AI Agent

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。

Towards Corpus-Grounded Agentic LLMs for Multilingual Grammatical Analysis

迈向基于语料库的代理LLM用于多语言语法分析

Matej Klemen, Tjaša Arčon, Luka Terčon, Marko Robnik-Šikonja, Kaja Dobrovoljc

机构 * University of Ljubljana, Faculty of Computer and Information Science（卢布尔雅那大学计算机与信息科学学院） ； University of Ljubljana, Faculty of Arts（卢布尔雅那大学艺术学院） ； Jožef Stefan Institute（乔塞夫·斯塔芬研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出基于语料库的代理LLM框架，用于多语言语法分析，通过数据驱动推理提升语法探究的可解释性和扩展性。

Comments Pre-print, submission under review

SpeechIQ: Speech-Agentic Intelligence Quotient Across Cognitive Levels in Voice Understanding by Large Language Models

SpeechIQ: 大型语言模型在语音理解中的跨认知层级语音智能商

Zhen Wan, Chao-Han Huck Yang, Yahan Yu, Jinchuan Tian, Sheng Li, Ke Hu, Zhehuai Chen, Shinji Watanabe, Fei Cheng, Chenhui Chu, Sadao Kurohashi

机构 * Kyoto University（京都大学） ； NVIDIA ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Institute of Science Tokyo（东京科学研究院） 纠错

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

AI总结 SpeechIQ是一种基于语音的智能评估框架，通过三个认知层级评估大型语言模型在语音理解中的能力，提供统一的比较和识别标注错误与幻觉。

Comments ACL 2025 main. Our Speech-IQ leaderboard is hosted at huggingface.co/spaces/nvidia/Speech-IQ-leaderboard. Speech-IQ Calculator: https://github.com/YukinoWan/SpeechIQ

GPTrace: Effective Crash Deduplication Using LLM Embeddings

GPTrace: 利用LLM嵌入实现高效的崩溃去重

Patrick Herter, Vincent Ahlrichs, Ridvan Açilan, Julian Horsch

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

AI总结 GPTrace利用大型语言模型嵌入技术，通过计算崩溃相关数据的向量并输入聚类算法，实现高效的崩溃去重，优于传统方法。

Comments Original publication in 2026 IEEE/ACM 48th International Conference on Software Engineering (ICSE '26), April 12-18, 2026, Rio de Janeiro, Brazil. ACM, New York, NY, USA, 12 pages

IslandRun: Privacy-Aware Multi-Objective Orchestration for Distributed AI Inference

IslandRun：面向分布式AI推理的隐私感知多目标编排

Bala Siva Sai Akhil Malepati

机构 * Bala Siva Sai Akhil Malepati（独立研究者） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 IslandRun通过多目标编排系统，在异构个人计算生态系统中实现隐私保护的分布式AI推理优化。

Comments 15 pages, 3 figures, 2 tables

NetDeTox: Adversarial and Efficient Evasion of Hardware-Security GNNs via RL-LLM Orchestration

NetDeTox: 通过RL-LLM协同实现对硬件安全GNN的对抗性高效逃避

Zeng Wang, Minghao Shao, Akashdeep Saha, Ramesh Karri, Johann Knechtel, Muhammad Shafique, Ozgur Sinanoglu

机构 * NYU Tandon School of Engineering（纽约大学Tandon工程学院） ； NYU Abu Dhabi（纽约大学阿布扎克分校） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 NetDeTox通过RL-LLM协同实现对硬件安全GNN的高效对抗性逃避，减少重写次数和面积开销，提升安全性方案的鲁棒性。

Deep Filament Extraction for 3D Concrete Printing

深度纤维提取用于3D混凝土打印

Karam Mawas, Mehdi Maboudi, Pedro Achanccaray, Markus Gerke

机构 * Technische Universität Braunschweig, Institute of Geodesy and Photogrammetry（德累斯顿技术大学测绘与摄影测量研究所） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本文提出了一种自动化方法，用于3D混凝土打印中纤维的质量控制，适用于挤出和喷射打印技术，且不依赖特定传感器。