AI Agent

DeReCo: Decoupling Representation and Coordination Learning for Object-Adaptive Decentralized Multi-Robot Cooperative Transport

DeReCo：解耦表示与协调学习以实现物体自适应的去中心化多机器人协作运输

Kazuki Shibata, Ryosuke Sota, Shandil Dhiresh Bosch, Yuki Kadokawa, Yoshihisa Tsurumine, Takamitsu Matsubara

机构 * Division of Information Science, Graduate School of Science and Technology, Nara Institute of Science and Technology (NAIST)（信息科学系，科学技术研究生院，科学与技术国立研究所（NAIST）） ； Department of Cognitive Robotics, Faculty of Mechanical Engineering, Delft University of Technology（认知机器人系，机械工程学院，代尔夫特理工大学） 纠错

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

AI总结 DeReCo通过解耦表示与协调学习，提升多机器人协作运输的样本效率和泛化能力。

Comments 9 pages, 7 figures

Satisficing Paths to Equilibrium, Generalized Weakly Acyclic Games, and Learning

满意均衡路径、广义弱无环博弈与学习

Bora Yongacoglu, Gwendolen Hickey, Gürdal Arslan, Lacra Pavel, Serdar Yüksel

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

AI总结 研究广义弱无环博弈，通过广义更好响应图定义，给出两人及多人博弈中广义弱无环性充分条件，通过图论特征、示例等阐述其性质，还阐述了对策略修正学习的影响。

Comments Replaces v1 with extensive new results contributed by a new author (Gwendolen Hickey)

On-Site Beam Calibration for RIS-Aided Positioning Systems

用于RIS辅助定位系统的现场波束校准

Mengting Li, Hui Chen, Sigurd S. Petersen, Alireza Pourafzal, Huiping Huang, Ming Shen, Mikko Valkama, Henk Wymeersch

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)

AI总结 针对RIS辅助定位中实际波束与模型存在差异致定位误差下限升高的问题，提出现场波束校准框架，利用延迟域稀疏恢复和基于梯度的估计器估计波束模型参数，经模拟验证可有效降低定位误差下限。

Comments This work has been submitted to the IEEE for possible publication. Copyright may be transferred without notice, after which this version may no longer be accessible

Distributed Coordination for Resilient Multi-UAV Remote Sensing: A Photovoltaic Inspection Case Study

用于弹性多无人机遥感的分布式协调：光伏检查案例研究

Guillermo GP-Lenza, Miguel Fernandez-Cortizas, Martin Molina, Pascual Campoy

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)

AI总结 研究多无人机遥感运行时协调问题，提出SwarmLink通信基础设施，应用于光伏电站检查，通过分布式拍卖统一传感目标分配、故障恢复和重新分配，无需修改核心且无需地面站参与，减少中断影响。

Modeling Duelling Contagions of True and False Information in the Face of Inherent Individual biases

面对内在个体偏差时对真假信息的双重传播建模

Vaibhav Krishna, Hirokazu Shirado, Feng Fu, Nicholas A. Christakis

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)

AI总结 研究面对真假信息双重传播及个体偏差的问题，提出基于“复杂传播”和“沉默螺旋”理论的主体共同传播模型，发现早期传播者持有的操纵性叙述会主导，早期播种低自我审查主体可限制操纵传播并使明智人群占优，为相关政策提供启示。

Reflections and Recommendations on AI Adoption Practice from a Mixed-Ability Research Group

来自一个能力混合研究团队对人工智能采用实践的反思与建议

Shalini Madan, Sreelakshmi Surabiyil Bindu, Veronica Pimenova, Ellie Seehorn, Venkatesh Potluri

专题命中 多智能体 ：workflow(abstract)

AI总结 能力混合研究团队对人工智能采用实践进行反思，通过对团队成员访谈的定性分析，探讨使用生成式人工智能的动机等，基于此提出平衡使用人工智能的建议及实验室实践建议，以促进工作流程采用并保持相关特性。

Comments Submitted and accepted atThe 28th International ACM SIGACCESS Conference on Computers and Accessibility (ASSETS '26), October 25--28, 2026, Vila Nova de Gaia, Portugal

Emergent Learner Agency in Implicit Human-AI Collaboration: How Supportive and Contrarian AI Personas Reshape Interaction

隐式人机协作中新兴的学习者能动性：支持性和逆向性人工智能角色如何重塑互动

Yueqiao Jin, Roberto Martinez-Maldonado, Dragan Gašević, Xibin Han, Lixiang Yan

专题命中 多智能体 ：agentic(abstract)

AI总结 研究探讨支持性和逆向性AI角色对隐式人机创意协作中学习者能动性等方面的影响，通过让大学生分组完成任务并分析话语等，发现逆向性AI虽激发批判性但降低满意度，教育设计需平衡挑战与情感氛围。

DeepLens Diagnosis Agent: Agentic Workflow Design Lets a Small Reasoning Model Compete with Frontier LLMs

深度镜头诊断代理：代理工作流程设计使小型推理模型能够与前沿语言模型竞争

Mahmood Bayeshi, Veysel Kocaman, Muhammed Ali Naqvi, Yigit Gul, David Talby

机构 * John Snow Labs（约翰·斯诺实验室） 纠错

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

AI总结 研究针对医疗诊断中前沿语言模型单步提示诊断推理脆弱的问题，提出以小型医疗推理模型和检索增强生成的深度镜头诊断代理五阶段利用管道，提升了诊断准确率，降低成本，还产生结构化工件支持高风险设置。

Comments 20 pages, 5 figures, 5 tables. Technical report, John Snow Labs

Accountable yet Anonymous AI Agents - Split-Knowledge Binding in National Agent-Identity Layer in China

可问责且匿名的人工智能代理——中国国家代理身份层中的知识拆分绑定

Yifan He, Zhiguang Shan, Le Luo, Wei Wang

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

AI总结 研究中国国家人工智能代理身份系统，提出知识拆分绑定机制，实现可问责且匿名。贡献包括制度性分离、事后归因论点、问责表面概念、比例框架及反身管辖方法，证明国家规模可行性并提供评判部署的框架。

Comments Preprint v1 (pre-launch). The system described launches in Q3 2026; a revised version will add post-launch deployment measurements under the pre-registered protocol in Section 5

Separating Capability from Permission: A Governance Framework for Agentic AI Autonomy Levels

从权限中分离能力：智能AI自主水平的治理框架

Haining Zheng, Qian Dong, Rodolfo K. Depena, Jonathan D. Bhatia, Feng Xiao, Peng Xu

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

AI总结 本文针对人工智能系统自主性讨论中能力与权限混淆的问题，提出治理框架，区分允许的自主水平与自主能力水平，给出结构化自主水平，还提出风险感知决策过程，通过实例展示应用并提供实用指导。

Comments 10 pages, 2 tables, 3 figures

SCTA: An Agentic Framework for Stable and Interpretable Target Gene Discovery from Single-Cell RNA Sequencing

SCTA：一种用于从单细胞RNA测序中稳定且可解释地发现靶基因的智能体框架

Shuyu Chen, Chen Zhu, Ye Zhang, Yang Li, Qiqi Xie, Haohan Wang

机构 * Novartis Biomedical Research（诺华生物医学研究公司） 纠错

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

AI总结 研究旨在从scRNA-seq数据中稳定且可解释地发现靶基因，提出SCTA智能体框架，将靶标发现分解为专门智能体并结合结构化证据约束推理，通过遗传性慢性胰腺炎研究验证其能提高靶标发现的多项性能。

Comments 10 pages, 4 figures. To appear in the ACM SIGKDD Workshop on Data Mining in Bioinformatics (BioKDD 2026)

An Agentic Orchestration of Atomistic Simulations

原子模拟的智能编排

Rahul Somasundaram, Adela Habib, Khanh Dang, Sachin Shivakumar, Ryley G. Hill, Golo Wimmer, Avanish Mishra, Aleksandra Pachalieva, Arthur Lui, Hari Viswanathan, Michael Grosskopf, Saryu Fensin, Russell Bent, Nathan DeBardeleben, Earl Lawrence

机构 * Los Alamos National Laboratory（洛斯阿拉莫斯国家实验室） 纠错

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

AI总结 研究针对原子模拟执行流程复杂需专业知识的问题，提出嵌入URSA框架的基于代理系统，利用LAMMPS工具自动化模拟流程，能自主选势、构建运行模拟及错误恢复，经评估提高了原子建模的多方面性能。

Comments 19 pages, 9 figures

Knowledge-Centric Agents for Workflow Generation in ComfyUI

用于工作流生成的以知识为中心的智能体

Zhendong Li, Lei Sun, Ruibo Ming, He Zhang, Danda Pani Paudel, Luc Van Gool, Jinjin Gu

机构 * INSAIT（未知机构） ； Sofia University “St. Kliment Ohridski”（索非亚大学“圣克莱门特·奥赫里德斯基”分校） ； Adobe Research（Adobe研究院） 纠错

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

AI总结 研究视觉创作系统中工作流生成问题，提出以知识为中心的框架，通过知识反转、注入和可逆推理进行工作流生成，实验证明该方法生成的工作流在多样性、结构连贯性和执行成功率上优于现有系统。

Comments Accepted to ECCV 2026

ABISS: Evaluating Text-to-SQL Systems Through Agent Interaction

ABISS：通过代理交互评估文本到SQL系统

Giovanni Sullutrone, Luca Sala, Sania Aftar, Georgia Koutrika, Sonia Bergamaschi

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

AI总结 研究针对文本到SQL系统在处理现实模糊问题的不足，提出统一分类法、多代理生成管道及动态模拟环境ABISS。通过实验揭示模型在子类别分类和澄清条件下SQL生成的瓶颈，提供真实类别虽有收益，但模糊问题执行率仍低，且发布相关代码。

Generative Artificial Intelligence (GenAI) to convert images of queuing networks into verifiable simulation models: an open-weight LLM workflow approach

生成式人工智能（GenAI）将排队网络图像转换为可验证的仿真模型：一种开放权重的大语言模型工作流方法

Thomas Monks, Alison Harper, Amy Heather, Navonil Mustafee

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

AI总结 研究提出Sketch2DES工作流，利用开放权重LLMs将排队网络图像转换为可验证仿真模型，经多阶段处理，在多图表评估中各阶段可靠性高，相比直接代码生成提升多项性能，证明结构化工作流模型生成对LLM辅助仿真建模的可行性。

Surgical Re-enactment for Operating Room Workflow Datasets

手术室工作流程数据集的手术重演

Jana Nina Friedrich, Andrea Karin Maria Ross, Angelo Henriques, Mario Peter Martin Weisser, Ling Zhang, Mohammad Ali Nasseri

机构 * TUM University Hospital（慕尼黑工业大学附属医院） ； TUM School of Medicine and Health（慕尼黑工业大学医学与健康学院） ； TUM School of Computation, Information, and Technology（慕尼黑工业大学计算、信息与技术学院） ； University of Alberta（阿尔伯塔大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(title,abstract)

AI总结 针对获取手术室工作流程真实数据集的难题，提出在重建手术室中重演手术程序的方法，结合多种方式创建可重复注释的数据集，用于训练模型等，还为其他团队提供采用建议。

Comments Accepted at the 4th "Robot-Assisted Medical Imaging" (RAMI) workshop as part of ICRA 2026

Building AI That Works: ESnet's Pragmatic Approach to AI-Driven Operational Excellence

构建有效的人工智能：ESnet实现人工智能驱动卓越运营的务实方法

Bin Dong, Sukhada Gholba, Brooklin Gore, Shawn Kwang, David Mitchell, Samuel Oehlert, Garrett Stewart, Brendan White, Luke Baker, Ed Balas, Britt Gathright, Chin Guok, Jon-Paul Heron, John MacAuley, Scott Richmond, Chris Robb, Chris Tracy, Kesheng Wu

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

AI总结 ORBIT项目针对ESnet运营痛点，将智能人工智能集成到ServiceNow平台，采用模块化分层架构，以版本化、测试的“技能”管理工具链，完成多项任务，减少步骤、消除错误模式，获广泛应用。

Failures Reveal What Metrics Miss: An Evidence-Driven Agent for Recursive Refinement of ECG Classifiers

失败揭示指标遗漏之处：用于心电图分类器递归优化的证据驱动智能体

Jinliang Deng, Yiming Niu, Yibo Pan, Zhiqi Shao, Qin Luo, Yongxin Tong

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Chongqing University（重庆大学） ； Fuwai Hospital（阜外医院） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(title)；分类 cs.AI

AI总结 研究聚焦心电图分类器优化依赖人工的问题，提出RecursiveECG框架，利用LLM基于具体失败情况和心电图证据优化分类器，经特殊转换和审查分析制定修订，在多数据集上表现出色，验证了基于证据优化过程的有效性。

How Do Practitioners Build SE Agents? Insights from a Mixed-Methods Study

从业者如何构建软件工程代理？来自混合方法研究的见解

Yunbo Lyu, David Williams, Jieke Shi, Zhensu Sun, Chao Peng, Zhou Yang, Federica Sarro, David Lo

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

AI总结 本文通过混合方法研究从业者构建软件工程代理的方式，发现随着实现成本降低瓶颈转移，刻画了七阶段工作流程和评估驱动开发转变，还识别出团队面临的六个挑战及应对实践。

Agentic AI Orchestration of Heterogeneous Economic Models for Rapid, Multi-scenario Analysis of Energy Crises

用于能源危机快速多场景分析的异构经济模型的智能人工智能编排

Dana Golden, Brett Indelicato, Lav R. Varshney, Carlos D. Messina, Suzanne Thornsbury

专题命中 工作流自动化 ：agentic(title)

AI总结 研究针对能源危机下政策制定者需快速决策但经济模型整合困难的问题，利用大语言模型开发框架，协调多个异构经济模型，通过构建场景、转化输入、执行模型和合成输出，快速评估霍尔木兹海峡关闭等情况，避免单一模型假设主导结论。

HeraSys: Collaborative Serving of Multiple LLM Workflows via Fine-Grained End-to-End Optimization

HeraSys：通过细粒度端到端优化实现多个大语言模型工作流的协同服务

Size Li, Zhiqing Tang, Hongrui Liang, Jianxiong Guo, Jiong Lou, Tian Wang, Weijia Jia

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

AI总结 针对大语言模型服务系统，HeraSys通过细粒度编排消除工作流间计算冗余，引入负载感知联合调度策略，结合资源倾斜机制等，有效减轻尾部延迟并提高吞吐量，实验证明其能显著降低延迟、提升服务吞吐量。

Comments to be published in ICML 2026

JarvisHub: An Open Harness for Canvas-Native Multimodal Creative Agents

JarvisHub：用于原生画布多模态创意智能体的开放框架

Yunlong Lin, Zixu Lin, Zhaohu Xing, Biqiang Li, Chenxin Li, Haonan Wang, Haitao Wu, Hengyu Liu, Jianghai Chen, Kaituo Feng, Kaixin Li, Shawn Chen, Shijue Huang, Sixiang Chen, Tsung-Yi Ho, Wenxuan Huang, Xiangyan Liu, Xiaomeng Hu, Xuanhua He, Yan Sun, Yunqing Zhao, Zhiqin Yang, Zehan Wang, Zhengyang Tang, Tianyu Pang, Xiangyu Yue

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；tool use(abstract)

AI总结 研究针对创意人工智能从单步到多模态创作转变中现有系统不足的问题，引入JarvisHub框架，以可编辑画布为核心，通过三层架构让智能体实现持续、人工可控的创意自动化创作。

Comments 15 pages, 9 figures. Project page: https://www.jarvishub.site/ Code github: https://github.com/LYL1015/JarvisHub

Offline-to-Online Creative Optimization with Generative Models and Adaptive Testing

基于生成模型和自适应测试的离线到在线创意优化

Kevin Lee, Benjamin Letham, Zhiyuan Jerry Lin, Elodie Samson, Eric Onofrey, Poppy Zhang, Shawndra Hill, Eytan Bakshy

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； Meta 纠错

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

AI总结 研究如何利用历史A/B测试数据，通过性能驱动的离线到在线工作流程，用预测模型指导生成测试广告位候选创意，经实验验证该方法能有效提升创意参与度，为创意优化提供设计原则。

Co-Harness: Co-Evolving Harnesses and Model Weights for LLM Agents

协同控制：大语言模型智能体的控制与模型权重协同进化

Zhengyu Chen, Teng Xiao, Huaisheng Zhu, Yige Yuan, Luan Zhang, Jingang Wang

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

AI总结 研究针对训练后智能体优化问题，提出协同控制框架，交替优化控制与模型参数。通过基于大语言模型的控制批评家分析失败轨迹并提出更新，再用改进控制生成的轨迹微调模型，案例研究显示该方法能提升智能体性能。

UAlign: Pushing the Limit of Template-free Retrosynthesis Prediction with Unsupervised SMILES Alignment

UAlign: 推动无模板反合成预测的极限：基于无监督SMILES对齐

Kaipeng Zeng, Bo yang, Xin Zhao, Yu Zhang, Fan Nie, Xiaokang Yang, Yaohui Jin, Yanyan Xu

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

AI总结 UAlign通过无监督SMILES对齐技术，提升无模板反合成预测的准确性，超越现有模板化方法。

LLM-Assisted Ontology Engineering and Construction of a French Legal Knowledge Graph

大语言模型辅助的本体工程与法国法律知识图谱构建

G{é}nesis Montenegro, Mokhtar Boumedyen Billami, Catherine Faron, Fabien Gandon, Pierre Monnin

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

AI总结 针对法国维护法规处理难题，提出两阶段大语言模型辅助工作流程，先进行本体工程，再构建知识图谱。经实验，该流程输出强大、对齐良好，减少重复，明确关键细化步骤。

Journal ref SEMANTiCS 2026 - 22nd International Conference on Semantic Systems, Sep 2026, Ghent (BE), Belgium

Integrating Factual and Normative Industrial Knowledge via Constraint-Aware Graph Attention for Process Plan Recommendation

通过约束感知图注意力整合事实性和规范性工业知识以进行工艺计划推荐

Yuntong Chen, Yingqi Li, Yingying Xiao, Ziang Wang, Zewei Liu, Jiahao Liu, Xitian Tian, Lijiang Huang

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

AI总结 该研究针对工业知识整合难题，提出PCA - GAT方法，将加工工艺计划推荐转化为知识图谱增强的协同过滤问题，引入领域约束和自适应门，在航空航天数据集上效果良好，建立标准化协议并发现知识表示是瓶颈。

Greedy dynamical meta-learning

贪婪动态元学习

Aria Yom

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究针对梯度下降和无梯度优化器在大型模型长时间学习中的问题，提出一种元学习算法，通过内、外循环，智能体可修改自身权重偏差，外循环用标准零阶方法处理少量参数，有望加速学习。

Kairos: Generating Tick-Indexed Proof Obligations for Synchronous Temporal Contracts

Kairos：为同步时态契约生成滴答索引证明义务

Frédéric Dabrowski

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

AI总结 研究为同步程序生成滴答索引证明义务的问题，核心方法是用标准自动机理论归约将LTL公式转换为坏状态自动机与程序形成积并导出义务，主要贡献是形式化原理、证明正确性及通过医疗输液控制器展示工作流程。

Comments 18 pages, 1 listing, 1 table. Submitted to VSTTE 2026

When Can Depth Replace Precision? A Resource Theory of Quantized Neural Computation

深度何时能取代精度？量化神经计算的资源理论

Mojtaba Soltanalian

机构 * University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） 纠错

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

AI总结 研究固定输入输出映射下低比特残差计算能否取代数值精度，通过建模量化残差系统刻画无限深度极限，得出纯调度接近松弛类的速率等结论，还探讨了多种相关情况，指出深度取代精度有条件限制。

Comments 141 pages, 26 figures, 15 tables. Includes complete proofs and documents the QReplace decision-support and Lean 4 verification companions. To be submitted to the Journal of Machine Learning Research