AI Agent

An Agent-Oriented Pluggable Experience-RAG Skill for Experience-Driven Retrieval Strategy Orchestration

面向经验的可插拔经验型RAG技能：用于经验驱动的检索策略编排

Dutao Zhang, Tian Liao

机构 * Macao Polytechnic University（澳门理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出经验型RAG技能，通过分析场景和经验记忆选择合适检索策略，提升多任务检索效果，实测在多个数据集上优于固定检索基线。

Comments Preprint. 6 pages, 1 figure, 3 tables

AI Agents for Sustainable SMEs: A Green ESG Assessment Framework

为可持续中小企业的AI代理：一个绿色ESG评估框架

Viet Trinh, Tan Nguyen, Minh-Huyen Phan, Quan Luu

机构 * European Union（欧洲联盟） 纠错

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

AI总结 本文提出一个基于AI的ESG评估框架，利用AI代理系统对欧洲中小企业的ESG表现进行自动化分类和推荐，验证了其与人工结果的一致性，支持绿色协议下的有效监控。

Agentic AI for Cybersecurity: A Meta-Cognitive Architecture for Governable Autonomy

面向网络安全的代理AI：一种用于可控自主性的元认知架构

Andrei Kojukhov, Arkady Bovshover

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

AI总结 本文提出一种基于概率的代理框架，通过元认知机制协调多个代理，提升网络安全决策的鲁棒性和准确性，减少误报并增强适应性。

Agentic Compilation: Mitigating the LLM Rerun Crisis for Minimized-Inference-Cost Web Automation

代理编译：缓解LLM重跑危机以实现最小化推理成本的网络自动化

Jagadeesh Chundru

机构 * Selfotix 纠错

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

AI总结 本文提出编译与执行架构，通过分离LLM推理与浏览器执行，将每项工作流的推理成本降至0.1美元以下，实现零样本编译成功率80-94%，并证明确定性编译可经济可行地实现大规模自动化。

Comments 12 pages, 4 figures, 2 tables. v2: Expanded literature review and clarified architecture limitations

AutoResearchBench: Benchmarking AI Agents on Complex Scientific Literature Discovery

AutoResearchBench：基于复杂科学文献发现的AI代理基准测试

Lei Xiong, Kun Luo, Ziyi Xia, Wenbo Zhang, Jin-Ge Yao, Zheng Liu, Jingying Shao, Jianlyu Chen, Hongjin Qian, Xi Yang, Qian Yu, Hao Li, Chen Yue, Xiaan Du, Yuyang Wang, Yesheng Liu, Haiyu Xu, Zhicheng Dou

机构 * AutoResearchBench Team（AutoResearchBench团队） 纠错

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

AI总结 本文提出AutoResearchBench，用于评估AI代理在复杂科学文献发现中的能力，包含深度研究和广泛研究两种任务，相比现有代理网络浏览基准，其研究导向、文献聚焦和开放性特征使其更具挑战性。

StepFly: Agentic Troubleshooting Guide Automation for Incident Diagnosis

StepFly: 用于事件诊断的代理自动化故障排查指南

Jiayi Mao, Liqun Li, Yanjie Gao, Zegang Peng, Shilin He, Chaoyun Zhang, Si Qin, Samia Khalid, Qingwei Lin, Saravan Rajmohan, Sitaram Lanka, Dongmei Zhang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Microsoft（微软） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Renmin University of China（中国人民大学） 纠错

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

AI总结 StepFly通过三阶段框架实现故障排查指南自动化，提升TSG质量并支持并行执行，实测在GPT-4.1上达到94%的成功率。

OpenGame: Open Agentic Coding for Games

OpenGame: 开源代理游戏开发

Yilei Jiang, Jinyuan Hu, Qianyin Xiao, Yaozhi Zheng, Ruize Ma, Kaituo Feng, Jiaming Han, Tianshuo Peng, Kaixuan Fan, Manyuan Zhang, Xiangyu Yue

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

AI总结 OpenGame通过Game Skill和GameCoder-27B实现端到端网页游戏开发，解决跨文件不一致和逻辑不一致问题，建立新状态-of-the-art。

Comments OpenGame Report-v1

Is Agentic RAG worth it? An experimental comparison of RAG approaches

代理RAG值得吗？RAG方法的实验比较

Pietro Ferrazzi, Milica Cvjeticanin, Alessio Piraccini, Davide Giannuzzi

机构 * Fondazione Bruno Kessler（布鲁诺·科塞拉基金会） ； University of Padova（帕多瓦大学） ； Cargill Geneve（卡吉尔日内夫） ； Alkemy（阿尔凯米） ； Komebi Studio（科梅比工作室） 纠错

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

AI总结 本文通过多场景多维度实验比较了增强型和代理型RAG方法，揭示了两者在性能与成本上的权衡，为实际应用提供选择指导。

Comments Accepted at ACL 2026 (Industry Track)

Workstream: A Local-First Developer Command Center for the AI-Augmented Engineering Workflow

Workstream: 一个面向AI增强工程流程的本地优先开发者指挥中心

Happy Bhati

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

AI总结 Workstream通过整合多个工具的数据，提供AI读熟度评分和审查智能分析，提升开发者工作效率和响应速度。

Comments 6 pages, 3 figures, 5 tables. Open source: https://github.com/happybhati/workstream

SemiFA: An Agentic Multi-Modal Framework for Autonomous Semiconductor Failure Analysis Report Generation

SemiFA：一种用于自主半导体故障分析报告生成的代理多模态框架

Shivam Chand Kaushik

机构 * School of Artificial Intelligence and Data Engineering (SAIDE)（人工智能与数据工程学院） ； Indian Institute of Technology Jodhpur（印度理工学院贾尔普尔） 纠错

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

AI总结 SemiFA通过多代理语言图框架实现自主生成半导体故障分析报告，利用多模态数据融合提升根因分析精度，首次整合SECS/GEM设备 telemetry 进行自动化报告生成。

Comments 11 pages, 6 figures, 8 tables. Dataset available at https://huggingface.co/datasets/ShivamChand/SemiFA-930. Code available at https://github.com/Shivamckaushik/SemiFA

ORBIT: Guided Agentic Orchestration for Autonomous C-to-Rust Transpilation

ORBIT: 用于自主C到Rust转换的引导代理 orchestration

Muhammad Farrukh, Baris Coskun, Tapti Palit, Michalis Polychronakis

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

AI总结 ORBIT 提出一种自主代理框架，通过动态上下文收集和依赖引导 orchestration 实现项目级 C到Rust转换，显著提升大规模代码转换的准确性和安全性。

Hubble: An LLM-Driven Agentic Framework for Safe, Diverse, and Reproducible Alpha Factor Discovery

Hubble：一种基于LLM的代理框架，用于安全、多样且可重复的阿尔法因子发现

Runze Shi, Shengyu Yan, Yuecheng Cai, Chengxi Lv

机构 * Celestial Quant Lab, Canada（加拿大天体量化实验室） ； The University of British Columbia, Canada（加拿大不列颠哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 Hubble结合大语言模型和领域特定操作语言，通过抽象语法树执行沙盒、双通道检索增强生成模块和家族感知选择机制，实现安全、多样且可重复的阿尔法因子发现。

SKILLFOUNDRY: Building Self-Evolving Agent Skill Libraries from Heterogeneous Scientific Resources

SKILLFOUNDRY：从异构科学资源构建自演化智能体技能库

Shuaike Shen, Wenduo Cheng, Mingqian Ma, Alistair Turcan, Martin Jinye Zhang, Jian Ma

机构 * Ray and Stephanie Lane Computational Biology Department, School of Computer Science, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学计算机科学学院Ray and Stephanie Lane计算生物学系） ； Machine Learning Department, School of Computer Science, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学计算机科学学院机器学习系） 纠错

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

AI总结 SKILLFOUNDRY通过自演化框架将异构资源转化为验证过的智能体技能包，提升科学代理在基准和领域任务中的性能，扩展覆盖范围，为更强大的科学代理提供基础。

LumiVideo: An Intelligent Agentic System for Video Color Grading

LumiVideo：一种用于视频色彩分级的智能代理系统

Yuchen Guo, Junli Gong, Hongmin Cai, Yiu-ming Cheung, Weifeng Su

机构 * Northwestern University（西北大学） ； Northeastern University（东北大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Hong Kong Baptist University（香港浸会大学） ； Beijing Normal - Hong Kong Baptist University（北京师范大学-香港浸会大学） 纠错

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

AI总结 LumiVideo通过感知、推理、执行和反思四个阶段模仿专业调色师的工作流程，利用LLM和RAG框架实现非线性色彩参数空间导航，生成符合行业标准的色彩配置文件，并支持通过自然语言反馈进行迭代优化。

AgentExpt: Automating AI Experiment Design with LLM-based Resource Retrieval Agent

AgentExpt: 基于LLM的资源检索代理自动化AI实验设计

Yu Li, Lehui Li, Lin Chen, Qingmin Liao, Fengli Xu, Yong Li

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Shandong University（山东大学） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

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

AI总结 本文提出基于LLM的资源检索代理框架，通过自动化数据收集和集体感知增强检索，提升实验设计的自动化和可解释性，实验结果显示在Recall@20和HitRate@5上分别提升5.85%和8.30%。

Comments 10 pages

Heddle: A Distributed Orchestration System for Agentic RL Rollout

Heddle：一种用于代理强化学习 rollout 的分布式编排系统

Zili Zhang, Yinmin Zhong, Chengxu Yang, Chao Jin, Bingyang Wu, Xinming Wei, Yuliang Liu, Xin Jin

机构 * School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院） ； Independent Researcher（独立研究员） 纠错

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

AI总结 Heddle通过轨迹中心化设计优化代理rollout执行的时机、地点和方式，解决长尾轨迹生成中的队列延迟、干扰开销和单位令牌时间问题，提升rollout吞吐量。

HeteroHub: An Applicable Data Management Framework for Heterogeneous Multi-Embodied Agent System

HeteroHub：一种适用于异构多具身代理系统的数据管理框架

Xujia Li, Xin Li, Junquan Huang, Beirong Cui, Zibin Wu, Lei Chen

机构 * HKUST（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出HeteroHub框架，整合静态元数据、任务对齐训练语料和实时数据流，支持任务感知模型训练和闭环控制，实现复杂任务的协调执行。

Comments 4 pages, 2 figures

Agentic AI-based Coverage Closure for Formal Verification

基于代理AI的正式验证覆盖闭合

Sivaram Pothireddypalli, Ashish Raman, Deepak Narayan Gadde, Aman Kumar

机构 * 1 Infineon Technologies India Private Limited, India 2 Dr. B R Ambedkar National Institute of Technology Jalandhar, India 3 Infineon Technologies Dresden AG \& Co. KG, Germany 纠错

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

AI总结 本文提出基于代理AI的工作流，利用大语言模型驱动生成AI自动分析正式验证覆盖，识别覆盖缺口并生成所需形式属性，提升验证效率。

Comments To appear at the IEEE International Conference on Intelligent Processing, Hardware, Electronics, and Radio Systems (CIPHER), February 13-15, 2026, NIT Jalandhar, India

From Workflow Automation to Capability Closure: A Formal Framework for Safe and Revenue-Aware Customer Service AI

从工作流自动化到能力闭合：一种安全且收益意识的客户服务AI形式框架

Cosimo Spera

机构 * Minerva CQ 纠错

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

AI总结 本文提出一种形式框架，用于安全且收益意识的客户服务AI，解决自动化转型中安全缺口问题，通过动态组合能力实现安全目标。

RECOVER: Robust Entity Correction via agentic Orchestration of hypothesis Variants for Evidence-based Recovery

RECOVER：通过假设变体的代理协作进行证据驱动的实体纠正

Abhishek Kumar, Aashraya Sachdeva

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

AI总结 针对ASR中罕见和领域特定术语的实体识别难题，RECOVER框架通过代理协作利用多个假设，结合LLM纠正，提升实体识别准确率和召回率。

Comments Under review. Submitted to Interspeech 2026

AGORA: Agentic Green Orchestration Architecture for Beyond 5G Networks

AGORA：面向6G网络的代理绿色协调架构

Rodrigo Moreira, Larissa Ferreira Rodrigues Moreira, Maycon Peixoto, Flavio De Oliveira Silva

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

AI总结 本文提出AGORA架构，通过嵌入本地工具增强的大语言模型代理，将自然语言可持续性目标转化为基于 telemetry 的操作，实现能量感知的流量引导，展示紧凑模型在低能耗和正确策略执行中的优势。

Journal ref 2026

Position: Agentic Evolution is the Path to Evolving LLMs

位置：代理进化是进化大语言模型的路径

Minhua Lin, Hanqing Lu, Zhan Shi, Bing He, Rui Mao, Zhiwei Zhang, Zongyu Wu, Xianfeng Tang, Hui Liu, Zhenwei Dai, Xiang Zhang, Suhang Wang, Benoit Dumoulin, Jian Pei

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

AI总结 本文提出代理进化作为大语言模型适应的未来方向，通过A-Evolve框架实现持续优化，并提出进化扩展假设。

Comments Update code link

GlyphBanana: Advancing Precise Text Rendering Through Agentic Workflows

GlyphBanana: 通过代理工作流推进精确文本渲染

Zexuan Yan, Jiarui Jin, Yue Ma, Shijian Wang, Jiahui Hu, Wenxiang Jiao, Yuan Lu, Linfeng Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Xiaohongshu Inc.（小红书公司） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Southeast University（东南大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） 纠错

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

AI总结 GlyphBanana通过代理工作流整合辅助工具，提升复杂文本和公式渲染的精度，适用于多种文本到图像模型。

MiroFlow: Towards High-Performance and Robust Open-Source Agent Framework for General Deep Research Tasks

MiroFlow：面向通用深度研究任务的高性能和鲁棒开源代理框架

Shiqian Su, Sen Xing, Xuan Dong, Muyan Zhong, Bin Wang, Xizhou Zhu, Yuntao Chen, Wenhai Wang, Yue Deng, Pengxiang Zhu, Ziyuan Liu, Tiantong Li, Jiaheng Yu, Zhe Chen, Lidong Bing, Jifeng Dai

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； MiroMind AI ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

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

AI总结 MiroFlow是一种面向通用深度研究任务的高性能开源代理框架，通过灵活的工作流编排和深度推理模式提升性能和稳定性。

Beyond the Monitor: Mixed Reality Visualization and Multimodal AI for Enhanced Digital Pathology Workflow

超越监视器：混合现实可视化与多模态AI用于增强的数字病理学工作流程

Jai Prakash Veerla, Partha Sai Guttikonda, Helen H. Shang, Mohammad Sadegh Nasr, Cesar Torres, Jacob M. Luber

机构 * Department of Computer Science and Engineering, University of Texas at Arlington（计算机科学与工程系，德克萨斯大学阿灵顿分校） ； Department of Medicine Division of Hematology-Oncology, UCLA（医学系血液肿瘤学分会，加州大学洛杉矶分校） ； Center for Innovation in Health Informatics, University of Texas at Arlington（健康信息创新中心，德克萨斯大学阿灵顿分校） 纠错

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

AI总结 PathVis通过混合现实和多模态AI优化数字病理学工作流程，提升诊断效率与准确性。

DataJoint 2.0: A Computational Substrate for Agentic Scientific Workflows

DataJoint 2.0：一种用于智能科学工作流的计算基础

Dimitri Yatsenko, Thinh T. Nguyen

机构 * DataJoint Inc.（DataJoint公司） 纠错

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

AI总结 DataJoint 2.0通过关系型工作流模型和四项技术创新，提供了一种统一的数据结构、数据和计算转换的科学工作流计算基础。

Comments 20 pages, 2 figures, 1 table

SAGE: An Agentic Explainer Framework for Interpreting SAE Features in Language Models

SAGE: 一种用于解释语言模型SAE特征的代理解释框架

Jiaojiao Han, Wujiang Xu, Mingyu Jin, Mengnan Du

机构 * New Jersey Institute of Technology（新泽西理工学院） ； Rutgers University（罗格斯大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） 纠错

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

AI总结 SAGE提出了一种基于代理的框架，通过主动解释驱动过程提升对语言模型SAE特征的解释准确性。

Comments EACL 2026 Industry Track

Toward Formalizing LLM-Based Agent Designs through Structural Context Modeling and Semantic Dynamics Analysis

通过结构上下文建模和语义动态分析正式化基于大语言模型的智能体设计

Haoyu Jia, Kento Kawaharazuka, Kei Okada

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

AI总结 本文提出结构上下文模型和语义动态分析工作流，旨在通过形式化方法提升大语言模型智能体设计的可分析性和一致性。

ChatCFD: An LLM-Driven Agent for End-to-End CFD Automation with Structured Knowledge and Reasoning

ChatCFD: 一种基于大语言模型的端到端CFD自动化代理

E Fan, Kang Hu, Zhuowen Wu, Jiangyang Ge, Jiawei Miao, Yuzhi Zhang, He Sun, Weizong Wang, Tianhan Zhang

机构 * Department of Mechanics and Aerospace Engineering, Southern University of Science and Technology（南方科技大学机械与航空航天工程系） ； School of Astronautics, Beihang University（北航航天学院） ； DP Technology, Beijing（北京DP技术） ； College of Future Technology, Peking University（北京大学未来技术学院） ； National Biomedical Imaging Center, Peking University（北京大学国家生物医学成像中心） ； State Key Laboratory of High-Efficiency Reusable Aerospace Transportation Technology（高性能可重复使用航天运输技术国家重点实验室） ； Key Laboratory of Spacecraft Design Optimization and Dynamic Simulation Technology, Ministry of Education（航天器设计优化与动态仿真技术重点实验室） 纠错

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

AI总结 ChatCFD通过结构化知识和推理，实现端到端CFD自动化，显著提升执行成功率和物理保真度，具备高灵活性和模块化设计。

Comments 19 pages, 8 figures

Journal ref Adv. Intell. Discov. 2025, 2500174

AgenticAKM : Enroute to Agentic Architecture Knowledge Management

代理AKM：迈向代理架构知识管理

Rudra Dhar, Karthik Vaidhyanathan, Vasudeva Varma

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

AI总结 本文提出AgenticAKM方法，通过代理协作自动化生成架构决策记录，提升架构知识管理的效率和实用性。