AI Agent

PersonaTeaming: Supporting Persona-Driven Red-Teaming for Generative AI

PersonaTeaming: 支持基于人设的生成AI红队测试

Wesley Hanwen Deng, Mingxi Yan, Sunnie S. Y. Kim, Akshita Jha, Lauren Wilcox, Kenneth Holstein, Motahhare Eslami, Leon A. Gatys

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Apple（苹果公司） 纠错

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

AI总结 本文提出PersonaTeaming方法，通过整合人设提升红队测试的自动化与人机协作能力，实验显示其在攻击成功率和提示多样性方面优于现有方法，并通过用户界面促进人机协同创新。

Intelligent Autonomous Orchestration for Distributed Cloud Resources using Complex-Stability Analysis

基于复杂稳定性分析的分布式云资源智能自主编排

Gopal Krishna Shyam, Priyanka Bharti

机构 * Department of Computer Science \& Engineering Presidency University, Bengaluru, India Email ； Department of Computer Science \& Engineering REVA University, Bengaluru, India Email 纠错

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

AI总结 本文提出C-SAS框架，利用复分析方法实现系统均衡，通过实时计算稳定性指数抑制振荡，实验显示其在VM波动和资源效率方面优于传统PID和ML方法。

Comments 7 pages

A Differentiable Bayesian Relaxation for Latent Partial-Order Inference

一种可微的贝叶斯松弛用于潜在偏序推断

Dongqing Li, Geoff K. Nicholls, Shiyi Sun, You Luo

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； University College London（伦敦大学学院） 纠错

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

AI总结 本文提出一种可微贝叶斯松弛方法，用于从具有偏序结构的数据中推断潜在偏序，通过平滑替代硬约束模型，实现连续后验并支持梯度基MCMC和变分推断。

Intentmaking and Sensemaking: Human Interaction with AI-Guided Mathematical Discovery

意图生成与意义构建：人类与AI引导的数学发现的交互

Alex Bäuerle, Adam Connors, Alexander Novikov, Adam Zsolt Wagner, Ngân Vũ, Fernanda Viegas, Martin Wattenberg, Lucas Dixon

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

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

AI总结 本文探讨了专家数学家使用AlphaEvolve进行高级问题研究的流程，提出意图生成与意义构建的协作框架，强调AI工具应作为协作而非黑箱助手。

HepScript: A Dual-Use DSL for Human-AI Collaborative Data Analysis Workflows in High-Energy Physics

HepScript：一种双用途DSL，用于高能物理中的人工智能协作数据分析工作流

Junkun Jiao, Tong Liu, Ke Li, Weimin Song, Yipu Liao, Bolun Zhang, Beijiang Liu, Chang-Zheng Yuan, Yue Sun

机构 * Jilin University（吉林大学） ； Institute of High Energy Physics, CAS（高能物理研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

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

AI总结 HepScript通过双用途DSL提升高能物理数据分析效率，减少人工编写代码93%，AI可自主生成95%的成功执行规范。

ADEMA: A Knowledge-State Orchestration Architecture for Long-Horizon Knowledge Synthesis with LLMAgents

ADEMA：一种用于长周期知识综合的知觉状态 orchestration 架构与 LLMAgents

Zhou Hanlin, Chan Huah Yong

机构 * School of Computer Sciences, Universiti Sains Malaysia (USM)（国际 sciences 大学 (USM) 计算机科学学院） ； Xiamen Software Vocational & Technical College（厦门软件职业技术学院） 纠错

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

AI总结 本文提出 ADEMA 架构，通过显式知识状态管理、双评估治理、自适应任务模式切换等方法，解决长周期知识综合中知识状态漂移、中间承诺隐含等问题，强调显式证据链和可恢复连续性。

Co-Writing with AI: An Empirical Study of Diverse Academic Writing Workflows

与AI共同写作：关于多样化学术写作流程的实证研究

Silvia Bodei, Duncan P. Brumby, Katie Fisher, Jon Mella

机构 * University College London（伦敦大学学院） 纠错

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

AI总结 研究探讨大学生如何整合AI工具到写作流程中，分析不同写作任务中AI使用模式及个体因素影响，揭示AI整合的多样性与三种价值导向的配置。

Comments 25 pages, 1 table, 5 figures. Accepted at CHIWORK 2026 (ACM Symposium on Human-Computer Interaction for Work)

Multi-LLM Orchestration for High-Quality Code Generation: Exploiting Complementary Model Strengths

多LLM协同生成高质量代码：利用互补模型优势

Huashan Chen, Zhenyu Qi, Haotang Li, Hong Chen, Jinfu Chen, Kebin Peng, In Kee Kim, Kyu Hyung Lee, Sen He, Weiyi Shang

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

AI总结 本文提出PerfOrch系统，通过分阶段、分类别的多模型协作提升代码生成质量，利用Memory模块选择最适合的模型，实现高准确率和效率。

VeriMoA: A Mixture-of-Agents Framework for Spec-to-HDL Generation

VeriMoA：一种用于规格到HDL生成的代理混合框架

Heng Ping, Arijit Bhattacharjee, Peiyu Zhang, Shixuan Li, Wei Yang, Anzhe Cheng, Xiaole Zhang, Jesse Thomason, Ali Jannesari, Nesreen Ahmed, Paul Bogdan

机构 * Anonymous Institution, Anonymous City, Anonymous Region, Anonymous Country（匿名机构，匿名城市，匿名地区，匿名国家） 纠错

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

AI总结 VeriMoA提出一种无需训练的代理混合框架，通过质量引导缓存机制和多路径生成策略，提升规格到HDL生成的准确性和多样性，实验表明在多个基准上性能提升15-30%。

Finch: Benchmarking Finance & Accounting across Spreadsheet-Centric Enterprise Workflows

Finch：跨电子表格中心企业工作流的金融与会计基准测试

Haoyu Dong, Pengkun Zhang, Yan Gao, Xuanyu Dong, Yilin Cheng, Mingzhe Lu, Zikun Zhu, Adina Yakefu, Shuxin Zheng

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

AI总结 Finch通过真实企业工作流评估AI代理，包含数据录入、结构化、格式化等任务，涵盖预算、交易等多领域，展示了AI在复杂企业工作流中的挑战。

Comments ACL 2026 Findings

Three Roles, One Model: Role Orchestration at Inference Time to Close the Performance Gap Between Small and Large Agents

三种角色，一个模型：推理时的角色编排以缩小小规模与大规模代理之间的性能差距

S. Aaron McClendon, Jorge Gallego-Feliciano, Stavros Zervoudakis, Antonios Saravanos

机构 * Aimpoint Digital Labs（Aimpoint数字实验室） ； New York University（纽约大学） 纠错

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

AI总结 本文研究在推理时仅使用架构支撑是否能提升小模型在复杂多步骤环境中的性能，通过三阶段推理架构使小模型在AppWorld基准测试中任务完成率提升近一倍，展示了结构化推理干预使小模型能与大模型竞争。

Consensus-based Recursive Multi-Output Gaussian Process

基于共识的递归多输出高斯过程

Yogesh Prasanna Kumar Rao, Tamas Keviczky, Raj Thilak Rajan

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

AI总结 本文提出基于共识的递归多输出高斯过程框架，通过共享基向量的递归推断与邻居间的信息共识更新，实现并行分布式学习，保持输出间相关性并校准不确定性。

Comments Submitted to International Workshop on Signal Processing and Artificial Intelligence in Wireless Communications (IEEE SPAWC 2026)

Causal Process Models: Reframing Dynamic Causal Graph Discovery as a Reinforcement Learning Problem

因果过程模型：将动态因果图发现重新表述为强化学习问题

Turan Orujlu, Christian Gumbsch, Martin V. Butz, Charley M Wu

机构 * University of Tübingen（图宾根大学） ； MPI for Biological Cybernetics（马克斯·普朗克生物控制论研究所） ； University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） ； TU Darmstadt（达姆施塔特工业大学） 纠错

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

AI总结 本文提出因果过程模型，通过将动态因果图构建视为多智能体强化学习问题，实现了从视觉观测中学习稀疏时间变化因果图，提升可解释性和计算效率。

Property-Level Flood Risk Assessment Using AI-Enabled Street-View Lowest Floor Elevation Extraction and ML Imputation Across Texas

基于AI的街道视图最低楼层高度提取与ML插值的属性级洪水风险评估

Xiangpeng Li, Yu-Hsuan Ho, Sam D Brody, Ali Mostafavi

机构 * Urban Resilience.AI Lab, Zachry Department of Civil and Environmental Engineering, Texas A&M University（德克萨斯A&M大学扎克里土木与环境工程系城市韧性.AI实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出利用AI分析街道视图影像和机器学习插值生成区域级建筑特定 elevation 数据，以改进洪水风险评估。通过三阶段流程提取LFE和HDSL，利用随机森林和梯度提升模型插值缺失值，并整合洪水面数据以估算属性内部洪水深度和损失。

Automatic Method Illustration Generation for AI Scientific Papers via Drawing Middleware Creation, Evolution, and Orchestration

通过绘制中间件的创建、进化和协调实现AI科学论文的自动方法图示生成

Zhuoling Li, Jiarui Zhang, Ping Hu, Jason Kuen, Jiuxiang Gu, Hossein Rahmani, Jun Liu

机构 * Lancaster University（兰卡斯特大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Adobe Research（Adobe研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出FigAgent框架，通过绘制中间件自动生成高质量方法图示，结合探索-选择策略模拟人类试错过程，实验验证了方法的有效性。

AI-Supervisor: Autonomous AI Research Supervision via a Persistent Research World Model

AI-Supervisor: 通过持续的研究世界模型实现自主的AI研究监督

Yunbo Long

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

AI总结 本文提出AI-Supervisor框架，通过持续演进的知识图谱实现自主探索和自我修正的研究监督，解决传统线性流程无法处理研究空白和验证问题的不足。

ClawKeeper: Comprehensive Safety Protection for OpenClaw Agents Through Skills, Plugins, and Watchers

ClawKeeper: 通过技能、插件和观察者为OpenClaw代理提供全面的安全保护

Songyang Liu, Chaozhuo Li, Chenxu Wang, Jinyu Hou, Zejian Chen, Litian Zhang, Zheng Liu, Qiwei Ye, Yiming Hei, Xi Zhang, Zhongyuan Wang

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； China Academy of Information and Communications Technology（信息通信技术研究院） 纠错

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

AI总结 ClawKeeper通过技能、插件和观察者三层机制，提供实时安全防护，解决OpenClaw生态的安全漏洞问题，经过评估证明其有效性。

Comments 22 pages, 14 figures, 5 tables

Prompt Compression in Production Task Orchestration: A Pre-Registered Randomized Trial

生产任务编排中的提示压缩：一项预注册的随机对照试验

Warren Johnson, Charles Lee

机构 * Plexor Labs（Plexor实验室） ； Project Autobots 纠错

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

AI总结 研究评估了提示压缩对生产多智能体任务编排的影响，发现适度压缩可降低成本，但过度压缩反而增加成本，强调输出token应作为首要考量。

Comments 28 pages, 9 tables, 1 CONSORT figure; pre-registered randomized controlled trial on production orchestration prompts

PaperBanana: Automating Academic Illustration for AI Scientists

PaperBanana：为AI科学家自动化学术插图

Dawei Zhu, Rui Meng, Yale Song, Xiyu Wei, Sujian Li, Tomas Pfister, Jinsung Yoon

机构 * Peking University（北京大学） ； Google Cloud AI Research（谷歌云AI研究） 纠错

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

AI总结 PaperBanana通过整合先进视觉语言模型和图像生成模型，自动化生成出版级学术插图，提升了科研流程中插图制作的效率与质量。

Comments Add Citations

Expert Personas Improve LLM Alignment but Damage Accuracy: Bootstrapping Intent-Based Persona Routing with PRISM

专家人设提升LLM对齐但损害准确性：基于PRISM的意图驱动人设路由 Bootstrapping

Zizhao Hu, Mohammad Rostami, Jesse Thomason

机构 * University of Southern California（南加州大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了专家人设在不同任务类型和提示长度下的有效性，提出PRISM框架通过自蒸馏实现意图条件的人设路由，提升生成任务的人类偏好对齐，同时保持判别任务的准确性，且计算开销低。

Formalizing and validating properties in Asmeta with Large Language Models (Extended Abstract)

在Asmeta中形式化和验证属性的大型语言模型（扩展摘要）

Andrea Bombarda, Silvia Bonfanti, Angelo Gargantini, Nico Pellegrinelli

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

AI总结 本文探讨将大型语言模型集成到Asmeta框架中，帮助用户定义、形式化、解释和验证时间属性，通过示例展示这种集成的可行性与潜在优势。

EMPA: Evaluating Persona-Aligned Empathy as a Process

EMPA：评估基于角色的共情作为过程

Shiya Zhang, Yuhan Zhan, Ruixi Su, Ruihan Sun, Ziyi Song, Zhaohan Chen, Xiaofan Zhang

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

AI总结 本文提出EMPA框架，通过可控心理场景和多智能体沙盒评估持续干预而非孤立回复，以提升对话代理的共情能力。

The Ghost in the Grammar: Methodological Anthropomorphism in AI Safety Evaluations

语法中的幽灵：人工智能安全评估中的方法论人类学

Mariana Lins Costa

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

AI总结 本文通过分析近期技术报告，探讨人工智能安全领域中对AI系统投射意图、人格等属性的隐性人类学倾向，质疑其对安全评估方法论的影响。

AgentOS: From Application Silos to a Natural Language-Driven Data Ecosystem

AgentOS: 从应用孤岛到由自然语言驱动的数据生态系统

Rui Liu, Tao Zhe, Dongjie Wang, Zijun Yao, Kunpeng Liu, Yanjie Fu, Huan Liu, Jian Pei

机构 * University of Kansas（堪萨斯大学） ； Clemson University（克莱姆森大学） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Duke University（杜克大学） 纠错

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

AI总结 本文提出AgentOS，通过自然语言驱动的数据生态系统，解决传统操作系统与智能代理的适配问题，构建持续的数据挖掘管道。

Performance Comparison of IBN orchestration using LLM and SLMs

基于LLM和SLMs的IBN编排性能比较

Wai Lwin Phone, Brahim El Boudani, Tasos Dagiuklas, Saptarshi Ghosh

机构 * 1 Dept. of Computer Science \& Digital Technologies, London South Bank University, London, UK 纠错

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

AI总结 本文比较了LLM和SLMs在IBN编排中的性能，发现SLMs能提升IBN生命周期完成速度20%。

Comments Accepted for presentation at IEEE International Conference on Communications 2026

Co-Layout: LLM-driven Co-optimization for Interior Layout

Co-Layout: 基于大语言模型的室内布局联合优化

Chucheng Xiang, Ruchao Bao, Biyin Feng, Wenzheng Wu, Zhongyuan Liu, Yirui Guan, Ligang Liu

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

AI总结 本文提出基于大语言模型和整数规划的联合优化方法，用于提升室内布局和家具摆放的自动化设计效率与质量。

Comments AAAI 2026

A LINDDUN-based Privacy Threat Modeling Framework for GenAI

基于LINDDUN的生成式AI隐私威胁建模框架

Qianying Liao, Jonah Bellemans, Laurens Sion, Xue Jiang, Dmitrii Usynin, Xuebing Zhou, Dimitri Van Landuyt, Lieven Desmet, Wouter Joosen

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

AI总结 本文提出基于LINDDUN的生成式AI隐私威胁建模框架，通过文献综述和案例应用，扩展了隐私威胁类型并验证了框架的有效性。

Comments 21 pages, 5 figures

PlayWrite: A Multimodal System for AI Supported Narrative Co-Authoring Through Play in XR

PlayWrite: 一种通过XR中的游戏化互动实现AI支持的叙事协作写作的多模态系统

Esen K. Tütüncü, Qian Zhou, Frederik Brudy, George Fitzmaurice, Fraser Anderson

机构 * Institute of Neurosciences of the University of Barcelona（巴塞罗那大学神经科学研究所） ； Autodesk Research（Autodesk研究） 纠错

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

AI总结 PlayWrite是一种通过XR中的游戏化互动实现AI支持的叙事协作写作的多模态系统，通过直接操控虚拟角色和道具，结合多智能体AI管道和大型语言模型，促进高度即兴和游戏化的创作过程。

VPI-Bench: Visual Prompt Injection Attacks for Computer-Use Agents

VPI-Bench：用于计算机使用代理的视觉提示注入攻击

Tri Cao, Bennett Lim, Yue Liu, Yuan Sui, Yuexin Li, Shumin Deng, Lin Lu, Nay Oo, Shuicheng Yan, Bryan Hooi

机构 * National University of Singapore（国立新加坡大学） ； Cyber Emerging Tech and R&D Co（网络安全与研发公司） 纠错

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

AI总结 本文提出VPI-Bench基准，用于评估计算机使用代理和浏览器使用代理在视觉提示注入攻击下的鲁棒性，发现当前代理在某些平台上被欺骗率达51%和100%。

Comments ICLR 2026

Robust and Efficient Tool Orchestration via Layered Execution Structures with Reflective Correction

通过具有反射修正机制的分层执行结构实现鲁棒且高效的工具编排

Tao Zhe, Haoyu Wang, Bo Luo, Min Wu, Wei Fan, Xiao Luo, Zijun Yao, Haifeng Chen, Dongjie Wang

机构 * Department of Electrical Engineering and Computer Science, University of Kansas, Lawrence, KS, USA（电气工程与计算机科学系，堪萨斯大学） ； NEC Laboratories America, Princeton, NJ, USA（NEC美国实验室，新泽西州普林斯顿） ； Institute for Infocomm Research, A*STAR, Singapore（信息通信研究所，A*STAR，新加坡） ； School of Computer Science, University of Auckland, Auckland, New Zealand（计算机科学学院，奥克兰大学） ； Department of Statistics, University of Wisconsin--Madison, Madison, WI, USA（统计学系，威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于分层执行结构和反射修正机制的工具编排方法，通过粗粒度结构和局部错误修正实现高效鲁棒的工具执行。