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） 纠错

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

AI总结 本文通过实证研究分析了基于LLM的代理框架在开发效率、功能抽象、学习成本、性能优化和可维护性方面的差异，揭示了开发者在选择和使用框架时的挑战与需求。

Cloning a Conversational Voice AI Agent from Call\,Recording Datasets for Telesales

Krittanon Kaewtawee, Wachiravit Modecrua, Krittin Pachtrachai, Touchapon Kraisingkorn

机构 * Amity AI Research and Application Center（阿米蒂AI研究与应用中心） 纠错

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

Comments 10 pages, 4 figures

GeoFlow: Agentic Workflow Automation for Geospatial Tasks

Amulya Bhattaram, Justin Chung, Stanley Chung, Ranit Gupta, Janani Ramamoorthy, Kartikeya Gullapalli, Diana Marculescu, Dimitrios Stamoulis

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

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

Comments Accepted to ACM SIGSPATIAL 2025

SeaView: Software Engineering Agent Visual Interface for Enhanced Workflow

Timothy Bula, Saurabh Pujar, Luca Buratti, Mihaela Bornea, Avirup Sil

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

Comments 8 pages, 5 figures

MAO: A Framework for Process Model Generation with Multi-Agent Orchestration

Leilei Lin, Yumeng Jin, Yingming Zhou, Wenlong Chen, Chen Qian

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

ChatCite: LLM Agent with Human Workflow Guidance for Comparative Literature Summary

Yutong Li, Lu Chen, Aiwei Liu, Kai Yu, Lijie Wen

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

Comments 18 pages, 5 figures

What Does It Take to Detect an AI Agent? Minimal Feature Sets for Behavioral Detection under Browser Automation

检测AI智能体需要什么？浏览器自动化下行为检测的最小特征集

Vishisht Choudhary, Lukas Schmidt, Anne Zoë Kenntner, Feras Skhab, Michel Osswald, Jens Ernstberger

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Kontext 纠错

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

AI总结 该研究提出三类检测框架区分人类、机器人与AI智能体，发现最小特征集可实现AI智能体的稳健检测，且基于浏览器自动化的缺失特征构建判别信号，抗规避能力优异。

Comments 17 pages (11 main + appendices), 7 figures. Accepted at the North East AI Agents Day 2026 workshop, Jane Street, New York City. Workshop: https://ne-agents-day.github.io/

RF Instrument Agent (RFIA): Empowering RF Instruments with Natural Language Understanding, Scheduling and Execution of Complex Tasks

RF仪器智能体 (RFIA): 赋予射频仪器自然语言理解、调度与执行复杂任务的能力

Chunhui Li, Wei Fan

专题命中 工作流自动化 ：agent(title,summary_cn)；planning(abstract)；workflow(abstract)

AI总结 提出RFIA框架，通过解耦意图-规划-执行架构和结构化知识库，实现基于自然语言的可靠射频仪器控制，并在商用矢量网络分析仪上验证了多任务自动化能力。

Automated Extraction of Material Properties using LLM-based AI Agents

基于LLM的材料属性自动提取

Subham Ghosh, Abhishek Tewari

机构 * Mehta Family School of Data Science and Artificial Intelligence（梅塔家族数据科学与人工智能学院） ； Indian Institute of Technology Roorkee（印度理工学院罗尔基分校） ； Department of Metallurgical and Materials Engineering（冶金与材料工程系） 纠错

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

AI总结 本研究提出基于LLM的自动材料属性提取方法，构建了大规模热电数据集，实现了高准确率和低成本的属性提取流程，为材料发现提供了新的工具和基础。

Journal ref Computational Materials Science 265 (2026)

Large Language Model-Driven Cross-Domain Orchestration Using Multi-Agent Workflow

Xiaonan Xu, Haoshuo Chen, Jesse E. Simsarian, Roland Ryf, Nicolas K. Fontaine, Mikael Mazur, Lauren Dallachiesa, David T. Neilson

专题命中 工作流自动化 ：agent(title)；workflow(title)；multi-agent(title)

Agent READMEs: An Empirical Study of Context Files for Agentic Coding

智能体自述文件：对智能体编码的上下文文件的实证研究

Worawalan Chatlatanagulchai, Hao Li, Yutaro Kashiwa, Brittany Reid, Kundjanasith Thonglek, Pattara Leelaprute, Arnon Rungsawang, Bundit Manaskasemsak, Bram Adams, Ahmed E. Hassan, Hajimu Iida

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

AI总结 本文对2303个智能体上下文文件开展大规模实证研究，发现其为动态演变的复杂产物，开发者优先规定功能需求却极少明确非功能需求，凸显改进相关工具与实践的必要。

Homebot: A Personal AI Agent for Conversational Home Assistance and Automation

Homebot：用于对话式家庭辅助与自动化的个人AI智能体

Shengyuan Ye, Yixin Zhang, Han Liang, Liekang Zeng, Jiangsu Du, Mu Yuan

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

AI总结 研究提出可本地部署的Homebot AI智能体，整合语言模型、工具与技能，分离请求处理与会话管理，支持语音和消息请求，可定制以实现对话式家庭辅助与自动化。

COVENANT: Natural-Language Workflow Compilation for Aligned Agent Execution

COVENANT：用于对齐代理执行的自然语言工作流编译

Jincheng Wang, Min Zheng, Tao Wei

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

AI总结 研究针对大语言模型代理执行工作流指令时的未对齐问题，提出COVENANT架构，将指令转为工作流抽象语法树和控制流图，运行时控制器按要求检查提议并反馈。实验表明该方法大幅提升成功率、降低未对齐失败率，推动工作流可靠执行。

Comments 12 pages, 7 figures

Workflow-Localized Mechanism Learning: Attribution-Guided Repair and Knowledge Reuse for Structured Agent Skills

工作流局部机制学习：结构化智能体技能的归因引导修复与知识重用

Zibin Lin, Shengli Zhang, Taotao Wang, Yihan Xia, Deen Ma, Guofu Liao

机构 * SZU（深圳大学） 纠错

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

AI总结 研究针对智能体技能中工作流故障问题，引入工作流局部机制学习（WML）。其节点 - 机制归因可识别故障节点等，再经工作流引导技能优化（WGSO）循环处理。在多个数据集上实验，WML取得较好准确率、通过率等，还减少了令牌和调用。

Comments 8 pages, 3 figures

Octopus v3: Technical Report for On-device Sub-billion Multimodal AI Agent

章鱼v3：用于设备端低于十亿参数的多模态人工智能代理的技术报告

Wei Chen, Zhiyuan Li

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 研究针对多模态人工智能代理将图像数据转化为可行动结果的挑战，引入含功能令牌概念的多模态模型，优化至小于10亿参数，能处理中英文，可在多种边缘设备高效运行。

Human-AI Agent Interaction as a Neuroplastic Training Environment

作为神经可塑性训练环境的人类与人工智能代理交互

Eranga Bandara, Ross Gore, Asanga Gunaratna, Ravi Mukkamala, Nihal Siriwardanagea, Gihan Siriwardanagea, Sachini Rajapakse, Isurunima Kularathna, Pramoda Karunarathna, Chalani Rajapakse, Sachin Shetty, Christopher K. Rhea, Ng Wee Keong, Kasun De Zoysa, Amin Hass, Shaifali Kaushik, Wathsala Herath, Preston Samuel, Anita H. Clayton, Atmaram Yarlagadd

机构 * Old Dominion University（奥多明尼昂大学） ； AI Motion Labs（人工智能运动实验室） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Colombo（科伦坡大学） ； Accenture Technology Labs（埃森哲技术实验室） ； GSI Scandinavia AB（GSI斯堪的纳维亚公司） ； Lithuanian University of Health Sciences（立陶宛健康科学大学） ； Department of Psychiatry and Neurobehavioral Sciences, University of Virginia School of Medicine（弗吉尼亚大学医学院精神病学和神经行为科学系） ； Blanchfield Army Community Hospital（布兰奇菲尔德陆军社区医院） ； McDonald Army Health Center（麦克唐纳陆军健康中心） 纠错

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

AI总结 研究人类与AI代理交互这一日常活动，发现其是神经可塑性训练环境。提出利用此环境产生相反效果的框架，通过三层观察和两种应用模式实现，以生成图像提示为例展示该框架能使观察与否行为相同但神经学相反。

DeepBD: A Grounded Agentic Workflow for Variant Prioritization and Diagnosis of Genetic Birth Defects

DeepBD：一种用于遗传性出生缺陷变异优先级排序和诊断的基于实体的智能体工作流

Shiyu Li, Ziqi Yan, Zhihao Wu, Jielong Lu, Weiran Liao, Jiajun Yu, Genjie Li, Zeyu Chu, Jiajun Bu, Haishuai Wang

机构 * College of Computer Science and Technology, Zhejiang University, Hangzhou, China（浙江大学计算机科学与技术学院，杭州，中国） 纠错

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

AI总结 提出DeepBD，一种结合LLM、预训练证据引擎和专家模块的智能体工作流，用于遗传性出生缺陷的变异优先级排序和诊断，在内部基准上优于现有方法。

Human-AI Agent Interaction in a Business Context

商业环境中的人机智能体交互

Kathrin Paimann, Elizangela Valarini, Sebastian Juhl

机构 * SAP SE（SAP公司） ； Hochschule Fresenius Heidelberg（弗赖辛大学海德堡分校） ； University of Missouri（密苏里大学） 纠错

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

AI总结 本研究采用混合方法，识别并评估了商业环境中人与AI智能体积极用户体验的原则与标准，并通过调查实验验证设计元素的有效性，以促进用户采纳、信任和以用户为中心的决策。

Comments 9 pages, 5 tables, 1 figure, submitted to Springer Nature

GraphFlow: A Graph-Based Workflow Management for Efficient LLM-Agent Serving

GraphFlow: 一种基于图的流程管理用于高效的LLM代理服务

Ao Li, Shangpeng Yang, Fahao Chen, Tianheng Xu, Peng Li, Zhou Su

机构 * School of Cyber Science and Engineering, Xi'an Jiaotong University, Xi'an, China（西安交通大学计算机科学与工程学院） ； School of Artificial Intelligence, Shandong University, Jinan, China（山东大学人工智能学院） ； Shanghai Advanced Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Shanghai, China（中国科学院上海先进研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于图的流程管理方法GraphFlow，通过统一图结构wGraph动态生成任务特定流程，提高LLM代理服务的效率和性能，实验表明其在多个基准数据集上表现优异，性能提升显著且内存占用减少。

Comments Accepted to ICML 2026

FinReporting: An Agentic Workflow for Localized Reporting of Cross-Jurisdiction Financial Disclosures

FinReporting: 一种用于跨司法管辖区财务披露本地化报告的代理工作流

Fan Zhang, Mingzi Song, Rania Elbadry, Yankai Chen, Shaobo Wang, Yixi Zhou, Xunwen Zheng, Yueru He, Yuyang Dai, Georgi Georgiev, Ayesha Gull, Muhammad Usman Safder, Fan Wu, Liyuan Meng, Fengxian Ji, Junning Zhao, Xueqing Peng, Jimin Huang, Yu Chen, Xue, Liu, Preslav Nakov, Zhuohan Xie

机构 * MBZUAI ； The University of Tokyo（东京大学） ； Meiji Gakuin University（明治大学） ； McGill University（麦吉尔大学） ； Kyoto University（京都大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； 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 ：workflow(title,abstract)；agentic(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出FinReporting，一种代理工作流，用于跨司法管辖区的财务披露本地化报告。该系统构建了涵盖损益表、资产负债表和现金流量表的统一本体，将报告分解为可审计的阶段，并通过约束验证器提升一致性和可靠性。

Comments Accepted at ACL 2026 Demo Track. 9 pages, including figures and tables

DoubleAgents: Human-Agent Alignment in a Socially Embedded Workflow

DoubleAgents：社会嵌入式工作流中的人机对齐

Tao Long, Xuanming Zhang, Sitong Wang, Zhou Yu, Lydia B Chilton

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 DoubleAgents通过分布式认知框架实现人机对齐，整合协调代理、可视化仪表板和策略模块，提升复杂社会嵌入式任务的执行效率与用户信任。

Comments 21 pages, 10 figures

VLM-CAD: VLM-Optimized Collaborative Agent Design Workflow for Analog Circuit Sizing

VLM-CAD：面向模拟电路尺寸设计的VLM优化协作代理设计流程

Guanyuan Pan, Shuai Wang, Yugui Lin, Tiansheng Zhou, Pietro Liò, Zhenxin Zhao, Yaqi Wang

机构 * Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） ； SCBC, Guangdong University of Foreign Studies（广东外语外贸大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

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

AI总结 本文提出VLM-CAD流程，通过神经符号结构解析模块和ExTuRBO方法提升多模态推理的鲁棒性和可解释性，实验表明其在模拟电路设计中具有高准确性和低功耗。

Comments submitted to the 34th ACM International Conference on Multimedia (ACMMM 2026)

Utility-Guided Agent Orchestration for Efficient LLM Tool Use

基于效用的代理协调以提高大语言模型工具使用效率

Boyan Liu, Gongming Zhao, Hongli Xu

机构 * University of Science and Technology of China（科学技术大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于效用的代理协调策略，通过平衡收益、成本、不确定性及冗余性来优化大语言模型工具使用中的质量与成本权衡。实验表明显式协调信号显著影响代理行为。

DeepFix: Debugging and Fixing Machine Learning Workflow using Agentic AI

DeepFix：利用代理AI进行机器学习工作流的调试与修复

Fadel Mamar Seydou, Arnab Sharma

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

AI总结 本文提出DeepFix，利用代理AI框架实现机器学习全流程自动化测试，通过Deepchecks检测潜在bug并生成详尽报告，提供修复建议，支持多种ML系统并集成到开发流程中，展示如何发现传统测试无法检测的隐藏故障模式。

Agentic LLM Workflow for MR Spectroscopy Volume-of-Interest Placements in Brain Tumors

基于代理的大语言模型的脑肿瘤MR波谱成像体积感兴趣区放置工作流

Sangyoon Lee, Francesca Branzoli, Małgorzata Marjańska, Patrick Bolan

机构 * Center for Magnetic Resonance Research（磁共振研究中心） ； University of Minnesota（明尼苏达大学） ； ICM – Paris Brain Institute（巴黎脑研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于代理的大语言模型工作流，用于优化脑肿瘤MR波谱成像中体积感兴趣区的放置，通过生成多个候选区域并选择最优方案，提升临床应用的灵活性和准确性。

Comments 10 pages, 4 figures

MedSAM-Agent: Empowering Interactive Medical Image Segmentation with Multi-turn Agentic Reinforcement Learning

MedSAM-Agent: 通过多轮代理强化学习赋能交互式医学图像分割

Shengyuan Liu, Liuxin Bao, Qi Yang, Wanting Geng, Boyun Zheng, Chenxin Li, Wenting Chen, Houwen Peng, Yixuan Yuan

机构 * Chinese University of Hong Kong, Hong Kong SAR, China（香港中文大学） ； Hunyuan Group, Tencent（腾讯洪音集团） ； Institute of Automation, the Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院自动化研究所） ； Dalian University of Technology, Dalian, China（大连理工大学） ； Stanford University, Stanford, USA（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 MedSAM-Agent通过多轮代理强化学习提升医学图像分割的交互效率与准确性

Comments 23 Pages, 4 Figures

Internet of Agentic AI: Incentive-Compatible Distributed Teaming and Workflow

互联网中的代理AI：激励兼容的分布式团队和工作流

Ya-Ting Yang, Quanyan Zhu

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Tandon School of Engineering, New York University, Brooklyn, NY, USA（电气与计算机工程系，工程学院，纽约大学，布鲁克林，纽约，美国） 纠错

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

AI总结 本文提出互联网中的代理AI框架，通过激励兼容的分布式联盟形成实现可扩展的代理工作流，展示其在医疗领域的应用价值。

JudgeFlow: Agentic Workflow Optimization via Block Judge

JudgeFlow: 通过块判断实现代理工作流优化

Zihan Ma, Zhikai Zhao, Chuanbo Hua, Federico Berto, Jinkyoo Park

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

AI总结 JudgeFlow通过引入可配置的逻辑块和专用判断模块，实现代理工作流的高效优化，提升样本效率和可解释性，并在数学推理和代码生成任务中表现更优。

TheoremForge: Scaling up Formal Data Synthesis with Low-Budget Agentic Workflow

TheoremForge: 以低成本代理工作流扩展正式数据合成

Yicheng Tao, Hongteng Xu

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学全球化人工智能学院） ； Beijing Key Laboratory of Research on Large Models（北京大模型研究关键实验室） ； Engineering Research Center of Next-Generation Intelligent Search（下一代智能搜索与推荐工程研究中心） 纠错

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

AI总结 TheoremForge通过低成本代理工作流提升形式化数据合成效率，实现12.6%的验证率和1.6倍的数据产量提升。