AI Agent

Graph-Based Agentic AI with LangGraph: Workflow Pathways for Long-Running Stateful Business Processes

基于LangGraph的基于图的智能体人工智能：长期运行的有状态业务流程的工作流路径

Daniel Pearson, Sidney Shapiro, Emiliano Sebastian Gonzalez Venegas, Sanad Al-Khatib, Aurora Pinzón Arzola

机构 * Dhillon School of Business, University of Lethbridge（莱斯布里奇大学迪隆商学院） ； Universidad de Guadalajara（瓜达拉哈拉大学） ； Al Hussein Technical University（侯赛因技术大学） ； Universidad de Guanajuato（瓜纳华托大学） 纠错

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

AI总结 本文为业务流程中的生成式AI系统提供基于图的工作流路径实践指南，提出三种可执行方法展示相关技术协同，按工作流复杂性定位LangGraph，解释其适用场景及实现模式，明确产品行为。

Comments 25 pages, 2 figures. With ancillary code

Beyond Generalist LLMs: Specialist Agentic Systems for Structured Code Workflow Execution

超越通用语言模型：用于结构化代码工作流执行的专业代理系统

Harris Borman, Herman Wandabwa, Fusun Yu, Sandeepa Kannangara, Justin Liu, Anna Leontjeva, Ritchie Ng

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

AI总结 研究在业务流程自动化中，将BPMN图转换为可执行代理工作流时，专业代理是否值得额外开发。引入专业工作流并与通用代理比较，结果显示专业代理在多方面表现更优，通用代理代码生成不一致，不适用于工业环境。

LOGOS: A Living Logic for AI Agent Teams That Evolve With Humans

LOGOS：一种与人类共同进化的人工智能代理团队的动态逻辑

Yuma Ichikawa, Yamato Arai, Kosaku Kimura, Akira Sakai, Hiromichi Kobashi

机构 * Fujitsu Limited（富士通有限公司） ； RIKEN Center for AIP（理化学研究所人工智能中心） ； The University of（某大学（原文未完整给出大学名称）） 纠错

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

AI总结 研究人工智能代理团队与人类共同进化的问题，提出LOGOS这一可插拔层，通过编译多模态输入、转换代理活动并应用验证，实现可验证的人机循环工程，为可问责自动化提供动态逻辑。

Comments 58 pages, 14 figures

PDEFlow: Autonomous Agentic PDE Pipelines for Neural Operator Learning and Solver-Free Inference

PDEFlow：面向神经算子学习与无求解器推理的自主智能体PDE流水线

Akshat Jani, Prathamesh Gadekar, Sakhinana Sagar Srinivas, Venkataramana Runkana

机构 * Tata Research Development and Design Center（塔塔研究发展与设计中心） 纠错

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

AI总结 提出PDEFlow自主智能体框架，将用户ODE/PDE描述转化为神经算子流水线，实现多轮自然语言输入处理、自动数据生成、算子训练与无求解器推理，大幅降低相关科学工程任务的手动干预成本。

Agent Behavior Mining: Generative AI Agent Governance in Business Processes

智能体行为挖掘：业务流程中的生成式AI智能体治理

Hoang Vu, Maximilian Körner, Adrian Rebmann, Gabriel Kevorkian, Michael Perscheid, Gregor Berg, Timotheus Kampik

机构 * SAP ； Umeå University（于默奥大学） 纠错

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

AI总结 针对生成式AI智能体在业务流程中的不可见自主性风险，提出智能体行为挖掘方法，通过事件数据模型将智能体活动转化为标准流程日志，实现决策可观测与可追溯，并验证其实用性。

Comments Accepted at BPM conference 2026 management main track

Herding, Momentum, and Reversal in China's A-Share Market: An Agent-Based Network Model with Information Diffusion

中国A股市场的羊群效应、动量与反转：基于信息扩散的 Agent 网络模型

Jiahao Weng

专题命中 工作流自动化 ：agent(title,title_cn)

AI总结 本研究构建基于Agent的金融市场模型，结合局部羊群效应与信息扩散机制，解释中国A股市场的动量与反转现象，经实证验证相关机制的互补作用。

An Agentic Workflow for Legacy HPC Modernization: Converting the Two-Electron-Integral Core of GAMESS

面向传统高性能计算现代化的智能体工作流：转换GAMESS的双电子积分核心

Yuzhong Shen, Masha Sosonkina, Peng Xu, Mark S. Gordon

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

AI总结 提出智能体工作流，将GAMESS的双电子积分核心从Fortran77转为Fortran2008，通过Claude智能体实现56448行代码转换，所有测试均达基准要求。

Diagnosis-Driven Automatic Repair for Agentic Workflow via Symbolic Inference

通过符号推理实现诊断驱动的智能工作流自动修复

Xuyan Ma, Yawen Wang, Junjie Wang, Xiaofei Xie, Boyu Wu, Mingyang Li, Dandan Wang, Qing Wang

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

AI总结 针对智能工作流可靠性挑战，提出FlowFixer框架，通过将执行转化为符号跟踪、符号推理得行为规范，经规范验证进行故障归因与根因分析，生成修复补丁，还采用预执行评估降成本，实验证明其效果良好。

Security in a Workflow: Exploring Role-Based Agentic Architectures for Vulnerability Handling

工作流中的安全：探索基于角色的智能体架构处理漏洞

Srijita Basu, Miroslaw Staron

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

AI总结 本文提出基于角色的智能体工作流（规划、分析、修复、验证），结合CodeQL工具，在25个真实C/C++漏洞上实现44%检测准确率和19%修复准确率。

Comments 52nd Euromicro Conference on Software Engineering and Advanced Applications (SEAA) 2026

PathoSage: Towards Multi-Source Evidence Adjudication in Pathology via Experience-Aware Agentic Workflow

PathoSage：通过经验感知的代理工作流实现病理学多源证据裁决

Chengyang Zhang, Wenchuan Zhang, Bo Li, Mengran Li, Bob Zhang, Yuhao Yi, Hong Bu, Jiancheng Lv

机构 * College of Computer Science, Sichuan University（四川大学计算机科学学院） ； Department of Pathology and Institute of Clinical Pathology, West China Hospital, Sichuan University（四川大学华西医院病理科/临床病理研究所） ； Department of Computer and Information Science, University of Macau（澳门大学计算机与信息科学系） ； School of Intelligent Systems Engineering, Sun Yat-sen University（中山大学智能工程学院） 纠错

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

AI总结 提出PathoSage框架，通过结构化证据审议和Beta-Bernoulli经验系统，独立评估工具证据并解决冲突，减少幻觉和分类器分歧，提升病理学推理鲁棒性。

ASGE-RR: Agentic Service Graph Embedding with Revisable Reservations for Dynamic AI-Agent Calls

ASGE-RR：面向动态AI智能体调用的带可修改预留的智能体服务图嵌入

Trond Vatten, Yuming Jiang

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

AI总结 针对AI智能体工作流运行时依赖调用的资源分配挑战，提出带可修改预留的ASGE-RR控制器，在两类测试床实验中较现有控制器提升了工作流价值完成量。

SMEFT-Pheno-Agent: a natural-language-driven AI agent for machine-learning-assisted Standard Model Effective Field Theory phenomenology

SMEFT-现象学智能体：一种由自然语言驱动的人工智能智能体，用于机器学习辅助的标准模型有效场论现象学

Yu-Chen Guo, Jie Wang, Ji-Chong Yang

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

AI总结 介绍SMEFT-现象学智能体这一Python工作流程，由自然语言AI引导，用于高能对撞机的SMEFT现象学研究。它协调多阶段，自动生成参数文件等，委托工具计算，记录相关工件，建立了可重复性和审核可追溯性。

Comments 10 pages, 4 figures, 4 tables

A Workflow-Aware Serving Layer for Agentic Applications

用于智能应用的工作流感知服务层

Jiayi Qian, Zishen Wan, Hanchen Yang, Chun Tao, Souvik Kundu, Tushar Krishna

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

AI总结 研究智能AI应用工作流，其介于现有两层之间。提出Dyserve工作流感知服务层填补空白，通过整数线性规划在异构后端池编译节点模型和验证器选择，还可在不同压力水平预求解并动态调整。

Vision AI Agent for Continuous Material Monitoring of LEGEND-1000 LoFi Reentrant Tube

用于LEGEND-1000 LoFi回旋管连续材料监测的视觉AI智能体

Sonata Simonaitis-Boyd, Soonhong Lee, Lauren N. O'Brien, Brandon T. Turner, Ralph Massarczyk, Steven R. Elliott, Aobo Li, Alexander F. Leder

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

AI总结 提出基于LangChain和Claude Haiku 4.5的视觉AI智能体流水线，通过SAM2分割和混合OCR验证从静水压测试视频中自动提取OFHC铜圆柱的直径和应变，计算屈服强度并与模拟对比。

Comments 27 pages, 8 figures, 5 tables, submitted to PRX Intelligence

What Keeps Agent Skills from Being Reusable? Evidence from 138K SKILL.md Files

是什么阻碍了智能体技能的可复用性？来自13.8万个SKILL.md文件的证据

Chi Zhang, Yimin Liu, Xinze Chen, Ping Ji

机构 * The Graduate Center, City University of New York（纽约城市大学研究生中心） ； The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； Hunter College, City University of New York（纽约城市大学亨特学院） 纠错

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

AI总结 本研究通过分析13.8万个SKILL.md文件，发现91.8%的Agent Skills存在可复用性相关缺陷，主要为打包问题，验证了路由元数据对检索可靠性的影响，并提出了结合规范提示等的质量保证生成工作流。

Comments 11 pages, 4 figures

DeepTCM1.0: A Multi-Expert AI Agent for Deciphering Mechanisms of Chinese Herbal Formulae Based on General Large Language Models

DeepTCM1.0：基于通用大语言模型的用于解析中药复方机制的多专家智能体

Wenxin Duan, Hanwei Wang, Zhongying Peng, Zhonghua Lu, Jiayi An, Fan Song, Yong Liang

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

AI总结 本研究构建基于DeepSeek V3.2的多专家智能体框架DeepTCM1.0，以桂枝汤为案例，结合中医理论与现代科学解析中药复方机制，通过多维度评估验证框架性能。

Know Your Agent: Reconnaissance-Driven Pentesting of AI Agents

了解你的智能体：基于侦察的人工智能智能体渗透测试

Or Zion Eliav, Eyal Lenga, Shir Bernstien, Yisroel Mirsky

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

AI总结 研究针对人工智能智能体的渗透测试，提出通过形式化智能体侦察，在KYA框架中利用探测、构建配置文件等实现黑盒侦察驱动的渗透测试自动化，并进行评估与发布，以提升智能体安全性。

DynAMO:Dynamic Asset Management Orchestration via Topological Multi-Agent Scheduling

DynAMO：基于拓扑多智能体调度的动态资产管理编排

Kanishk Kushwaha, Vikrant Vinod Bansode, Harsh Vardhan, Dhaval C. Patel

机构 * Gati Shakti Vishwavidyalaya（加蒂·沙克蒂大学） ； IBM Research（IBM研究院） 纠错

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

AI总结 提出DynAMO引擎，采用先规划后执行架构生成可验证工作流图，支持顺序与并行执行，通过动态识别独立任务提升效率，在工业基准上实现1.6倍延迟降低，并保持正确性与安全性。

Comments 11 pages, 2 figures, 7 tables, 4 algorithms. Evaluated on the AssetOpsBench industrial benchmark. Code: https://github.com/kushwaha001/DynAMO

SCALE: Scalable Cross-Attention Learning with Extrapolation for Agentic Workflow Scheduling

SCALE: 可扩展的交叉注意力学习与外推方法用于智能体工作流调度

Zhifei Xu, Jierui Lan, Zixuan Liang, Aiji Liang, Jinxi He

机构 * Faculty of Arts and Sciences, Beijing Normal University（北京师范大学文理学院） 纠错

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

AI总结 提出SCALE调度器，通过交叉注意力指针网络和结构化表示正则化，实现无需微调即可泛化到不同规模集群的深度强化学习工作流调度。

Comments Submitted to Computer Networks

What Does It Take to Detect an AI Agent? Minimal Feature Sets for Behavioral Detection under Browser Automation

检测AI智能体需要什么？浏览器自动化下行为检测的最小特征集

Vishisht Choudhary, Lukas Schmidt, Anne Zoë Kenntner, Feras Skhab, Michel Osswald, Jens Ernstberger

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Kontext 纠错

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

AI总结 该研究提出三类检测框架区分人类、机器人与AI智能体，发现最小特征集可实现AI智能体的稳健检测，且基于浏览器自动化的缺失特征构建判别信号，抗规避能力优异。

Comments 17 pages (11 main + appendices), 7 figures. Accepted at the North East AI Agents Day 2026 workshop, Jane Street, New York City. Workshop: https://ne-agents-day.github.io/

COVENANT: Natural-Language Workflow Compilation for Aligned Agent Execution

COVENANT：用于对齐代理执行的自然语言工作流编译

Jincheng Wang, Min Zheng, Tao Wei

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

AI总结 研究针对大语言模型代理执行工作流指令时的未对齐问题，提出COVENANT架构，将指令转为工作流抽象语法树和控制流图，运行时控制器按要求检查提议并反馈。实验表明该方法大幅提升成功率、降低未对齐失败率，推动工作流可靠执行。

Comments 12 pages, 7 figures

Workflow-Localized Mechanism Learning: Attribution-Guided Repair and Knowledge Reuse for Structured Agent Skills

工作流局部机制学习：结构化智能体技能的归因引导修复与知识重用

Zibin Lin, Shengli Zhang, Taotao Wang, Yihan Xia, Deen Ma, Guofu Liao

机构 * SZU（深圳大学） 纠错

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

AI总结 研究针对智能体技能中工作流故障问题，引入工作流局部机制学习（WML）。其节点 - 机制归因可识别故障节点等，再经工作流引导技能优化（WGSO）循环处理。在多个数据集上实验，WML取得较好准确率、通过率等，还减少了令牌和调用。

Comments 8 pages, 3 figures

Human-AI Agent Interaction as a Neuroplastic Training Environment

作为神经可塑性训练环境的人类与人工智能代理交互

Eranga Bandara, Ross Gore, Asanga Gunaratna, Ravi Mukkamala, Nihal Siriwardanagea, Gihan Siriwardanagea, Sachini Rajapakse, Isurunima Kularathna, Pramoda Karunarathna, Chalani Rajapakse, Sachin Shetty, Christopher K. Rhea, Ng Wee Keong, Kasun De Zoysa, Amin Hass, Shaifali Kaushik, Wathsala Herath, Preston Samuel, Anita H. Clayton, Atmaram Yarlagadd

机构 * Old Dominion University（奥多明尼昂大学） ； AI Motion Labs（人工智能运动实验室） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Colombo（科伦坡大学） ； Accenture Technology Labs（埃森哲技术实验室） ； GSI Scandinavia AB（GSI斯堪的纳维亚公司） ； Lithuanian University of Health Sciences（立陶宛健康科学大学） ； Department of Psychiatry and Neurobehavioral Sciences, University of Virginia School of Medicine（弗吉尼亚大学医学院精神病学和神经行为科学系） ； Blanchfield Army Community Hospital（布兰奇菲尔德陆军社区医院） ； McDonald Army Health Center（麦克唐纳陆军健康中心） 纠错

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

AI总结 研究人类与AI代理交互这一日常活动，发现其是神经可塑性训练环境。提出利用此环境产生相反效果的框架，通过三层观察和两种应用模式实现，以生成图像提示为例展示该框架能使观察与否行为相同但神经学相反。

DeepBD: A Grounded Agentic Workflow for Variant Prioritization and Diagnosis of Genetic Birth Defects

DeepBD：一种用于遗传性出生缺陷变异优先级排序和诊断的基于实体的智能体工作流

Shiyu Li, Ziqi Yan, Zhihao Wu, Jielong Lu, Weiran Liao, Jiajun Yu, Genjie Li, Zeyu Chu, Jiajun Bu, Haishuai Wang

机构 * College of Computer Science and Technology, Zhejiang University, Hangzhou, China（浙江大学计算机科学与技术学院，杭州，中国） 纠错

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

AI总结 提出DeepBD，一种结合LLM、预训练证据引擎和专家模块的智能体工作流，用于遗传性出生缺陷的变异优先级排序和诊断，在内部基准上优于现有方法。

Human-AI Agent Interaction in a Business Context

商业环境中的人机智能体交互

Kathrin Paimann, Elizangela Valarini, Sebastian Juhl

机构 * SAP SE（SAP公司） ； Hochschule Fresenius Heidelberg（弗赖辛大学海德堡分校） ； University of Missouri（密苏里大学） 纠错

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

AI总结 本研究采用混合方法，识别并评估了商业环境中人与AI智能体积极用户体验的原则与标准，并通过调查实验验证设计元素的有效性，以促进用户采纳、信任和以用户为中心的决策。

Comments 9 pages, 5 tables, 1 figure, submitted to Springer Nature

VALG: An Agentic System for ML Theory Research

VALG：面向机器学习理论研究的智能体系统

Dechen Zhang, Xuan Tang, Xinxiang Yin, Xingwu Chen, Jian Qian, Difan Zou

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） 纠错

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

AI总结 本文提出VALG智能体系统，将机器学习理论研究过程组织为自主工作流，通过多环节验证与图结构证明开发，在COLT 2026开放问题子问题上验证了其有效性，相关代码已开源。

From Naive RAG to Deep Agentic Retrieval: An Evolving Context Engineering Pipeline for Regulatory Compliance

从朴素检索增强生成到深度智能检索：用于合规监管的不断演进的上下文工程管道

Mishca de Costa, Muhammad Saleh Anwar, Dave Mercier, Issam Hammad

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

AI总结 研究针对RAG朴素实现的局限，追溯安大略发电公司检索管道演变，历经多阶段形成PEA-CAE架构，表明上下文工程对监管语料库更具优势，深度智能检索进展反映经典思想，迭代证据获取等渐成企业问答基础。

Comments Accepted at the 2026 IEEE the 14th International Conference on Smart Energy Grid Engineering (SEGE 2026)

GenRouter: Unified Workflow Routing for Agentic Image Generation

GenRouter：面向智能体图像生成的统一工作流路由

Harold Haodong Chen, Zhiyu Hou, Wen-Jie Shu, Weilin Ruan, Yingjie Xu, Litao Guo, Ying-Cong Chen

机构 * HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； HKUST（香港科技大学） ； SUSTech（南方科技大学） ； ZODA ； CUHK（香港中文大学） 纠错

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

AI总结 GenRouter是首个智能体图像生成的统一工作流路由框架，通过需求分析、经验匹配、帕累托过滤实现自适应路由，可大幅降低计算开销与延迟并提升视觉对齐效果。

Comments Code: https://github.com/EnVision-Research/GenRouter

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

NNStar: An end-to-end AI agent for nuclear matter and neutron star physics

NNStar：用于核物质和中子星物理的端到端人工智能代理

Yao Ma, Yong-Liang Ma, Jia-Ying Xiong

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

AI总结 研究针对核物质和中子星物理中约束致密物质状态方程需处理大量数据及高维耦合空间微调难的问题，提出NNStar这一端到端人工智能代理，可自动化工作流程，为相关观测分析提供新的AI驱动框架。

Comments 14 pages; comments are welcome