AI Agent

Stress-Relief Annealing: Polynomial-Time Simulation-Free Layout Optimization for Automated Warehouses

应力释放退火：自动化仓库的多项式时间无模拟布局优化

Xiangjie Luo, Yulun Zhang, Miyuki Koshimura, Makoto Yokoo, Jiaoyang Li

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

AI总结 针对自动化仓库布局优化现有方法样本效率低的问题，本文提出多项式时间无模拟的应力释放退火算法，大幅提升吞吐量与可扩展性，且效率远高于进化基线方法，增益可推广至多种场景。

Artificial Intelligence for Spatially Reconfigurable Antennas: Movable, Fluid, and Pinching Antenna Systems

用于空间可重构天线的人工智能：可移动、流体及捏合天线系统

Nguyen Cong Luong, Zeping Sui, Thai-Hoc Vu, Jie Cao, Bo Ma, Thuan Van Le, Xunyang Zhan, Nguyen Duc Hai, Min Xu, Qiushi Zhao, Dong In Kim, Yonghong Zeng, Shaohan Feng

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

AI总结 本综述针对可移动、流体、捏合三类空间可重构天线系统，梳理了深度学习等各类AI技术的应用，探讨了相关开放挑战与未来方向。

Comments 30 pages, 7 figures, submitted to IEEE COMST

Do Humans Bargain Differently with AI? Evidence from Alternating-Offer Games

人类与AI的议价方式不同吗？来自交替报价博弈的证据

Yuhao Fu, Nobuyuki Hanaki, Haitao Wang

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

AI总结 通过交替报价博弈实验，发现人类与AI议价时公平感和互惠性弱于对人类的，AI收益影响他人时特性部分恢复，为AI谈判系统设计提供依据。

PHY-Layer Modeling and Throughput-Driven Adaptation for Batteryless V2X Networks

无电池V2X网络的物理层建模与吞吐量驱动的自适应方法

Zhaoyu Liu, Ruikang Li, Liu Cao, YuKun Pan, Xiangkai Wang, Lyutianyang Zhang

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

AI总结 针对无电池V2X网络的被动叠加通信难题，本文提出基于DSRC的分组式架构，构建物理层模型，采用MARL方法实现参数自适应，使平均吞吐量提升15%。

Comments This work has been accepted to the 2026 IEEE Global Communications Conference: Green Communication Systems and Networks.6 pages,4 figures,conference paper

Stateful Cooperative Agents Safeguarding LLMs Against Evolving Multi-Turn Attacks

有状态协作智能体防御大型语言模型抵御演进式多轮攻击

Siyuan Li, Zehao Liu, Haoyu Li, Xi Lin, Ning Liu, Jun Wu, Jianhua Li, Mohsen Guizani

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

AI总结 本文提出一种主动防御框架，通过协作多智能体架构结合干扰、误导与自适应策略，在EMRA数据集上使LLMs对抗多轮攻击的ASR平均降低69%，同时提升DR与攻击者token消耗。

V2VCrafter: Consistent Street-View Image Generation Across Vehicles

V2XCrafter：学习生成跨智能体的驾驶场景

Yihang Tao, Yu Guo, Senkang Hu, Yanan Ma, Zihan Fang, Sam Kwong, Yuguang Fang

机构 * Hong Kong JC STEM Lab of Smart City（香港JC智能城市STEM实验室） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Lingnan University（岭南大学） 纠错

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

AI总结 提出V2XCrafter框架，通过渐进式多智能体扩散模型和跨智能体注意力模块，生成跨智能体相机视角的一致可控协作驾驶场景，以增强数据并提升下游协作3D目标检测性能。

Move What Matters: Parameter-Efficient Domain Adaptation via Optimal Transport Flow for Collaborative Perception

移动关键内容：基于最优传输流的参数高效域适应用于协同感知

Zesheng Jia, Jin Wang, Siao Liu, Lingzhi Li, Ziyao Huang, Yunjiang Xu, Jianping Wang

机构 * School of Future Science and Engineering, Soochow University（苏州大学未来科学与工程学院） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

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

AI总结 本文提出FlowAdapt框架，通过最优传输理论减少信息传输成本，解决多智能体设置中域适应的性能退化问题，实现高效参数利用和语义保持。

Stabilizing Welfare-Maximizing Decisions via Endogenous Transfers

通过内生转移稳定福利最大化决策

Joshua Kavner

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

AI总结 本文提出了一种通过内生转移实现福利最大化决策的框架，解决了联盟形成中的稳定性问题，并提供了高效的算法和理论保障。

Comments 16 pages

Local-Canonicalization Equivariant Graph Neural Networks for Sample-Efficient and Generalizable Swarm Robot Control

用于样本高效且可泛化的群体机器人控制的局部正则化等变图神经网络

Keqin Wang, Tao Zhong, David Chang, Christine Allen-Blanchette

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对群体控制MARL策略效率低、泛化差的问题，提出LEGO架构，结合正则化与角色感知图编码，搭配MAPPO算法，在多基准测试中提升性能，可跨团队规模迁移，Crazyflie实验中失效后仍可运行。

Comments Accepted at IROS 2026

Domain-Generalized Adaptive Semantic Communication for Collaborative Perception

面向协同感知的域泛化自适应语义通信

Fan Gao, Youzheng Wang, Ning Ge

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出域泛化语义通信框架RSTA，通过跨域原型对齐等技术解决车路协同感知中观测域偏移与信道损坏耦合退化问题，在多基准测试中取得AP指标提升且部署开销极低。

Comments Accepted by IEEE ICCC 2026. 6 pages, 5 figures

Reliability- and Connectivity-Constrained Age-of-Information Optimization for UAV Swarm IoT Data Collection

面向无人机集群物联网数据采集的、考虑可靠性与连通性约束的信息年龄优化

Milad Bafarassat, Sinem Coleri

专题命中 多智能体 ：planning(abstract)

AI总结 针对无人机集群物联网数据采集，本文提出拓扑耦合紧急度调度器，联合优化数据新鲜度、通信可靠性与连通性，在标称条件下将服务故障减少约3.5倍，性能优于基线方法。

Goal-Oriented Logic-based Semantic Communication for Neuro-Symbolic Reasoning with Applications onto Autonomous Driving

面向目标的基于逻辑的语义通信及用于自动驾驶的神经符号推理

Ahmet Faruk Saz, Duo Xu, Faramarz Fekri

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)

AI总结 本文针对自动驾驶场景，提出基于一阶逻辑的目标导向语义通信方法，通过选择关键证据传输实现安全决策，在相同通信预算下优于均匀证据选择。

KC-Agent: A Dual-Process Cognitive Architecture for Efficient ML Model Improvement

KC-Agent：用于高效机器学习模型改进的双进程认知架构

Gusseppe Bravo-Rocca, Jordi Guitart, Ajay Dholakia, David Ellison, Puneet Jain

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

AI总结 KC-Agent是一种双进程认知架构，结合快速模式识别与审慎增量更新，在五组数据集评估中，以最优效率和领先性能优于现有认知架构，可高效应对真实世界数据漂移场景。

Comments Accepted at IEEE COMPSAC 2026

MetaRoute-Bench: Evaluating Meta-Decision Policies for Agentic Workflow Routing

MetaRoute-Bench：评估智能体工作流路由的元决策策略

Natan Vidra, Alina Kapanova, Arun Kanhai, Spurthi Setty

机构 * Anote AI（阿诺特人工智能公司） ； Cornell University（康奈尔大学） ； CUNY（纽约城市大学） ； Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院） 纠错

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

AI总结 该研究提出MetaRoute-Bench框架，构建含180个任务的基准，对比8种路由策略，发现任务感知组合策略成功率优于静态策略，明确路由组合与验证的关键作用，为智能体工作流路由评估提供可复现方法。

Comments 6 pages, 1 figure; DAI 2026 submission

EasyBCI Agent: Towards Universal Neural Data Preprocessing for Brain-Computer Interfaces

EasyBCI Agent：面向脑机接口的通用神经数据预处理

Yu Zhu, Runkai Zhao, Zhimin Zhou, Jinyu Cai, Zhouheng Yao, Chutian Zhang, Peiyuan Li, Xiaoxing Zhang, Qihao Zheng, Jiamin Wu, Mianxin Liu, Chi Zhang, Bin Min, Lei Bai, Chengyu Li, Jingpeng Wu, Chunfeng Song

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

AI总结 EasyBCI是两阶段大语言模型智能体，可针对六种信号类型规划执行脑机接口预处理，经评估其在EEG任务中表现优于人工流程及通用编码智能体，可扩展至多模态并提升可复现性。

Comments 15 pages, 6 figures, 4 tables

GeoMind: An Agentic Workflow for Lithology Classification with Reasoned Tool Invocation

GeoMind：一种基于代理的流工作流程用于岩性分类与合理工具调用

Mingyue Cheng, Yitong Zhou, Jiahao Wang, Qingyang Mao, Qi Liu

机构 * State Key Laboratory of Cognitive Intelligence, University of Science and Technology of China（认知智能国家重点实验室，中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 本文提出GeoMind，一种基于代理的流工作流程，通过感知、推理和分析模块实现岩性分类的序列推理，结合地质约束提升分类性能与决策透明度。

Agentic Self-Healing for Data and AI Pipelines: An Affordable Vendor-Agnostic Architecture using Open-Source Software

面向数据与AI流水线的智能体自修复：一种采用开源软件的低成本、厂商无关架构

Solomon Eshun, Dennis Murage, Sharleen Muoki, Chih-Chun Chen, Stephen Adjignon, Matteo Staar, Oliver Angélil

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

AI总结 本文对比现有AI辅助流水线运维方案的不足，提出采用开源工具的低成本厂商无关智能体自修复流水线架构，可帮助团队减少人工处理流水线问题的工作量。

Comments 19 pages, 5 figures

Constructing Executable Analytical Knowledge Representations for Meta-Analysis Synthesis Using an Agentic Harness

使用智能体管控系统构建用于元分析综合的可执行分析知识表示

Lingbo Li, Anuradha Mathrani, Teo Susnjak

机构 * School of Mathematical and Computational Sciences（数学与计算科学学院） ； Massey University（梅西大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出EAKR，在智能体管控系统MetaSynDec中实施后，可高效构建元分析所需的可执行分析知识表示，其性能优于直接大型语言模型生成，验证了相关方法的可行性与优势。

Progressive Agent Skill Generation via Reinforcement Learning

基于强化学习的智能体技能渐进式生成

Junhao Shen, Zhanqiu Zhang, Yiwen Guo, Hong Cheng

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； LIGHTSPEED（光速公司） 纠错

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

AI总结 该研究针对现有技能生成方法的缺陷，提出基于强化学习的Skill-α方法，将技能生成为序列编辑过程并引入回退奖励，在CL-Bench和tau2-bench上均显著提升了下游任务成功率。

Comments Code is available at https://github.com/ejhshen/skill-alpha

Computing with Agentic Oracles

基于智能体神谕的计算

Jie Wang

机构 * Richard A. Miner School of Computing and Information Sciences, University of Massachusetts, Lowell（马萨诸塞大学洛厄尔分校理查德·A·迈纳计算与信息科学学院） 纠错

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

AI总结 本文扩展随机神谕模型为包含智能体神谕的框架，分析其令牌成本，发现可保留中间状态的智能体神谕SOTM在相同任务质量下令牌成本更低，还研究了目标损失风险及相关准则与公式。

Comments 25 pages, 0 figures

Modeling Social Dynamics with an LLM-Enabled Agent Based Network-Dynamic (LAND) Model

基于大语言模型的智能体网络动态（LAND）模型对社会动力学的建模

Lynnette Hui Xian Ng, Kathleen M. Carley

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 本文采用GhostField架构的LAND模型构建AuraSight场景，通过31万余智能体与人类主体的模拟，揭示社会动力学源于网络拓扑与叙事交换的递归互动。

AiFlow: Token-Native Reactive Orchestration with Bounded Backpressure for Streaming LLM Applications

AiFlow：面向流式大语言模型应用的带界背压令牌原生反应式编排框架

Qunhui Zhang

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

AI总结 针对现有流式LLM工作流编排的背压等管理缺陷，提出AiFlow令牌原生反应式编排模型，经实验验证可降低应用TTFPT并控制队列深度。

Comments 24 pages, 5 figures, 12 tables, 1 algorithm, and 1 code listing. Public implementation: https://github.com/ModelEngine-Group/fit-framework

An End-to-End Workflow for Fin Whale Song Detection, Note Characterization, and Localization with Distributed Acoustic Sensing

基于分布式光纤声波传感（DAS）的长须鲸歌声检测、音符特征表征与定位的端到端工作流程

Dídac Diego-Tortosa, Miriam Romagosa, Arantza Ugalde, Hugo Latorre, Sergi Ventosa, Jose Enrique García, Antonio Villaseñor

机构 * Institut de Ciències del Mar (ICM-CSIC)（海洋科学研究所（ICM-CSIC）） ； Institut de Física Corpuscular (IFIC), Centre Mixte Universitat de València (UV-CSIC)（粒子物理研究所（IFIC），瓦伦西亚大学-西班牙高等科研理事会混合中心（UV-CSIC）） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(title,abstract)

AI总结 该研究提出基于分布式光纤声波传感（DAS）的端到端工作流程，实现长须鲸歌声的检测、特征表征与定位，经实测精度与召回率表现良好，为长须鲸监测提供了集成框架。

Comments 14 pages, 8 figures, 2 tables. Manuscript in preparation for journal submission

PackingGPT: 3D Packing Agent for Real Furniture in Last-Mile Delivery

PackingGPT：面向最后一公里配送中真实家具的3D装箱智能体

Yi You, Hui Li

专题命中 工作流自动化 ：agent(title)

AI总结 该研究针对最后一公里配送中家具车内装箱的现实复杂条件，构建了基准数据集与PackingGPT框架，训练的LLP模型使装箱失败率降至0.67%，为该任务提供了可行方案。

Behavioral Grammar: Detecting Adaptive Malware via Tiny Language Model Priors and Second-Order Temporal Analysis

行为语法：通过微型语言模型先验和二阶时序分析检测自适应恶意软件

Zihan Luo

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

AI总结 本文提出Behavioral Grammar架构，用0.88M参数的TinyGPT学习主机行为语法，结合多模块提升检测能力，在AAA威胁下实现93%检测率，建立利于防御者的结构不对称性。

Comments 29 pages, 8 figures

Scikit-fingerprints: Python library for scikit-learn compatible molecular fingerprints and chemoinformatics

scikit-fingerprints：兼容scikit-learn的分子指纹与化学信息学Python库

Jakub Adamczyk, Adam Staniszewski

机构 * Faculty of Computer Science, AGH University of Krakow（克拉科夫AGH科技大学计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 该研究推出基于RDKit的scikit-fingerprints库，填补化学信息学框架与scikit-learn生态的兼容空白，整合多类功能，提升分子机器学习的原型开发、复现与部署效率。

AI-assisted Script Management for Requirements Elicitation Interviews

AI辅助的需求启发访谈脚本管理

Anmol Singhal, Paulo Carvalho, Travis Breaux

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

AI总结 本文提出结合业务目标的AI辅助脚本生成与实时主题追踪、按需跟进问题生成的需求启发工作流，准实验显示其脚本质量更高、访谈表现更优，为需求启发提供了AI辅助支架。

Comments 12 pages, 3 figures, 3 tables

QARIMA: A Quantum Approach To Classical Time Series Analysis

QARIMA：一种用于经典时间序列分析的量子方法

Nishikanta Mohanty, Bikash K. Behera, Badshah Mukherjee, Pravat Dash, Giuseppe Sergioli, Roberto Giuntini

机构 * Università degli Studi di Cagliari（卡利亚里大学） ； SAS Middle East Fz-Llc.（SAS中东有限责任公司） 纠错

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

AI总结 本文提出一种结合量子辅助滞后发现与固定配置变分量子电路的量子启发ARIMA方法，通过量子自相关和量子偏自相关识别差分和候选滞后，提升时间序列参数估计与滞后细化效率。

Comments 17 Algorithms, 19 Figures , 26 Tables

The Illusion of Stochasticity in LLMs

大语言模型中的随机性错觉

Xiangming Gu, Soham De, Michalis Titsias, Larisa Markeeva, Petar Veličković, Razvan Pascanu

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 研究指出大语言模型作为智能体在随机采样方面存在根本性缺陷，通过多模型家族和分布的实证分析揭示了这一问题。

Comments COLM 2026

CRAFTS: Collaborative Role-Adaptive Fine-Tuning of LLM Agents for Chemical Process Simulation

CRAFTS：面向化工过程仿真的大语言模型智能体协同角色自适应微调

Ziyun Zhang, Yuxin Lin, Eldin Wee Chuan Lim, Xinghao Ding

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Xiamen University（厦门大学） 纠错

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

AI总结 CRAFTS 模仿化工工程师分阶段工作流，将仿真任务分配给7个角色，微调3个关键角色，基于 OpenIDAES-450 数据集验证，在82个保留案例上完成91.5%的合约，取得多项F1高分，实现可靠自动化化工过程模型构建。