AI Agent

Chimera: Harnessing Multi-Agent LLMs for Automatic Insider Threat Simulation

Chimera: 利用多智能体大语言模型实现自动内部威胁模拟

Jiongchi Yu, Xiaofei Xie, Qiang Hu, Yuhan Ma, Ziming Zhao

机构 * Singapore Management University（新加坡管理大学） ； Tianjin University（天津大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.SE

AI总结 Chimera通过多智能体大语言模型生成真实企业环境中的内部威胁数据集，提升内部威胁检测的挑战性和实用性。

Comments Accepted by NDSS 2026

ElecTwit: A Framework for Studying Persuasion in Multi-Agent Social Systems

ElecTwit：多智能体社交系统中说服研究的框架

Michael Bao

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI；agentic(comments)

AI总结 ElecTwit通过模拟政治选举中的社交媒体互动，研究多智能体系统中说服现象的影响因素及不同模型架构对说服动态的作用。

Comments In proceedings of 2025 IEEE International Conference on Agentic AI (ICA)

Atomizer: An LLM-based Collaborative Multi-Agent Framework for Intent-Driven Commit Untangling

Atomizer: 一种基于大语言模型的协作多智能体框架，用于意图驱动的复合提交解缠

Kangchen Zhu, Zhiliang Tian, Shangwen Wang, Mingyue Leng, Xiaoguang Mao

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.SE

AI总结 Atomizer通过意图导向的思考链策略和协作多智能体框架，有效解决复合提交解缠中的语义意图识别和多轮细化问题，提升解缠效果。

Comments Accepted by ICSE 2026

Multi-Agent Collaborative Reward Design for Enhancing Reasoning in Reinforcement Learning

多智能体协作奖励设计以增强强化学习中的推理

Pei Yang, Ke Zhang, Ji Wang, Xiao Chen, Yuxin Tang, Eric Yang, Lynn Ai, Bill Shi

机构 * Gradient ； Waseda University（早稻田大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Rice University（莱斯大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 多智能体协作奖励模型通过分解偏好评估和引入集中化聚合器，提升强化学习中的鲁棒性和可解释性，同时提供透明的奖励建模方法。

Neural-network-based Self-triggered Observed Platoon Control for Autonomous Vehicles

基于神经网络的自触发观测车列控制用于自动驾驶车辆

Zihan Li, Ziming Wang, Chenning Liu, Xin Wang

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 本文提出基于神经网络和自触发机制的自动驾驶车辆车列控制方法，以提高系统在不确定动态和间歇通信下的鲁棒性和适应性。

A data-driven framework for team selection in Fantasy Premier League

基于数据的Fantasy Premier League球队选拔框架

Danial Ramezani, Tai Dinh

机构 * The Kyoto College of Graduate Studies for Informatics, Japan（京都信息研究生院） 纠错

专题命中 多智能体 ：planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本研究提出了一种基于数据驱动的优化框架，用于Fantasy Premier League球队选拔，结合了实际积分与预测模型，通过ARIMA等方法提升预测性能。

Fully First-Order Methods for Decentralized Bilevel Optimization

分布式双层优化的完全一阶方法

Xiaoyu Wang, Xuxing Chen, Shiqian Ma, Tong Zhang

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出一种分布式双层优化的完全一阶方法，通过一阶 oracle 实现高效收敛，样本复杂度与单智能体最优结果匹配，并验证了算法的通信和训练效率。

Comments 47 pages

Journal ref IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 73, pp. 4734-4747, 2025

Towards LLM-enabled autonomous combustion research: A literature-aware agent for self-corrective modeling workflows

迈向基于大语言模型的自主燃烧研究：一种文献感知的代理用于自修正建模工作流

Ke Xiao, Haoze Zhang, Runze Mao, Han Li, Zhi X. Chen

机构 * State Key Laboratory of Turbulence and Complex Systems, School of Mechanics and Engineering Science, Peking University（湍流与复杂系统国家重点实验室，力学与工程科学学院，北京大学） ； AI for Science Institute (AISI)（人工智能科学研究院（AISI）） 纠错

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

AI总结 FlamePilot是一种基于大语言模型的代理，通过自动化和自修正的CFD工作流提升燃烧建模研究效率，实现高可执行性和成功率。

LLM-Empowered Functional Safety and Security by Design in Automotive Systems

基于大语言模型的汽车系统功能安全与安全设计

Nenad Petrovic, Vahid Zolfaghari, Fengjunjie Pan, Alois Knoll

机构 * European Chips Joint Undertaking（欧洲芯片联合计划） ； Federal Ministry of Research, Technology and Space of Germany（德国联邦科研、技术和空间 ministry） 纠错

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

AI总结 本文提出利用大语言模型提升汽车系统功能安全与安全设计的方法，通过事件链模型和MDE方法实现安全拓扑设计和代码分析。

UniCrop: A Universal, Multi-Source Data Engineering Pipeline for Scalable Crop Yield Prediction

UniCrop: 一个通用、多源数据工程流水线，用于可扩展的作物产量预测

Emiliya Khidirova, Oktay Karakuş

机构 * Cardiff University, School of Mathematics, CF24 4AG UK. ； Cardiff University, School of Computer Science \& Informatics, CF24 4AG UK 纠错

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

AI总结 UniCrop通过自动化多源环境数据处理，提供了一种通用的数据工程框架，用于提高作物产量预测的可扩展性和准确性。

VARTS: A Tool for the Visualization and Analysis of Representative Time Series Data

VARTS：一个用于代表性时间序列数据可视化和分析的工具

Duosi Jin, Jianqiu Xu, Guidong Zhang

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

AI总结 VARTS通过整合M4采样、DTW相似性计算和贪心选择，提升大规模时间序列数据的可视化和分析效率。

An Automatic Pipeline for the Integration of Python-Based Tools into the Galaxy Platform: Application to the anvi'o Framework

一种将基于 Python 的工具集成到 Galaxy 平台的自动化流程：应用于 anvi'o 框架

Fabio Cumbo, Jayadev Joshi, Daniel Blankenberg

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于 Python 的自动化方法，将命令行工具集成到 Galaxy 平台，应用于 anvi'o 框架，显著提高了工具集成的效率。

Comments 26 pages, 5 figures

Bridging Visual Intuition and Chemical Expertise: An Autonomous Analysis Framework for Nonadiabatic Dynamics Simulations via Mentor-Engineer-Student Collaboration

弥合视觉直觉与化学专业性：通过导师-工程师-学生协作的自主分析框架实现非绝热动力学模拟分析

Yifei Zhu, Jiahui Zhang, Binni Huang, Zhenggang Lan

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 VisU通过导师-工程师-学生协作框架，实现非绝热动力学模拟分析的自动化，减少人工依赖，提升机理发现的直观性和可扩展性。

PMGS: Reconstruction of Projectile Motion Across Large Spatiotemporal Spans via 3D Gaussian Splatting

PMGS：通过3D高斯点划法重建大时空跨度的抛体运动

Yijun Xu, Jingrui Zhang, Yuhan Chen, Dingwen Wang, Lei Yu, Chu He

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 PMGS通过3D高斯点划法实现大时空跨度抛体运动的高效重建，引入加速度一致性约束和动态模拟退火策略，提升复杂运动序列的恢复能力。

manvr3d: A Platform for Human-in-the-loop Cell Tracking in Virtual Reality

manvr3d：一种用于虚拟现实中的人机协作细胞追踪平台

Samuel Pantze, Jean-Yves Tinevez, Matthew McGinity, Ulrik Günther

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 manvr3d通过结合虚拟现实与深度学习，实现人机协作的3D细胞追踪，提升空间理解和导航能力。

Comments 7 pages, 6 figures, published at IEEE VIS 2025

AI-Guided Computational Design of a Room-Temperature, Ambient- Pressure Superconductor Candidate: Grokene

AI引导的室温常压超导体候选物Grokene的计算设计

DEARDAO DeSci Collaborative Team, Yanhuai Ding

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 利用AI和多体理论设计出Grokene，预测其在室温常压下具有超导性，但需通过实验验证并优化结构以提升临界温度。

Multilevel Regression and Poststratification Interface: An Application to Track Community-level COVID-19 Viral Transmission

多级回归与后分层接口：用于追踪社区层面新冠病毒传播的应用

Yajuan Si, Toan Tran, Jonah Gabry, Mitzi Morris, Andrew Gelman

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于多级回归和后分层方法的新型工作流程，用于估计社区层面的新冠病毒传播情况，通过合成随机抽样方法提高研究的可重复性和广泛适用性。

SWE-Factory: Your Automated Factory for Issue Resolution Training Data and Evaluation Benchmarks

SWE-Factory: 你的自动化问题解决训练数据和评估基准工厂

Lianghong Guo, Yanlin Wang, Caihua Li, Wei Tao, Pengyu Yang, Jiachi Chen, Haoyu Song, Duyu Tang, Zibin Zheng

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Independent Researcher（独立研究者） ； Huawei Technologies Co, Ltd（华为技术有限公司） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE

AI总结 SWE-Factory通过自动化流程解决GitHub问题解决数据构建中的关键限制，实现高效且准确的评估环境构建与验证。

Comments To appear at FSE'2026

CSF: Contrastive Semantic Features for Direct Multilingual Sign Language Generation

CSF：对比语义特征用于直接多语言手语生成

Tran Sy Bao

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 CSF通过九个通用语义槽和综合条件分类法，实现无需英语中介的多语言手语直接生成，提升聋人社区的交流无障碍性。

Comments 9 pages, 8 tables, code available at https://github.com/transybao1393/csf-sign-language

ManiBox: Enhancing Embodied Spatial Generalization via Scalable Simulation Data Generations

ManiBox: 通过可扩展的模拟数据生成增强具身空间泛化

Hengkai Tan, Xuezhou Xu, Chengyang Ying, Xinyi Mao, Zeyuan Wang, Songming Liu, Xingxing Zhang, Zhizhong Su, Hang Su, Jun Zhu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Horizon Robotics 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 ManiBox通过可扩展的模拟数据生成提升具身智能体的空间泛化能力，有效减少仿真到现实的差距。

Metric Distortion with Preference Intensities

带有偏好强度的度量扭曲

Mehrad Abbaszadeh, Ali Ansarifar, Mohamad Latifian, Masoud Seddighin

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出了一种考虑偏好强度的投票规则，通过解决零和博弈优化规则参数，实现了低于3的度量扭曲，证明了忽略强度会导致显著的扭曲增加。

Bruhat intervals that are large hypercubes

在对称群S_n中寻找大的布雷豪特区间

Jordan Ellenberg, Nicolas Libedinsky, David Plaza, José Simental, Geordie Williamson

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)

AI总结 研究在对称群S_n中寻找作为超立方体的大型布雷豪特区间，通过进化算法发现特定排列模式，并揭示其在数学和计算中的应用。

Comments 24 pages, comments welcome!

CausalNav: A Long-term Embodied Navigation System for Autonomous Mobile Robots in Dynamic Outdoor Scenarios

CausalNav: 一种面向动态户外场景的自主移动机器人长期具身导航系统

Hongbo Duan, Shangyi Luo, Zhiyuan Deng, Yanbo Chen, Yuanhao Chiang, Yi Liu, Fangming Liu, Xueqian Wang

机构 * Center for Artificial Intelligence and Robotics, Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（人工智能与机器人中心，深圳国际研究生院，清华大学） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：planning(abstract)

AI总结 CausalNav是一种基于场景图的语义导航框架，通过构建多级语义场景图实现动态户外环境中的稳健导航与远距离规划。

Comments Accepted by IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L)

Topological Mapping and Navigation using a Monocular Camera based on AnyLoc

基于AnyLoc的单目相机拓扑映射与导航

Wenzheng Zhang, Yoshitaka Hara, Sousuke Nakamura

机构 * Graduate School of Science and Engineering, Hosei University（Hosei大学工学研究院） ； Future Robotics Technology Center (fuRo), Chiba Institute of Technology（Chiba技术大学未来机器人技术中心） ； Faculty of Science and Engineering, Hosei University（Hosei大学工学学院） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：planning(abstract)

AI总结 基于AnyLoc的单目相机实现高效拓扑映射与导航，通过关键节点简化路径规划，提升导航成功率并降低计算成本。

Comments Published in Proc. IEEE CASE 2025. 7 pages, 11 figures

Journal ref Proc. IEEE International Conference on Automation Science and Engineering (CASE), 2025

Warp-Cortex: An Asynchronous, Memory-Efficient Architecture for Million-Agent Cognitive Scaling on Consumer Hardware

Warp-Cortex: 一种异步、内存高效的用于百万智能体认知扩展的消费级硬件架构

Jorge L. Ruiz Williams

机构 * Warp Research（Warp研究） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title,abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 Warp-Cortex通过异步架构和内存优化技术，实现百万智能体在消费级硬件上的高效认知扩展。

Sample-Efficient Online Learning in LM Agents via Hindsight Trajectory Rewriting

通过回顾轨迹重写实现LM代理的样本高效在线学习

Michael Y. Hu, Benjamin Van Durme, Jacob Andreas, Harsh Jhamtani

机构 * New York University（纽约大学） ； Microsoft（微软） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

AI总结 ECHO通过回顾轨迹重写提升LM代理的样本效率，有效利用过去经验以更快适应新环境。

AI Compute Architecture and Evolution Trends

人工智能计算架构与演进趋势

Bor-Sung Liang

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；AI agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出七层人工智能计算架构模型，分析了大型语言模型演进的三个阶段及各层技术发展与影响。

Comments 33 pages, 17 figures, 2 Tables

The Silicon Psyche: Anthropomorphic Vulnerabilities in Large Language Models

硅之心：大型语言模型中的人格化脆弱性

Giuseppe Canale, Kashyap Thimmaraju

机构 * CPF3.org（CPF3组织） ； Flowguard Institute（Flowguard研究所） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：AI agent(abstract)；autonomous agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出LLMs继承人类心理脆弱性，通过心理测量框架揭示其对权威操纵等攻击的易受性，呼吁开发心理防火墙以保护AI安全。

Evaluating LLM-based Agents for Multi-Turn Conversations: A Survey

评估基于大语言模型的代理在多轮对话中的性能：一项调查

Shengyue Guan, Jindong Wang, Jiang Bian, Bin Zhu, Jian-guang Lou, Haoyi Xiong

机构 * Microsoft（微软） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 本文提出了一种基于PRISMA框架的系统方法，用于评估多轮对话中基于LLM的代理，通过两个分类系统定义评估内容和方法，涵盖任务完成、响应质量等关键维度。

HaluMem: Evaluating Hallucinations in Memory Systems of Agents

HaluMem: 评估智能体记忆系统中的幻觉

Ding Chen, Simin Niu, Kehang Li, Peng Liu, Xiangping Zheng, Bo Tang, Xinchi Li, Feiyu Xiong, Zhiyu Li

机构 * China Telecom Research Institute（中国电信研究院） ； Harbin Engineering University（哈尔滨工程大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：AI agent(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 HaluMem是一个针对记忆系统操作层级的幻觉评估基准，通过三个任务全面揭示不同交互阶段的幻觉行为，并提供大规模多轮人机交互数据集以评估幻觉的产生和传播。