AI Agent

Retrieval-Augmented Agentic Rubric Generation for Reliable Medical Response Evaluation

用于医疗对话系统可靠评估的自动化评分标准

Yinzhu Chen, Abdine Maiga, Hossein A. Rahmani, Emine Yilmaz

机构 * AI Center, University College London（伦敦大学学院人工智能中心） 纠错

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

AI总结 本文提出一种检索增强的多智能体框架，用于自动生成实例特定的评估评分标准，通过权威医学证据生成可验证的细粒度评估标准，并在HealthBench和LLMEval-Med数据集上取得显著成效。

Simulating Cognitive Smart Freight Corridors with Agent-Based Models and Reinforcement Learning

基于智能体模型与强化学习的认知智能货运走廊模拟

Madelaine Martinez-Ferguson, Chun Wang, Mustafa Can Camur, Xueping Li

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

AI总结 该研究提出耦合多技术层的ABM框架，结合RL与MARL模拟认知智能货运走廊，实验表明其在吞吐量、拥堵、节能等方面优于基准场景，高需求下优势更显著。

Comments 11 pages, 5 figures

SwarmWorld: Stigmergic technological evolution in societies of language-model agents

SwarmWorld：语言模型智能体社会中的标记介导技术演化

Subhadeep Pal, Fiona Y. Wang, Markus J. Buehler

机构 * Laboratory for Atomistic and Molecular Mechanics (LAMM)（原子与分子力学实验室（LAMM）） ； Department of Civil and Environmental Engineering（土木与环境工程系） ； Department of Biological Engineering（生物工程系） ； Department of Mechanical Engineering（机械工程系） ； Center for Computational Science and Engineering（计算科学与工程中心） ； Schwarzman College of Computing（苏世民计算机学院） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 该研究提出SwarmWorld框架，让无角色的LLM智能体自组织成技术社会，其协作构建的技术组合比独立搜索更具韧性，揭示了标记介导的技术演化机制。

Clinical Graph-JEPA: Predictive Patient-State Knowledge Graphs for Cognitive Decision Support

Clinical Graph-JEPA：用于认知决策支持的预测性患者状态知识图谱

Kushagra Yadav, Nalin Prabhath, Amit Lamba, James E. Schrager, Goeun Han, Yining Mao

机构 * New York University（纽约大学） ； University of Chicago（芝加哥大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对临床知识图谱构建难题，提出结合多智能体关系提议等技术的Clinical Graph-JEPA框架，在MIMIC-IV数据集上验证其提升了留一边缘恢复的MRR。

Comments Accepted at WM@Booth 2026

From National Curricula to Cultural Awareness: Constructing Open-Ended Culture-Specific Question Answering Dataset

从国家课程到文化意识：构建开放性文化特定问答数据集

Haneul Yoo, Won Ik Cho, Geunhye Kim, Jiyoon Han

机构 * KAIST AI Center（韩国国立科学技术院人工智能中心） ； Samsung Electronics（三星电子） ； Hankuk University of Foreign Studies（韩国外语大学） 纠错

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

AI总结 本文提出CuCu框架，利用国家课程构建文化特定的开放性问答数据集KCaQA，以提升语言模型在文化对齐方面的表现。

Comments EMNLP 2026

AERIS: Offline Policy Improvement for Multi-UAV Integrated Sensing and Communication

AERIS：面向多无人机集成感知与通信的离线策略改进

Ziyuan Wang, Yifan Sui, Wei Wei, Wenjie Xin, Zekai Zhang, Xiangwang Hou, Xiao-Ping (Steven) Zhang

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

AI总结 针对多无人机集成感知与通信的控制问题，提出离线策略改进框架AERIS及STAR-CRDT算法，在保障安全的同时显著提升ISAC性能与效率。

BVR Sim: An Open and High-Throughput Environment for Heterogeneous Air-Combat Reinforcement Learning

BVR Sim：用于异构空战强化学习的开源高通量环境

Haocheng Sun (Beijing University of Posts and Telecommunications), Mulai Tan (Air Force Engineering University)

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

AI总结 本文提出开源异构空战强化学习环境 BVR Sim，支持多飞行器模型，具备高仿真效率，策略可跨平台迁移，且兼容主流多智能体强化学习框架。

Comments 9 pages, 4 figures, 4 tables. Code and reproducibility artifacts available at the project repository

From Plots to Words: Model-Aware Multimodal Explanations as a Foundation for Accessible, Non-Visual Interaction

从图表到文本：模型感知的多模态解释作为可访问非视觉交互的基础

Nur Keleşoğlu, Łukasz Sobczak, Joanna Domańska

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

AI总结 该研究提出多智能体框架，将时间序列预测的视觉输出转为模型感知文本解释，可提升非视觉交互的可访问性，其可解释配置使解释质量最高提升32%。

Spatio-temporal dual-stage hypergraph MARL for human-centric multimodal corridor traffic signal control

时空双阶段超图多智能体强化学习用于以人为中心的多模式走廊交通信号控制

Xiaocai Zhang, Neema Nassir, Milad Haghani

机构 * Department of Infrastructure Engineering, Faculty of Engineering and Information Technology, The University of Melbourne, VIC 3010, Australia（工程与信息技术学院基础设施工程系，墨尔本大学） 纠错

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

AI总结 本文提出STDSH-MARL方法，通过时空双阶段超图注意力机制和混合动作空间，提升走廊交通信号对多模式旅行者和公共交通的适应性与优先级。

Traffic-Adaptive Per-Hop Multipath Routing in Multi-Hop UAV Networks

多跳无人机网络中流量自适应的逐跳多路径路由

Zhenyu Zhao, Tiankui Zhang, Xiaoxia Xu, Yuanpeng Zheng, Junjie Li, Wenjuan Xing

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

AI总结 针对多跳无人机网络的链路波动与拓扑变化问题，提出MAPPO-DM算法实现逐跳多路径流量自适应路由，可提升分组按时交付率并降低丢失率，性能优于基线方法。

Schrödinger Bridges over Kinetic Swarming Models

基于动力学蜂拥模型的薛定谔桥

Asmaa Eldesoukey, Md Zulfiqur Haider, Italo Napolitano, Yongxin Chen, Abhishek Halder

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

AI总结 该研究针对受随机扰动的惯性蜂拥，基于薛定谔桥理论，提出嵌套不动点方案求解最优控制，实现有限时间内将蜂拥群体引导至规定端点分布的目标。

Simthesizer: An Agent-Driven Simulation Framework for LLM Serving Systems

Simthesizer：面向LLM服务系统的智能体驱动仿真框架

Wonung Kim, Hyunmin Choi, Minsu Kim, Jaehong Cho, Yeongwook Kim, Jongse Park

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

AI总结 本文提出Borg框架，通过智能体驱动仿真器开发缩小LLM服务系统与仿真器的差距，其构建的扩展吞吐量误差更低，仿真速度显著优于现有仿真器。

AI Agentic Selective Laser Sintering Process Optimization

AI 智能体选择性激光烧结工艺优化

Peter Pak, Victor Alvarado, Amir Barati Farimani

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

AI总结 本研究针对选择性激光烧结，利用AI智能体系统，结合过往成型件知识与少量用户指导，在少量迭代内优化3种材料的工艺参数，达到指定力学性能，实现相关复杂任务的智能自动化。

FrontierChallenge: Evaluating Scientific Workflow Completion

FrontierChallenge：科学工作流完成度评估

Liangcai Su, Zhaopeng Feng, Zhuo Chen, Zhen Zhang, Xiang Lin, Ruilin Li, Handuo Zhang, Ning Wang, Kailong Wen, Yueqi Guo, Feng Xing, Yiling Guo, Chenxiong Qian, Simon Shaolei Du, Lidong Bing, Xinyu Wang

机构 * Apodex Team（Apodex团队） 纠错

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

AI总结 该研究提出跨领域科学工作流基准FrontierChallenge，评估12个前沿模型的97项任务，发现高部分分数或完成声称无法可靠表明任务完成，需评估端到端执行与成果完整性。

Comments Project Website: this https URL (https://apodexai.github.io/FrontierAgent/benchmarks/FrontierChallenge/)

Large-scale workflow placement in serverless computing using integer nonlinear programming

基于整数非线性规划的无服务器计算中的大规模工作流部署

Joshua Adamek, Natalie Carl, Trever Schirmer, Moritz Heinlein, David Bermbach, Sergio Lucia

专题命中 工作流自动化 ：workflow(title,abstract)

AI总结 针对无服务器计算中大规模工作流部署的成本与时间优化问题，提出基于整数非线性规划的模型及分解策略，实验显示其比简单部署启发式算法平均提升10%。

Comments This work has been accepted for publication in IEEE Access

Planetary Prediction Engine: Autonomous Geospatial Prediction via Intelligent Data Selection and Foundation Model Embeddings

行星预测引擎：通过智能数据选择和基础模型嵌入实现自主地理空间预测

Evelyn Ma, Rama Kumar Pasumarthi, Kishwar Shafin, Mandar Sharma, Mimi Sun, Hamed Sadeghi, Dav M. Ebengo, Mbulayi Onesime, Rouslan Solomakhin, John Wamburu, William Ogallo, Aisha Walcott-Bryant, Sanxing Chen, Arbaaz Muslim, Yael Mayer, Ronald Ho, Roy Lee, Ruth Alcantara, Abdoulaye Diack, Monica Bharel, Lambert Rosique, Jeremy Amez-Droz, Christopher Haire, James Manyika, Yossi Matias, Niv Efron, Gautam Prasad, Shravya Shetty

机构 * Google Research（谷歌研究院） ； Institut National de Recherche Biomédicale（国家生物医学研究院） 纠错

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

AI总结 该研究提出行星预测引擎（PPE），一种自主AI系统，可根据自然语言查询完成地理空间预测的端到端工作流程，在多类任务中优于现有模型，降低了行星规模分析的技术门槛。

SAMpLE: A SystemC-AMS Machine LEarning-based Framework for Virtual Prototyping

SAMpLE：基于SystemC-AMS机器学习的虚拟原型设计框架

Andrei Mihai Albu, Sara Vinco

机构 * Politecnico di Torino（都灵理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出开源SAMpLE框架，基于SystemC-AMS集成ML模型为TDF组件，通过ONNX格式实现模型交互，支持两种执行后端，可在同一流程中评估不同ML方案，便于扩展。

From Idea to Prototype in an Afternoon: Scaffolded, AI-Assisted Rapid VA Prototyping

从想法到原型只需一个下午：脚手架式、AI辅助的快速可视化分析原型设计

Gennady Andrienko, Natalia Andrienko

机构 * Fraunhofer Institute IAIS（弗劳恩霍夫智能分析与信息系统研究所） 纠错

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

AI总结 本文通过案例展示，结合工作流语言和AI助手，将可视化分析原型的开发时间从数月缩短至一个下午，并总结了脚手架设计、知识注入和使用方式的三点经验。

Comments R1 revision

PlanSightRAG: A Visual-First Multimodal RAG for Automating Question Answering and Compliance Checking for Civil Standard Plans

PlanSightRAG：面向民用标准图纸的自动化问答与合规检查的视觉优先多模态检索增强生成模型

Nabaraj Subedi, Shuvo Dip Datta, Ahmed Abdelaty, Shivanand Venkanna Sheshappanavar

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

AI总结 针对民用标准图纸的OCR自动化方法会丢失关键几何信息，本文提出视觉优先多模态RAG框架PlanSightRAG，整合多向量检索与智能体架构，构建基准数据集并验证其在检索、合规检查任务上的性能，还实现了自主视觉规则 grounding。

Comments 32 pages, 9 figures, 25 tables. Preprint submitted to Automation in Construction

Autonomous Cyber Defense: Real-Time Attack Detection and Mitigation in Software-Defined Networks Using Machine Learning

自主网络防御：基于机器学习的软件定义网络实时攻击检测与缓解

Alexandre Amaral, Fernando Moro, Ana Malheiro

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

AI总结 针对当前网络攻击速度远超人工响应能力的问题，提出基于机器学习的SDN自主防御系统，通过NDC和IPS模块实现实时攻击检测与自动阻断，SYN洪水攻击响应时间达21秒。

AI-Ready Research Workflows in Computational Social Science: Lessons on Building a Shared Language for Interdisciplinary Collaboration

计算社会科学中面向AI的研究工作流：构建跨学科协作共享语言的经验

Joan Giner-Miguelez, Alexandra Málaga, Felipe Gómez-Cortés, Adrian Carrascosa, Mariona Coll-Ardanuy, Andrés F. Castro-Torres, Raül Sirvent, Rosa M. Badia, Clara Guasch, Mercè Crosas

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本文针对AI在SSH领域应用受限的问题，通过两年实践构建了可在MareNostrum超算上处理OpenAlex的研究工作流，明确了跨学科协作的组织与技术挑战，并呼吁跨机构投资相关工具与标准。

Super Star: Towards Streaming Real-time Interactive Agents for Digital Humans

超级明星：面向数字人的流式实时交互智能体

Wentao Jiang, Youchen Xie, Haidi Fan, Yajing Chen, Xin Wang, Ye Shi, Jingya Wang

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)

AI总结 本文针对交互式数字人提出流式实时同步言语手势生成任务，构建耦合流式语音响应与在线手势生成的框架，经实验验证其在延迟-质量权衡等方面优于现有基线。

Comments Accepted by ACM Multimedia 2026. Project Page: \url{ this https URL (https://super-star-2026.github.io/) }

A Unified Framework for Operator Backpropagation and Observable Measurement in Quantum Computing

量子计算中算子反向传播与可观测量测量的统一框架

Kevin Dougherty, Ji Liu

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本文提出量子计算中算子反向传播与可观测量测量的统一框架，结合逐量子比特对易组确定高效测量协议，分析误差源并研究截断策略以优化量子计算流程。

Comments 7 pages, 5 figures, 2 tables

Neural-Network and Reduced-order Modeling Workflows for AI-Driven CFD: Fast Response Surfaces, Reduced Dynamics and Jet in Cross-flow Examples

AI驱动CFD的神经网络与降阶建模工作流：快速响应面、降阶动力学及横流喷流示例

Kaku E. Eduku, Pavel P. Popov, Gustaaf Jacobs

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 该研究针对高分辨率CFD模拟成本过高的问题，提出AI驱动的CFD工作流，采用MLP与POD-SINDy分别处理标量响应与降阶动力学，通过横流喷流示例验证了方法的有效性与适用场景。

Comments 18 pages, 4 figures. Book chapter manuscript. Companion Python/JAX software available at this https URL (https://github.com/KjayJunIOR/parametric-sindy-jax-gridsearch)

Machine learning methods for modelling local, linear gyrokinetic simulations of MAST-U pedestal turbulence

用于建模MAST-U台基湍流的局域线性 gyrokinetic 模拟的机器学习方法

Anna Niemelä, Daniel Jordan, Aaro Järvinen, Amanda Bruncrona, Adam Kit, Lorenzo Frassinetti, David Hatch, Leonhard Leppin, Samuli Saarelma, the MAST Upgrade team, EUROfusion Tokamak Exploitation team

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本研究针对MAST-U台基湍流，开发机器学习替代模型以替代高成本的GENE局域线性gyrokinetic模拟，通过特定采样工作流降低数据维度，提升了台基建模的效率。

Gradient-based optimization of non-Abelian fractional quantum states in patterned superlattices

图案化超晶格中非阿贝尔分数量子态的基于梯度的优化

Yifei Guan, Lichen Yu, Zizhuang Liu, Xin Lu, Jianpeng Liu

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本研究提出基于梯度下降算法的工作流程，优化图案化超晶格结构参数，在耦合双层石墨烯的超晶格中实现了稳定的非阿贝尔分数量子霍尔绝缘体态，为探索非阿贝尔关联拓扑物质提供了实验可行框架。

Degrees-of-Freedom Approximations for Conditional-Mean Inference in Random-Lot Stability Analysis

随机-量稳定性分析中条件均值推断的自由度近似

Andrew T. Karl, Heath Rushing, Richard K. Burdick, Jeff Hofer

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本文研究了随机-量稳定性分析中条件均值推断的自由度近似问题，提出包含DDF方法可避免边界近处的不连续性，同时提供更稳定的置信限和更可靠的结论。

Active Learning of a Neural Network Potential for Large-Scale Atomistic Simulations of Polymer Electrolyte Membranes

用于聚合物电解质膜大规模原子模拟的神经网络势的主动学习

Yuta Yoshimoto, Naoki Matsumura, Meguru Yamazaki, Yuto Iwasaki, Hiroshi Nakao, Yasufumi Sakai

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本研究采用主动学习工作流构建深度势模型，实现了含10000-20000个原子的Nafion体系长达31 ns的稳定MD模拟，提升了输运性质预测精度，拓展了水合度适用范围，为大规模原子模拟提供了高效方法。

Comments 53 pages, 14 figures

JIT-Agent: Scaling Harness Intelligence via Just-in-Time Harness Evolution

JIT-Agent：通过即时测试框架演进扩展测试框架智能

Guibin Zhang, Leo Lu, Fangzhou Xie, Kang Zhu, Junhao Wang, Zhifei Xie, Zhaochen Yu, Zihang Liu, Zhongxiang Sun, Qiankun Li, Yue Liao, Heng Chang, Xiaobin Hu, Qibing Ren, Wangchunshu Zhou, Shuicheng Yan

机构 * LV-NUS Lab（LV-NUS实验室） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(title,title_cn)；planning(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 JIT-Agent是首个专为即时生成智能体测试框架设计的模型，可定制、修复、自我演进测试框架，提升DeepSeek、GLM等模型在多基准任务的性能，确立测试框架智能为智能体能力的独立可扩展维度。

PACT: Post-route Agentic Checkpoint Tuning for FPGA Timing Closure

PACT：面向FPGA时序收敛的后路由代理检查点调优

Huan Lin, Kunlong Li, Lingli Wang, Zhiang Wang

专题命中 软件智能体 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文提出PACT框架，用于Vivado设计检查点的后路由调优，在35个UltraScale+检查点上将F_max几何平均提升22.30%，速度较DATuner快6.4倍，令牌成本仅0.16美元/ DCP。

Comments Accepted to the 2026 International Conference on Field-Programmable Technology (FPT 2026)