AI Agent

ABC-Bench: Benchmarking Agentic Backend Coding in Real-World Development

ABC-Bench: 评估现实世界开发中自主后端编码的基准测试

Jie Yang, Honglin Guo, Li Ji, Jiazheng Zhou, Rui Zheng, Zhikai Lei, Shuo Zhang, Zhiheng Xi, Shichun Liu, Yuxin Wang, Bo Wang, Yining Zheng, Tao Gui, Xipeng Qiu

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Qiji Zhifeng Co., Ltd.（上海启济智风有限公司） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

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

AI总结 ABC-Bench是一个评估自主后端编码在真实可执行工作流中性能的基准测试，通过224个实际任务揭示了当前模型在复杂后端工程任务中的不足。

Building AI Agents to Improve Job Referral Requests to Strangers

构建AI代理以提高对陌生人的求职推荐请求

Ross Chu, Yuting Huang

机构 * UC Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 本文提出利用AI代理增强求职推荐请求的撰写效果，通过检索增强生成技术提升较弱请求的成功率，同时保持较强请求的性能。

Automating Traffic Model Enhancement with AI Research Agent

利用AI研究代理自动化交通模型增强

Xusen Guo, Xinxi Yang, Mingxing Peng, Hongliang Lu, Meixin Zhu, Hai Yang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； School of Transportation, Southeast University（东南大学交通运输学院） 纠错

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

AI总结 TR-Agent通过AI驱动的闭环迭代流程，自动化改进交通模型，提升效率和效果，适用于多种交通建模场景。

Comments 27 pages, 12 figures

Journal ref Transportation Research Part C: Emerging Technologies Volume 178, September 2025, 105187

RITA: A Tool for Automated Requirements Classification and Specification from Online User Feedback

RITA：一个用于自动化需求分类和规范的工具从在线用户反馈

Manjeshwar Aniruddh Mallya, Alessio Ferrari, Mohammad Amin Zadenoori, Jacek Dąbrowski

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

AI总结 RITA通过整合轻量级开源大语言模型，实现从在线用户反馈自动分类需求、识别非功能需求并生成自然语言规范，提升需求工程的端到端支持能力。

DemoTuner: Automatic Performance Tuning for Database Management Systems Based on Demonstration Reinforcement Learning

DemoTuner: 基于演示强化学习的数据库管理系统自动性能调优

Hui Dou, Lei Jin, Yuxuan Zhou, Jiang He, Yiwen Zhang, Zibin Zheng

机构 * School of Computer Science and Technology, Anhui University（安徽大学计算机科学与技术学院） ； School of Software Engineering, Sun Yat-sen University（中山大学软件工程学院） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 DemoTuner通过LLM辅助的演示强化学习方法，利用文档中的调优提示提升数据库管理系统参数调优效果，实现性能提升和效率优化。

Comments 14 pages, 9 figures

Molecular Quantum Computations on a Protein

蛋白质上的分子量子计算

Akhil Shajan, Danil Kaliakin, Fangchun Liang, Thaddeus Pellegrini, Hakan Doga, Subhamoy Bhowmik, Susanta Das, Antonio Mezzacapo, Mario Motta, Kenneth M. Merz

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于量子和经典计算的混合方法，用于高效计算蛋白质分子的电子结构，并通过实验验证了该方法在预测蛋白质构象能量方面的有效性。

pyRMG: A Framework for High-Throughput, Large-Cell DFT Calculations on Supercomputers

pyRMG：一种用于超算上高通量、大单元密度泛函理论计算的框架

R. J. Morelock, S. Bagchi, E. L. Briggs, W. Lu, J. Bernholc, P. Ganesh

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 pyRMG通过自动化输入生成和工作流整合，提升超算上大单元DFT计算的高通量效率。

Comments 41 pages, 9 figures

Chemically decisive benchmarks on the path to quantum utility

化学决定性基准：迈向量子实用性的路径

Srivathsan Poyyapakkam Sundar, Vibin Abraham, Bo Peng, Ayush Asthana

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本文提出了一套化学决定性基准系统，用于测试量子算法在处理强相关化学问题时的性能，强调了问题意识和相关性特定策略的重要性。