AI Agent

CuTeGen: An LLM-Based Agentic Framework for Generation and Optimization of High-Performance GPU Kernels using CuTe

CuTeGen: 基于LLM的代理框架用于使用CuTe生成和优化高性能GPU内核

Tara Saba, Zhiyang Chen, Jikai Jason Li, Anne Ouyang, Xujie Si, Fan Long

机构 * Department of Computer Science, University of Toronto（计算机科学系，多伦多大学） 纠错

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

AI总结 本文提出CuTeGen，一种基于LLM的代理框架，通过CuTe抽象层实现GPU内核的生成和优化，通过结构化生成-测试-优化工作流，在标准基准测试中实现了比PyTorch快1.71倍的速度提升，并在生成成本相近的情况下优于现有代理基线CudaForge。

APE: Agentic Prompt Enhancer for Image Generation and Editing

APE: 用于图像生成与编辑的智能提示增强器

Zijian Huang, Jay Zhangjie Wu, Zian Wang, Tianshi Cao, Jiasi Chen, Sanja Fidler, Huan Ling, Xuanchi Ren

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

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

AI总结 提出APE框架，通过后训练小型语言模型作为提示增强代理，以单代理或多代理方式改进文本到图像生成与编辑中的提示质量，无需修改下游视觉模型。

Comments Project Page: https://research.nvidia.com/labs/sil/projects/ape/

Agentic AI for 6G: A New Paradigm for Autonomous RAN Security Compliance

面向6G的代理AI：自主RAN安全合规的新范式

Sotiris Chatzimiltis, Mahdi Boloursaz Mashhadi, Mohammad Shojafar, Merouane Debbah, Rahim Tafazolli

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

AI总结 本文提出利用基于LLM的AI代理与RAG流程框架，实现RAN安全合规的智能自主执行，通过案例研究展示其在O-RAN联盟和3GPP标准合规性评估中的应用，并探讨模型幻觉、供应商不一致等挑战及未来发展方向。

Comments Accepted at IEEE Communications Standards Magazine

Process-Centric Analysis of Agentic Software Systems

以过程为中心的代理软件系统分析

Shuyang Liu, Yang Chen, Rahul Krishna, Saurabh Sinha, Jatin Ganhotra, Reyhan Jabbarvand

机构 * University of Illinois Urbana–Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； IBM Research（IBM研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出Graphectory用于分析代理软件系统的时序和语义关系，通过自动分析4000条轨迹发现代理策略随问题难度和LLM变化，揭示代理行为的复杂性与效率问题。

OpenEarth-Agent: From Tool Calling to Tool Creation for Open-Environment Earth Observation

OpenEarth-Agent：从工具调用到工具创建用于开放环境地球观测

Sijie Zhao, Feng Liu, Xueliang Zhang, Hao Chen, Xinyu Gu, Zhe Jiang, Fenghua Ling, Ben Fei, Wenlong Zhang, Junjue Wang, Weihao Xuan, Pengfeng Xiao, Naoto Yokoya, Lei Bai

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The University of Tokyo（东京大学） 纠错

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

AI总结 本文提出OpenEarth-Agent框架，通过自适应工作流规划与工具创建，解决开放环境地球观测中多源数据和异构任务的挑战，并通过OpenEarth-Bench评估其适应性和工具创建能力。

Comments 15 pages, 4 figures

Your Agent May Misevolve: Emergent Risks in Self-evolving LLM Agents

你的代理可能误进化：自我进化大语言模型代理中的新兴风险

Shuai Shao, Qihan Ren, Chen Qian, Boyi Wei, Dadi Guo, Jingyi Yang, Xinhao Song, Linfeng Zhang, Weinan Zhang, Dongrui Liu, Jing Shao

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

AI总结 本文研究了自我进化代理中因自我进化偏离导致的误进化风险，揭示了其广泛存在及对安全对齐的影响，并提出缓解策略。

Comments Published in ICLR 2026

T2VTree: User-Centered Visual Analytics for Agent-Assisted Thought-to-Video Authoring

T2VTree: 以用户为中心的视觉分析用于代理辅助的思维到视频创作

Zhuoyun Zheng, Yu Dong, Gaorong Liang, Guan Li, Guihua Shan, Shiyu Cheng, Dong Tian, Jianlong Zhou, Jie Liang

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

AI总结 T2VTree通过树形可视化和可编辑代理计划，支持多场景视频创作中的可靠细化、局部比较和实用重用。

Future of Work with AI Agents: Auditing Automation and Augmentation Potential across the U.S. Workforce

人工智能代理的未来工作：跨美国劳动力市场的自动化与增强潜力审计

Yijia Shao, Humishka Zope, Yucheng Jiang, Jiaxin Pei, David Nguyen, Erik Brynjolfsson, Diyi Yang

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种审计框架，评估职业任务中人工智能代理的自动化与增强潜力，揭示人类自主性需求与技术能力的匹配情况，为AI代理发展提供关键洞察。

Comments Preprint, data available at https://futureofwork.saltlab.stanford.edu/

Probing the Future of Meta-Analysis: Eliciting Design Principles via an Agentic Research IDE

探索元分析的未来：通过代理研究IDE eliciting设计原则

Sizhe Cheng, Feng Liang, Yuhan Wen, Xipei Yu, Yong Wang

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

AI总结 Research IDE通过'研究作为代码'隐喻，提供一种多代理后端支持的写作环境，通过'假设断点'实现现场验证，提升研究人员的自主权和智力所有权。

Nalar: An agent serving framework

Nalar：一个代理服务框架

Marco Laju, Donghyun Son, Saurabh Agarwal, Nitin Kedia, Myungjin Lee, Jayanth Srinivasa, Aditya Akella

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

AI总结 Nalar是一个高效代理服务框架，通过分离工作流规范与执行，实现异构代理应用的可扩展、高效和基于策略的服务，显著提升性能和稳定性。

Classifier-Augmented Generation for Structured Workflow Prediction

Thomas Gschwind, Shramona Chakraborty, Nitin Gupta, Sameep Mehta

机构 * IBM Research（IBM研究院） 纠错

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

Comments Accepted at EMNLP 2025

Towards Robust Agentic CUDA Kernel Benchmarking, Verification, and Optimization

Robert Tjarko Lange, Qi Sun, Aaditya Prasad, Maxence Faldor, Yujin Tang, David Ha

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

Comments 62 pages, 10 figures

Agentic AI framework for End-to-End Medical Data Inference

Soorya Ram Shimgekar, Shayan Vassef, Abhay Goyal, Navin Kumar, Koustuv Saha

机构 * University of Illinois - Urbana Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； 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 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

Comments 10 pages, 5 figures, 2 tables, BIBM conference

From Conversation to Orchestration: HCI Challenges and Opportunities in Interactive Multi-Agentic Systems

Sarah Schömbs, Yan Zhang, Jorge Goncalves, Wafa Johal

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

RGD: Multi-LLM Based Agent Debugger via Refinement and Generation Guidance

Haolin Jin, Zechao Sun, Huaming Chen

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

Reinforcement Learning based Workflow Scheduling in Cloud and Edge Computing Environments: A Taxonomy, Review and Future Directions

Amanda Jayanetti, Saman Halgamuge, Rajkumar Buyya

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

A Deep Reinforcement Learning Approach for Cost Optimized Workflow Scheduling in Cloud Computing Environments

Amanda Jayanetti, Saman Halgamuge, Rajkumar Buyya

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

Comments 9 pages, 4 figures

Compositional Discovery of Workflow Nets from Event Logs Using Morphisms

Luca Bernardinello, Irina Lomazova, Roman Nesterov, Lucia Pomello

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

Comments The extended version of the paper accepted for ATAED'18

Coupling Clinical Decision Support System with Computerized Prescriber Order Entry and their Dynamic Plugging in the Medical Workflow System

Lotfi Bouzguenda, Manel Turki

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

Comments International Conference on Information Technology and e-services, ICITeS'12, IEEE, March 24-26,Sousse-Tunisia, 2012

DiscopFlow: A new Tool for Discovering Organizational Structures and Interaction Protocols in WorkFlow

Mahdi Abdelkafi, Lotfi Bouzguenda, Faiez Gargouri

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

Comments Journal of E-Technology, Volume: 2, Issue: 2 May 2011; http://www.dline.info/jet/v2n2.php, 2011

AgentGuard: Runtime Verification of AI Agents

Roham Koohestani

机构 * JetBrains Research, The Netherlands（JetBrains研究院，荷兰） 纠错

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

Comments Accepted for publication in the proceedings of the 40th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering, ASE 2025, in the 1st international workshop on Agentic Software Engineering (AgenticSE)

Toward Automated Simulation Research Workflow through LLM Prompt Engineering Design

Zhihan Liu, Yubo Chai, Jianfeng Li

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

Comments The source code and example results of ASA can be found at https://github.com/zokaraa/autonomous_simulation_agent

Digital Harf: A Clinically Integrated Multimodal AI System for Pervasive Arabic Speech and Language Therapy

Digital Harf：用于普及型阿拉伯语言语和语言治疗的临床整合多模态AI系统

Asif Azad, Mohammad Sadat Hossain, MD Sadik Hossain Shanto, Sabri Boughorbel, Abdulrhman Aljouie, Bdour Alwuqaysi, Yahya Bokhari, Ayah Othman Sindi, Ehsan Hoque

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

AI总结 Digital Harf是专为阿拉伯语自闭症儿童设计的多模态AI治疗平台，其核心Agentic合成数据引擎解决阿拉伯语治疗内容短缺问题，获专家高接受率，为代表性语言环境构建AI治疗系统提供了思路。

The Last Harness You'll Ever Build

你将永远不需要再构建的最后一个Harness

Haebin Seong, Li Yin, Haoran Zhang, Zhan Shi

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

AI总结 本文提出双层框架，通过Harness进化循环和元进化循环自动化Harness工程，使agent适应新领域无需人工干预。

Optimizing LLM Annotation of Classroom Discourse through Multi-Agent Orchestration

通过多智能体协调优化LLM对课堂话语的标注

Bakhtawar Ahtisham, Kirk Vanacore, Rene F. Kizilcec

机构 * Cornell University（康奈尔大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种分层、成本敏感的多阶段标注框架，通过自检和争议解决阶段提升LLM标注的可靠性，以应对教育数据科学中规模与效度之间的矛盾。

Comments Accepted for presentation at the Education Data Science Conference (EDS 2026), Stanford, USA, May 26-28, 2026. Extended abstract

AutoAgent: Evolving Cognition and Elastic Memory Orchestration for Adaptive Agents

AutoAgent：为自适应智能体演化认知与弹性记忆编排

Xiaoxing Wang, Ning Liao, Shikun Wei, Chen Tang, Feiyu Xiong

机构 * MemTensor (Shanghai) Technology Co., Ltd.（MemTensor（上海）科技有限公司） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Institute for Advanced Algorithms Research, Shanghai（上海先进算法研究所） 纠错

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

AI总结 AutoAgent通过自我进化多智能体框架，实现动态认知演化与弹性记忆编排，提升智能体在动态环境中的适应性和任务执行效率。

Automated Safety Benchmarking: A Multi-agent Pipeline for LVLMs

自动化安全基准测试：一种用于大型视觉语言模型的多代理流程

Xiangyang Zhu, Yuan Tian, Zicheng Zhang, Qi Jia, Chunyi Li, Renrui Zhang, Heng Li, Zongrui Wang, Wei Sun

机构 * Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； PolyU HK（PolyU香港分校） ； East China Normal University（东华大学） 纠错

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

AI总结 VLSafetyBencher通过多代理流程自动化构建高质量安全基准，有效区分不同模型的安全性，提升LVLMs的安全评估效率。

One Gate Is Not Enough: Composing Stateful Pre-Action Controls for Agentic AI

仅一个门控不够：为智能体AI构建有状态的行动前控制机制

Gaston Besanson

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

AI总结 本文针对智能体AI的多行动前控制耦合问题，提出修正-重门控协议，证明部分修正算子不可交换，经实验验证了相关机制的有效性。

Comments 29 pages. Code and data: https://github.com/besanson/sarc-suite-one-pass (Zenodo DOI: 10.5281/zenodo.22003399)

Resume Means Resume: A Machine-Checked Conformance Contract for Checkpoint, Interrupt, and Resume Semantics in Workflow Persistence Layers

恢复即恢复：工作流持久层中检查点、中断与恢复语义的机器可检查一致性契约

Sajjad Khan

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

AI总结 该研究提出了RESUME CONTRACT契约，用TLA+模型等方法验证了五个智能体工作流框架的一致性问题，并通过REMIT修复了相关故障。

Comments 25 pages, 10 tables, 1 figure. Supplementary material included as an ancillary file. v3: rejoins a paragraph split across a table float and harmonizes a label glyph in the supplement; no change to results, claims, or numbers

Can AI agents conduct open-ended AI research? Early evidence from two case studies

AI智能体能否开展开放式AI研究？来自两个案例研究的早期证据

Peter Kirgis, Sayash Kapoor, Andrew Schwartz, Stephan Rabanser, David Africa, Konstantinos Voudouris, Viet Nguyen, Toby Pilditch, Magda Dubois, Harry Coppock, Cozmin Ududec, Nitya Nadgir, Matilda Orona, Tilman Bayer, Derrick Chan-Sew, Yue Ling, Abhishek Shetty, Helen Toner, Gillian Hadfield, Seth Lazar, Steve Newman, Shoshannah Tekofsky, Rishi Bommasani, Arvind Narayanan

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

AI总结 该研究通过影子评估发现，前沿AI智能体可完成AI研究的工程工作，但在回答开放式研究问题时存在多种失败模式，无法取得实质性进展。