AI Agent

Guixu: Valuation-Driven Data Discovery for Autonomous AI Agents with On-Chain Attestation

Guixu：面向具备链上证明的自主AI智能体的估值驱动型数据发现

Yifan Wu, Yuchen Peng, Jiaqi Chai, Yufei Qian, Xilin Li, Ke Chen, Lidan Shou

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

AI总结 Guixu是面向自主AI智能体的估值驱动型数据发现系统，采用三阶段估值管线等技术，整合智能体支付协议与链上数据市场，实现任务、预算感知且可信的数据发现与采购。

Comments This paper has been accepted for presentation at VLDB 2026

A Process Harness for Uplifting Legacy Workflows to Agentic BPM: Design and Realization in CUGA FLO

一种将遗留工作流提升为智能体BPM的过程驾驭框架：在CUGA FLO中的设计与实现

Fabiana Fournier, Lior Limonad

机构 * IBM SIL, Israel（IBM 研究实验室，以色列） ； Department of Information Systems, Faculty of Computer & Information Sciences, University of Haifa（海法大学计算机与信息科学学院信息系统系） 纠错

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

AI总结 提出过程驾驭框架，通过策略驱动的智能体层在不替换工作流引擎的情况下将遗留工作流升级为智能体BPM，并基于TDF模型在CUGA FLO中实现，通过三种智能体类型和钩子机制实现指令性与规范性需求的统一。

Comments 24 pages, 5 figures

APEX: Adaptive Principle EXtraction A Three-Layer Self-Evolution Framework for Production AI Agents

APEX: 自适应原则提取——面向生产AI智能体的三层自进化框架

Ya-Chuan Chen, Tien-Jen Lai, Hsiang-Wei Hu

机构 * Grace AI Technology 纠错

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

AI总结 提出APEX框架，通过三层协同进化（提示修复、原则蒸馏、工作流拓扑选择）提升AI智能体性能，在15节点计算集群上实现健康评分+90%。

Comments 8 pages, 1 figure, 4 tables. Evaluated on a production 15-node compute fleet with 114 real task traces. Code available at https://aispark.airlive.com/joe-hackathon/

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

PACE-SIMS: Checkpoint-Gated Autonomous SIMS Characterization with AI-Agent Quality Control

PACE-SIMS：带AI智能体质量控制的检查点门控自主二次离子质谱表征

Anton V Ievlev, Heather Hare, Yiyang Li, Sergei V Kalinin

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

AI总结 PACE-SIMS是带AI智能体质量控制的自主SIMS表征工作流，经实验验证可高效完成WOx薄膜研究，可迁移至其他分析技术的破坏性测量场景。

EMBL AI Librarian: Life-Sciences Knowledge Layer for AI Agents

EMBL AI Librarian：面向AI智能体的生命科学知识层

Luigi Sigillo, Matteo Silvestri, Francesco Tabaro, Rajat Bhatnagar, Syed Irtaza Mubashar, Matt Jeffryes, Daljit Nijjer, Vittorio Perera, Ola Spjuth, Julio Saez-Rodriguez, Melissa Harrison, Fabio Petroni

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

AI总结 该研究推出EMBL AI Librarian，为AI智能体升级Europe PMC接口，通过LLM统筹检索，在多基准任务中提升性能，代码已公开。

LLMoxie: Exploring Agentic AI for Scientific Software Development

LLMoxie：探索用于科学软件开发的智能AI

Landung Setiawan, Anant Mittal, Cordero Core, Anshul Tambay, Carlos Garcia Jurado Suarez, David A. C. Beck, Andrew J. Connolly, Vani Mandava

机构 * eScience Institute University of Washington（eScience研究院华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 研究针对科学软件开发中现有AI编码代理的不足，介绍LLMoxie平台及其插件生态系统，通过实践总结多域研究软件工程师中心采用智能AI的挑战、平台设计及操作经验，提升AI编码代理能力。

Comments 9 pages, 4 figures. Accepted to ACM SIGKDD 2026 Workshop: Agentic AI for Scientific and Societal Advances (SciSoc Agents and LLMs). Describes an agentic AI platform for scientific software engineering with governed multi-cloud inference, structured multiagent workflows, and domain-aware coding support (cs.SE, cs.MA, cs.AI)

A Modular Agentic Framework for Synthetically Constrained Multi-Objective Hit-to-Lead Optimization

用于合成约束多目标先导化合物优化的模块化智能体框架

Kelvin P. Idanwekhai, Enes Kelestemur, Benjamin Strickland, Matthew Hart, Steini Davidsson, Angelos Angelopoulos, Ron Alterovitz, Marcello DeLuca, Alexander Tropsha

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

AI总结 本研究提出开源模块化智能体框架SABLE，结合LLM与专用工具实现合成约束下的多目标先导化合物优化，可高效富集符合计算目标的候选集，为早期药物发现提供决策支持。

Comments 22 pages, 9 figures

A Formal Hierarchical Architecture for Agentic Orchestration with Stack-Based Execution and Lazy Discovery

一种用于智能体编排的形式化分层架构，基于栈的执行和惰性发现

Prashant Devadiga, Abhishek, Adithya Mishra, Alok Singh, Amisha Sinha, Asit Desai, Gaurang Dahad, Harshit Bhushan, Mandati Pramod Reddy, Prakhar Gupta, Rupesh Patil, Siddhi Behere

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

AI总结 研究大语言模型智能体架构瓶颈，提出分层基于技能的编排架构，通过LIFO栈和惰性发现协议解决问题，防止输出泄漏，并进行数学形式化、算法分析及基准测试，为企业环境部署提供隔离保证。

Sol Video Inference Engine: Agent-Native Full-Stack Acceleration Framework for Efficient Video Generation

Sol视频推理引擎：面向高效视频生成的智能原生全栈加速框架

Yitong Li, Junsong Chen, Haopeng Li, Haozhe Liu, Jincheng Yu, Ligeng Zhu, Ping Luo, Song Han, Enze Xie

机构 * NVIDIA Research, Efficient AI Team & Singapore Lab（英伟达研究院高效AI团队及新加坡实验室） ； NVIDIA SANA Team（英伟达SANA团队） ； Codex ； GPT-Image2 纠错

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

AI总结 提出Sol视频推理引擎，通过智能体驱动的缓存、稀疏注意力、令牌剪枝、量化和内核融合五种技术组合，针对具体模型、硬件和配置自动优化，实现视频扩散模型2倍以上加速且保持质量。

Agentic Electronic Design Automation: A Handoff Perspective

代理式电子设计自动化：一种交接视角

Jiawei Liu, Peiyi Han, Yuntao Lu, Su Zheng, Fengyu Yan, Bei Yu

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Primarius Technologies（Primarius技术公司） 纠错

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

AI总结 本文从交接有效性角度出发，将EDA流程中的代理系统分为三类，并提出五层代理通信协议，以解决多阶段、多工具间的状态传递和验证问题。

Orchestra-o1: Omnimodal Agent Orchestration

Orchestra-o1: 全模态智能体编排

Fan Zhang, Vireo Zhang, Shengju Qian, Haoxuan Li, Hao Wu, Jinyang Wu, Donghao Zhou, Zhihong Zhu, Zheng Lian, Xin Wang, Pheng-Ann Heng

机构 * CUHK（香港中文大学） ； LIGHTSPEED ； PKU（北京大学） ； THU（清华大学） ； Tongji University（同济大学） 纠错

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

AI总结 提出Orchestra-o1全模态智能体编排框架，通过统一编排机制实现模态感知任务分解、在线子智能体专业化和并行子任务执行，在OmniGAIA基准上准确率超第二名10.3%，并引入DA-GRPO强化学习方法训练Orchestra-o1-8B达到开源全模态智能体最优性能。

Toward Agentic SysAdmin: Rethinking System Administration with AI Agents

迈向智能系统管理：用AI智能体重新思考系统管理

Gianmaria Frigo, Davide Saladino, Alberto Castagnaro, Francesco Marchiori, Denis Donadel, Luca Pajola, Mauro Conti

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

AI总结 提出NetLLMeval框架，通过实时网络仿真自动评估LLM在系统管理任务中的表现，发现求解器设计显著影响准确性，本地模型在合适配置下可媲美前沿大模型。

Comments Under submission

LongWoF-Bench: Evaluating EvoMap Genes for Verifiable Long-Workflow Tasks

LongWoF-Bench：评估用于可验证长工作流任务的EvoMap基因

Xiao Zhang, Qumeng Sun, Jihao Li, Yiming Ren, Xiang Liu, Haoyang Zhang, Junjie Wang

机构 * EvoMap ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出LongWoF-Bench基准，发现通过EvoMap将验证的执行轨迹转化为可复用的Gene，能显著提升多模型在长工作流任务上的表现，且优于Skill和参考蒸馏的Gene。

Who Delegates to AI? Evidence from 53,000 Agent Configurations

谁将任务委托给AI？来自53000个智能体配置的证据

Hyeongjae Lee, Jihyang Cheon, Lanu Kim

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

AI总结 本文提出智能体采用指数（AAI）衡量职业对AI的委托暴露，基于53000个智能体技能规范等数据得出委托集中职业与此前风险职业不同等三项发现，为研究AI采用提供新维度。

Bringing analytic rigor to agentic AI for science: The Brain Researcher platform for neuroimaging data analysis

为面向科学的智能体AI赋予分析严谨性：用于神经影像数据分析的Brain Researcher平台

Zijiao Chen, Nicholas Lu, Xinhui Li, Jocelyn A. Ricard, Ce Ju, Huan H. Wang, Christian Kindermann, Jeanette A. Mumford, Steven Dillmann, James Kent, Alejandro de la Vega, Sanmi Koyejo, Vince D. Calhoun, Joshua W. Buckholtz, Juan Helen Zhou, Steffen Bollmann, Russell A. Poldrack

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Tri-institutional Center for Translational Research in Neuroimaging and Data Science (TReNDS)（三机构神经成像与数据科学转化研究中心（TReNDS）） ； Georgia State University（佐治亚州立大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Emory University（埃默里大学） ； Inria（法国国家信息与自动化研究所） ； CEA（法国原子能和替代能源委员会） ； Université（大学） 纠错

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

AI总结 该研究推出Brain Researcher智能体研究平台，用于神经影像数据分析，其遵循分析规则等要求，提升了工具选择准确率与可验证依据，嵌入方法判断以增强智能体AI的分析严谨性。

Comments 103 pages, 19 figures; Supplementary Information included

MUSE: An Interactive Meta-Agent for Understanding and Steering LLM-powered Data Science Systems

MUSE：一种用于理解和操控大语言模型驱动的数据科学系统的交互式元智能体

Wei-Hao Chen, Weixi Tong, Yuan Tian, Chenglong Wang, Tianyi Zhang

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

AI总结 本文提出交互式元智能体MUSE，通过重构执行轨迹、支持上下文交互与混合意图操控，提升用户对大语言模型驱动的数据科学系统的理解与控制，经15人被试间研究验证可提高任务效率与用户信心。

Comments To appear in the 39th Annual ACM Symposium on User Interface Software and Technology (UIST '26), November 2-5, 2026, Detroit, MI, USA

Demystifying Agent Skills: Why They Work-Until They Don't

揭秘智能体技能：为何它们有效——直至失效

Zhiyuan Jiang, Fangrui Huang, Hanwen Xing, Xander Wu, Yipeng Gao, Rui Cao, Mengdi Wang, Shilong Liu, Yijiang Li

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； UC San Diego（加州大学圣迭戈分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Southern California（南加利福尼亚大学） ； Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） 纠错

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

AI总结 该研究探究 LLM 智能体技能的有效与失效原因，通过对比实验与轨迹分析揭示技能的作用机制，发现其主要靠程序锚定稳定动作，还指出检索瓶颈等问题，为智能体评估与优化提供指导。

Self-evolving Agentic Customer Support System at LinkedIn

领英的自进化智能体客户支持系统

Chih Hui Wang, Mengdie Tu, Qianyun Zhang, Wei Wu, Lili Zhou, Mingqi Shen, Changshuai Wei

机构 * LinkedIn（领英公司） 纠错

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

AI总结 领英提出一种集成检索增强生成、进化自动提示与模块化评估框架的自进化智能体客户支持系统，经测试可显著提升多项支持任务指标，为企业级自进化 AI 智能体提供可行方案。

The CASE Framework: A Multi-Disciplinary Control Architecture for Governing Enterprise Agentic AI

CASE框架：用于管控企业智能体AI的多学科控制架构

Srinivas Telukunta, Georgios Nektarios Lilis, Lucio Baron

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） ； AI71 纠错

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 针对企业智能体AI管控的“涌现缺口”问题，提出含四层架构的CASE框架，经实证验证可提升治理有效性，满足欧盟AI法案要求。

Comments 34 pages in total, 4 figures, 2 tables, code at https://github.com/srinivastelukunta/case_framework_arxiv_codes

NeuroPilot: An Agent-Driven Smart Pipeline for Processing, Quality Control, and Managing Neuroimages

NeuroPilot：一种用于神经影像处理、质量控制与管理的智能体驱动智能流程

Yiyao Chen, Yucheng Li, Jungong Tong, Shaoqi Wang, Kunhao Zhou, Ziquan Wei, Monica Murea, Marissa DiPiero, Tingting Dan, Guorong Wu

机构 * University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

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

AI总结 该研究提出NeuroPilot多智能体系统，整合神经影像处理、质控与管理流程，在17个超12.3万受试者的队列中验证，将传统2-3个月的工作压缩至一周，提升了可扩展性与效率。

Comments 21 pages, 6 figures

Architectural Implications of Agentic AI Workflows

智能体AI工作流的架构影响

Jirong Yang, Peizhe Liu, Chaojie Zhang, Jovan Stojkovic

机构 * Microsoft Azure（微软Azure） 纠错

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

AI总结 该研究通过生产与受控研究分析智能体AI工作流的架构特性，揭示传统服务器的不匹配问题，提出Agora原型优化资源利用与吞吐量，为未来服务器架构指明方向。

Formal Verification of Agentic Systems over Operational Data

基于操作数据的智能体系统的形式化验证

Alejandro J. Mercado, Alessio Lomuscio

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

AI总结 本文针对操作数据上的智能体系统，提出形式化验证框架，定义STEADs模型，证明其FO-CTL验证问题的不可判定性，给出有限域下的充分条件，引入规范包装器并在案例工作流中验证。

Comments 21 pages, including appendix; 0 figures

VetClaw: An Edge-Cloud Multimodal Agentic System for Veterinary Disease Screening

VetClaw：一种用于兽医疾病筛查的边缘云多模态智能系统

Syed Mhamudul Hasan, Anas AlSobeh, Hussein Zangoti, Abdur R. Shahid

机构 * Southern Illinois University（南伊利诺伊大学） ； Utah Valley University（犹他谷大学） ； Jazan University（吉赞大学） 纠错

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

AI总结 VetClaw是用于兽医疾病筛查的边缘云多模态智能系统，用相机模块采集图像等并发送至视觉语言模型分类。它分离智能体交互与工作流编排，超越静态图像分类，症状引导和多模态输入提升性能，将静态模型转变为多功能安全感知系统。

Lowering the implementation barrier of neutral-atom quantum computing with agentic workflows

利用智能工作流程降低中性原子量子计算的实现障碍

Constantin Dalyac, Alexandre Dauphin, Loïc Henriet, Christophe Jurczak

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

AI总结 研究针对量子计算中理论协议转化为硬件实验的瓶颈问题，引入智能工作流程，在中性原子量子处理器上自动化流程并让研究人员参与验证。通过案例研究展示其作用，还用智能体分类论文，结果表明该流程为理论与硬件搭建桥梁，助力量子实验。

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

From Intent to Infrastructure: LLM-Driven Agent Compilers for ISAC Networks

从意图到基础设施：用于ISAC网络的基于大语言模型的智能体编译器

Lijie Zheng, Xudong Zhong, Baoquan Ren, Xiangwu Gong, Xinghui Zhu, Ji He

机构 * School of Computer Science and Technology, Xidian University（西安电子科技大学计算机科学与技术学院） ； Institute of Systems General, Academy of Systems Engineering, Academy of Military Sciences（系统工程院系统一般研究所） 纠错

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

AI总结 研究ISAC网络从概念验证到系统级部署的设计难题，提出基于大语言模型的智能体编译器，经四个阶段工作产生ISAC策略图，运行时引擎支持闭环自适应，以无人机救援为例展示编译过程并讨论开放问题。

CAVA: Canonical Action Verification and Attestation for Runtime Governance of Agentic AI Systems

CAVA：用于智能代理人工智能系统运行时治理的规范动作验证与认证

Zexun Wang

机构 * Ond Holdings Inc（Ond控股公司） 纠错

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

AI总结 研究智能代理人工智能系统异构运行时带来的治理问题。提出CAVA，将异构代理活动转换为规范动作对象。通过基准参考实现研究，为部署者端人工智能治理提供动作级规范化和语义模式的系统表述。

Comments 35 pages. Working paper on canonical action verification, runtime governance, semantic pattern detection, and approval-bound action receipts

Using Process Mining to Generate AI Agents from Software Engineering Process Records

利用过程挖掘从软件工程过程记录生成人工智能代理

Saimir Bala, Fabiana Fournier, Lior Limonad, Andreas Metzger

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

AI总结 研究如何在软件工程中结合人工智能代理，面临代理粒度和关注点分离难题。通过过程挖掘，用软件库事件日志发现特定项目代理角色，生成规范与实现，并进行测试和用户研究验证效果。

Comments To be published at the 24th International Conference on Business Process Management (BPM 2026), Process Technology Forum

An Agentic AI Framework to Accelerate Scientific Discovery in Plant Phenotyping

一种加速植物表型科学发现的智能体AI框架

Renan Souza, Daniel Rosendo, Kelsey Carter, John Lagergren, Frédéric Suter, Shelaine L. Curd, Gerald A. Tuskan, Rafael Ferreira da Silva, David Weston

机构 * UT-Battelle, LLC（UT-Battelle有限责任公司） ； US Department of Energy（美国能源部） 纠错

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 提出端到端智能体AI框架，将高通量植物表型设施从数据工厂转变为交互式自主发现平台，通过对话式协同科学家智能体和计算智能体在百亿亿次超级计算机上执行分析，将分析时间从数天缩短至秒级。