AI Agent

CyberAGENTS: Structured Autonomy for Agentic Gamified Learning in Cybersecurity

CyberAGENTS：面向网络安全领域智能体游戏化学习的结构化自主机制

Ivan Hornung, Deepthi Marasinghe Arachchige, Tharindu Kumarage, Garima Agrawal, Yuli Deng, Ying-Chih Chen, Huan Liu

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Amazon AGI（亚马逊AGI） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；AI agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究提出CyberAGENTS框架，通过结构化自主机制实现游戏化网络安全学习，经课堂评估验证其可提升学习者参与度与对AI响应的信任度，为相关系统设计提供蓝图。

Coercion and Deception in AI-to-AI Management: An Agentic Benchmark of Unprompted Escalation

人工智能对人工智能管理中的胁迫与欺骗：无提示升级的代理基准测试

Jasmine Brazilek, Maheep Chaudhary, Zoe Lu, Miles Tidmarsh

机构 * CaML ； Sentient Futures 纠错

专题命中 Agent评测 ：agentic(title)；agent(abstract)；AI agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 研究人工智能管理中代理升级问题，引入管理者胁迫基准测试，通过九级阶梯衡量升级，对五个家族六个模型实验，发现权威增加胁迫，伪造成功局限于部分模型，发布基准测试和代码，为管理多智能体动态提供重要参考。

SkillTV-Bench: Benchmarking How Well Judges Perform on Skill-Augmented Agentic Execution

SkillTV-Bench：评估评判者在技能增强型智能体执行任务中的表现

Zhi Han, Chenxi Zeng, Liuhaichen Yang, Zihan Guo, Ming Zhou, Yang Li

专题命中 Agent评测 ：agentic(title)；agent(abstract,abstract_cn)；tool use(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 SkillTV-Bench是含681个案例的智能体轨迹基准，用于评估技能感知轨迹验证；提出SkillTV-Evolve优化JudgeSkill，使智能体评判者准确率提升14.8个百分点，选定轨迹成功率大幅提高。

Your Agentic LLMs Secretly Encode Latent Signals of Indirect Prompt-Injection Exposure

你的智能体大模型会秘密编码间接提示注入暴露的潜在信号

Jianshuo Dong, Yiming Liu, Maosen Zhang, Nan Deng, Xu Peng, Xiaoping Zhang, Tianwei Zhang, Jie Zhang, Han Qiu

专题命中 Agent评测 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文研究智能体大模型的间接提示注入暴露问题，通过探测、防御、解释三方面分析，提出AGRI防御方法，可大幅降低攻击成功率且保持任务效用

Comments Preprint

Cura 1T: Specialized Model for Agentic Healthcare

Cura 1T：用于智能医疗保健的专用模型

actAVA AI, :, Haolin Chen, Leon Qi, Steve Brown, Deon Metelski, Tao Xia, Joonyul Lee, Qixuan Wang, Kevin Riley, Frank Wang, Weiran Yao

机构 * actAVA AI（actAVA人工智能公司） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agentic(title,abstract)；AI agent(abstract)；tool use(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对医疗保健中多任务需求及能力失效问题，提出通过人工门控自我进化循环训练的Cura 1T模型，以数据为中心改进模型，该模型在医疗评估套件中表现优异，在相关基准测试中保持竞争力。

Comments Model: https://actava.ai/cura; Docs: https://actava.ai/cura/docs; Github: https://github.com/actava-ai/Cura

Designing for Doubt: The Case for Informed Abstention in Autonomous Agents

基准测试无法衡量的：论自主智能体弃权能力的评估

Victor Ojewale, Suresh Venkatasubramanian

机构 * Brown University（布朗大学） 纠错

专题命中 Agent评测 ：autonomous agent(title,abstract)；agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文指出自主智能体基准测试忽视弃权能力，提出合规偏差概念，并引入弃权场景分类和评估协议，实验表明安全-可用性权衡是可调的。

Comments Accepted to AIES 2026, this is an updated version to the RLEval workshop paper

Grounding Agentic VLMs with Dedicated Segmentation for Fine-Grained Vehicle Damage Assessment

基于专用分割模型实现具身智能视觉语言模型（Agentic VLMs）的细粒度车辆损伤评估

Vishwajeet Shivaji Hogale, Anjali Pai, Nitya Ravi

机构 * Northeastern University（东北大学） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agentic(title,title_cn)；agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对VLMs空间定位不可靠问题，本文提出TinyDamage架构，将空间定位委托给专用多任务分割模型，集成至7节点LangGraph智能体流程，在车辆损伤评估中大幅降低报告虚构率。

Comments 8 pages, 2 figures

The Age of AI Agents Demands A New Scientific Paradigm To Sustain Trustworthy Science

AI智能体时代需要新的科学范式以维持可信科学

Belinda Mo

专题命中 Agent评测 ：AI agent(title,abstract)；agent(abstract)；autonomous agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对AI自主研究智能体带来的科学产出验证缺口扩大问题，该文提出需进化科学验证基础设施的标准，以应对无人能核查结果等风险，维持科学信任。

Comments Accepted at ICML 2026, Position Paper Track

Messier: A High-Resolution Corpus for Cross-Benchmark Agent Evaluation

梅西耶：用于跨基准智能体评估的高分辨率语料库

Stefan Krsteski, Charlotte Meyer, Guillaume Allegre, Tony O'Halloran, Alexandre Sallinen

机构 * Andromede AI（仙女座人工智能公司） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(title,abstract)；AI agent(abstract)；function calling(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对智能体评估中任务等碎片化问题，引入梅西耶语料库，整合多基准、智能体、任务和验证器等信息，标准化记录并分类。通过该语料库发现基准进展不均衡，指出多验证器任务评分问题，得出能力量表，为智能体评估提供基础可复用设施。

False Prophets: On the Security of World Models in Agentic Systems

虚假预言：论智能体系统中世界模型的安全性

Erik Imgrund, Anna Wimbauer, Klim Kireev, Konrad Rieck

专题命中 Agent评测 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；autonomous agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究智能体系统中世界模型的安全性，发现其存在特定漏洞，引入安全基准数据集，指出攻击者能诱导错误预测，成功率达95%，并为从业者提供减轻危害、强化系统的实用建议。

A corrective agentic hybrid RAG and an operations-grounded evaluation for a scientific facility

一种用于科学设施的校正智能混合RAG及基于操作的评估

Rajat Sainju, Dariusz Jarosz, Hairong Shang, Michael Prince, Ryan M. Aydelott, Mathew J. Cherukara, Yine Sun, Michael D. Borland

专题命中 Agent评测 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对科学设施操作知识难覆盖问题，提出APS - RAG平台，融合多种检索通道并添加校正智能循环，构建APS - Bench数据集评估。结果显示该平台提升关键信息召回率，交叉编码器重排器作用显著，还发布相关资源，为设施操作提供可信AI辅助工作流程。

FilmWorld: Agentic Novel-to-Film Generation through Dynamic Cinematic World Modeling

FilmWorld：通过动态电影世界建模实现从小说到电影的智能生成

Jialong Zuo, Haotong Zuo, Shiwei Zhang, Xiang Wang, Chen Li, Nong Sang, Changxin Gao, Xiang Bai

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究如何将小说转化为电影，提出将其形式化为动态电影世界建模，构建FilmWorld系统，两组智能体协作实现各阶段，引入FilmEval评估框架，实验证明该系统性能优于现有技术。

Comments Project Page: https://filmworld-ai.github.io

From Overload to Insights: How AI Agents Can Support Scientists in Analyzing Complex Data

从过载到洞察：人工智能代理如何支持科学家分析复杂数据

Tim Fuchs, Luca Gelisio, Steffen Hauf, Walid Maalej

机构 * European XFEL（欧洲X射线自由电子激光设施） 纠错

专题命中 Agent评测 ：AI agent(title,abstract)；agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对欧洲XFEL科学家分析复杂数据面临的挑战，设计并评估智能AI系统。采用设计科学研究方法，经多项研究开发并评估两原型，确定关键挑战，得出对AI代理的要求及设计建议，为开发可维护的AI支持提供指导。

Comments Accepted for publication at the 42nd IEEE International Conference on Software Maintenance and Evolution

How Agents Ask for Permission: User Permissions for AI Agents, from Interfaces to Enforcement

智能体如何请求许可：人工智能智能体的用户权限，从接口到执行

Alexandra E. Michael, Franziska Roesner

机构 * University of Washington（华盛顿大学） 纠错

专题命中 Agent评测 ：AI agent(title,abstract)；agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究人工智能智能体系统中用户级权限处理问题，通过调查21个提案构建分类法，分析五个商业智能体并与文献系统比较，确定主题与空白，为智能体权限系统研究提供参考。

Comments 15 pages, 4 figures

AI Agents Do Not Fail Alone:The Context Fails First

人工智能智能体并非独自失败：上下文首先失败

Fouad Bousetouane

机构 * The University of Chicago（芝加哥大学） 纠错

专题命中 Agent评测 ：AI agent(title,abstract)；agent(abstract)；tool use(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究人工智能智能体可靠性，通过ProofAgent-Harness评估上下文七个标准，验证上下文工程质量是智能体可靠性的领先指标，经受控研究表明上下文质量标准可预测行为结果，确立其为预检信号及可审计层。

Comments 24 pages, 1 figure

LQCDMaster: Agentic Scientific Computing for Lattice Quantum Chromodynamics Research

LQCDMaster：用于格点量子色动力学研究的智能科学计算

Haofei Gao, Tingjia Miao, Wenkai Jin, Muhua Zhang, Hanzhang Wang, Jie Ran, Jinxin Tan, Zhentao Zhang, Bo Tang, Leiyi Li, Jun Hua, Xiangyu Jiang, Qi-An Zhang, Siheng Chen, Wei Wang

机构 * School of Physics and Astronomy（物理与天文学院） ； Tsung-Dao Lee Institute（李政道研究所） ； State Key Laboratory of Dark Matter Physics（暗物质物理国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence（人工智能学院） ； Zhiyuan College（智远学院） ； School of Physics（物理学院） ； SciLand ； Institute of Quantum Matter（量子物质研究所） ； Department of Physics（物理系） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对格点量子色动力学研究实际应用受限问题，提出LQCDMaster智能体，结合智能规划等技术将自然语言任务转化为计算工作流程。经实验评估，其能精确再现多数任务，大幅缩短实现时间，开创智能科学计算范式，促进相关研究。

Comments 17 pages, 4 figures

GEIS: A Generation-Evaluation-Improvement Loop of Agent Skills for Long-Form Article Generation

GEIS：用于长篇文章生成的智能体技能生成-评估-改进循环

Jiale Zhang, Juntao Hu, Zhijian Ou

机构 * Speech Processing and Machine Intelligence (SPMI) Lab, Tsinghua University, China（清华大学语音处理与机器智能实验室） ； TasiTech Co., Ltd., China（泰赛科技有限公司） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(title,abstract)；workflow(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对长篇文章生成难题，提出GEIS循环，通过在Tasi Harness中实现文章写作、证据图像收集等技能，经核心写作、成对评估及改进技能，在20个主题实验中提升了PDF质量得分，证明可将其转变为可改进循环。

ToFu: A White-Box, Token-Efficient Agent Harness for Researchers

ToFu：面向研究人员的白盒、令牌高效代理工具包

Junhao Ruan, Yuan Ge, Bei Li, Yongjing Yin, Yuchun Fan, Xin Chen, Jingang Wang, Chenglong Wang, Jingbo Zhu, Tong Xiao

机构 * Northeastern University（东北大学） ； LongCat RSI, Meituan（美团龙猫RSI） ； NiuTrans Research（小牛翻译研究院） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(title,abstract)；tool-use(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究提出ToFu这一代理工具包，作为研究助手，以高令牌效率等支持实际研究流程，且能本地部署；作为研究对象，提供白盒工具包供研究人员检查、修改和评估，兼具强大性能与用户体验。

Can Agentic Trading Systems Pay for Their Own Intelligence?

智能交易系统能否为自身智能付费？

Qiqi Duan, Changlun Li, Chen Wang, Fan Zhang, Mengxiang Wang, Dayi Miao, Peixian Ma, Jiangpeng Yan, Liyuan Chen, Shuoling Liu, Preslav Nakov, Yuyu Luo, Nan Tang

机构 * HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； Paradoox AI（悖论人工智能公司） ； E Fund Management Co., Ltd（易方达基金管理有限公司） ； MBZUAI（Mohamed Bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学）） ； The University of Tokyo（东京大学） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；tool use(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究基于LLM的交易系统中智能体能否为自身智能付费的问题，引入TradeLens工具包进行评估，通过多方面分析发现可行性取决于智能到利润的转化，不同模型有不同失败模式，重构了此类交易智能体的评估方式。

The Context Access Divide: Interaction-Level Architecture as a Complementary Dimension of Agentic Inequality

上下文访问鸿沟：交互级架构作为智能不平等的补充维度

Masahiro Fujita

机构 * Faculty of Sociology, Kansai University（京都产业大学社会科学学部） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；AI agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究智能不平等中未被关注的个体交互层面的上下文访问鸿沟，提出上下文性作为补充维度，用概率模型形式化CAD，分析其在相关架构中的技术基础及对知识工作分层和平台治理的影响。

Comments 19 pages, 2 figures

Autonomous Information Seeking: A Roadmap for Agentic Recommender Systems

自主信息寻求：智能推荐系统路线图

Xinyu Lin, Yashar Deldjoo, Sunhao Dai, Honghui Bao, Xiaopeng Ye, Fatemeh Nazary, Wenjie Wang, Tommaso Di Noia, Jun Xu, Tat-Seng Chua

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Polytechnic University of Bari（巴里理工大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；tool use(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 综述基于大语言模型的智能体融入推荐系统带来的转变，介绍基于自主性水平的分类法及三种核心范式，分析各范式采用的架构和智能体对关键组件的增强，探讨评估方法及未解决问题，指出开放挑战。

Leveraging LLM-Based Agentic Systems to Generate Quantum Applications for Test Optimization

利用基于LLM的代理系统生成量子应用以优化测试

Ming Tao, Yuechen Li, Tao Yue, Man Zhang, Aitor Arrieta Marcos

专题命中 Agent评测 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 提出QPipe，一种基于大语言模型的多代理架构，自动将自然语言需求转化为可执行的量子应用工作流，在测试优化问题上实现高编译率和执行率。

Understanding and Evaluating Claw-like Agent Security Through a Computer-Systems Lens

通过计算机系统视角理解与评估爪类智能体安全性

Peizhi Niu, Wenjie Qu, Shangding Gu, Tianneng Shi, Yuankai Li, Ahmad Tawaha, Hend Alzahrani, Vincent Siu, Boyi Li, Chenguang Wang, Jiaheng Zhang, Basel Alomair, Ming Jin, Muhao Chen, Chi Wang, Costas Spanos, Dawn Song

机构 * UIUC（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； NUS（新加坡国立大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； UC Davis（加州大学戴维斯分校） ； Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； KACST（阿卜杜勒阿齐兹国王科技城） ； UC Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） ； NVIDIA（英伟达） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； UW Seattle（华盛顿大学西雅图分校） ； HUMAIN（胡迈因研究所） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(title,abstract)；AI agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对爪类AI智能体安全漏洞，提出计算机系统类比，构建SafeClawArena基准测试，评估406个对抗任务，发现最高攻击成功率70%，恶意插件100%成功。

Large Language Model Evaluation Via Multi AI Agents: Preliminary results

通过多AI代理评估大型语言模型：初步结果

Zeeshan Rasheed, Muhammad Waseem, Kari Systä, Pekka Abrahamsson

专题命中 Agent评测 ：AI agent(title,abstract)；agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 本文提出多AI代理模型评估不同LLM性能，通过代码检索与验证，初步结果显示GPT-3.5 Turbo表现更优，未来将引入MBPP基准提升评估精度。

Comments 10 pages, 1 figure

Journal ref ICLR 2024 Workshop on Large Language Model (LLM) Agents, 2024

Check Yourself Before You Wreck Yourself: Selectively Quitting Improves LLM Agent Safety

在自毁之前检查自己：选择性退出提升LLM智能体安全性

Vamshi Krishna Bonagiri, Ponnurangam Kumaragurum, Khanh Nguyen, Benjamin Plaut

专题命中 Agent评测 ：agent(title,abstract)；autonomous agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出让LLM智能体在不确定时主动退出，通过ToolEmu框架在12个模型上评估，发现该方法在几乎不降低有用性的情况下显著提升安全性。

Comments Reliable ML and Regulatable ML workshops, Neurips 2025

DRFLOW: A Deep Research Benchmark for Personalized Workflow Prediction

DRFLOW：用于个性化工作流预测的深度研究基准

Md Tawkat Islam Khondaker, Raymond Li, Muhammad Abdul-Mageed, Laks V. S. Lakshmanan, Issam H. Laradji

机构 * ServiceNow AI Research（ServiceNow人工智能研究） 纠错

专题命中 Agent评测 ：workflow(title,abstract)；agent(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 提出DRFLOW基准，评估AI代理从异构源预测个性化工作流的能力，包含5领域100任务，并设计7个诊断指标，实验显示现有代理性能有限。

Agentic World Modeling: Foundations, Capabilities, Laws, and Beyond

代理世界建模：基础、能力、定律及更远

Meng Chu, Xuan Billy Zhang, Kevin Qinghong Lin, Lingdong Kong, Jize Zhang, Teng Tu, Weijian Ma, Ziqi Huang, Senqiao Yang, Wei Huang, Yeying Jin, Zhefan Rao, Jinhui Ye, Xinyu Lin, Xichen Zhang, Qisheng Hu, Shuai Yang, Leyang Shen, Wei Chow, Yifei Dong, Fengyi Wu, Quanyu Long, Bin Xia, Shaozuo Yu, Mingkang Zhu, Wenhu Zhang, Jiehui Huang, Haokun Gui, Runyi Li, Chenyu Tang, Dong Huang, Xuhang Chen, Rui Liu, Chengzu Li, Shiyi Du, Xu Huang, Haoxuan Che, Long Chen, Qifeng Chen, Wenya Wang, Wenxuan Zhang, Xiaojuan Qi, Yang Deng, Yanwei Li, Mike Zheng Shou, Zhi-Qi Cheng, See-Kiong Ng, Ziwei Liu, Philip Torr, Jiaya Jia

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of Hong Kong（香港大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； University of Tokyo（东京大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学） ； Singapore Management University（新加坡管理学院） ； XGEN Labs（XGEN实验室） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出'层次x定律'分类法，定义三个能力层级和四个约束领域，综合400余篇文献总结100余系统，分析方法、失败模式和评估实践，提出决策导向的评估原则和可复现评估包，展望从被动预测到重塑环境的代理世界建模路径。

TwinBI: An Agentic Digital Twin for Efficient Augmented Interactions with Business Intelligence Dashboards

TwinBI：一种用于与商业智能仪表盘高效增强交互的智能数字孪生

Jisoo Jang Wen-Syan Li

机构 * Graduate School of Data Science, Seoul National University（首尔大学数据科学研究生院） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出TwinBI框架，通过LLM代理与可执行仪表盘状态耦合，统一对话、操作、语义和溯源，提升多步分析中状态一致性，将精确匹配准确率从43.3%提升至63.3%，超时率从40%降至10%。

RAILS: Verification-Native Clearing For Agentic Commerce

RAILS: 面向代理商务的验证原生清算

Adrian de Valois-Franklin, Alex Bogdan

机构 * Evolutionairy AI 纠错

专题命中 Agent评测 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；autonomous agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对自主代理在商务活动中缺乏中立清算机制的问题，提出RAILS协议，通过可靠性评分、记录和清算函数实现验证原生清算，确保财务结算基于充分证据。

Comments 49 pages, 15 figures

CangLing-KnowFlow: A Unified Knowledge-and-Flow-fused Agent for Comprehensive Remote Sensing Applications

CangLing-KnowFlow: 一个统一的知识与流程融合代理用于综合遥感应用

Zhengchao Chen, Haoran Wang, Jing Yao, Jianshe Zhang, Pedram Ghamisi, Jun Zhou, Peter M. Atkinson, Bing Zhang

机构 * State Key Laboratory of Remote Sensing and Digital Earth, Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences（遥感与数字地球国家重点实验室，航天信息研究所，中国科学院） ； Beijing Tiandi Shijie Technology Co., Ltd.（北京天帝世纪科技有限公司） ； Faculty of Science and Technology, Lancaster University（兰卡斯特大学科学与技术学院） ； Faculty of Electrical and Computer Engineering, University of Iceland（冰岛大学电气与计算机工程学院） ； Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf（德累斯顿-罗斯托克亥姆霍尔茨中心） ； School of Information and Communication Technology, Griffith University（格里菲斯大学信息与通信技术学院） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(title,abstract)；planning(abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出CangLing-KnowFlow，一个融合知识与流程的统一智能代理框架，通过整合过程知识库、动态工作流调整和进化记忆模块，解决遥感数据处理中任务特定、缺乏统一框架的问题，并在KnowFlow-Bench基准测试中表现出色。