AI Agent

Knowledge-Centric Agents for Workflow Generation in ComfyUI

用于工作流生成的以知识为中心的智能体

Zhendong Li, Lei Sun, Ruibo Ming, He Zhang, Danda Pani Paudel, Luc Van Gool, Jinjin Gu

机构 * INSAIT（未知机构） ； Sofia University “St. Kliment Ohridski”（索非亚大学“圣克莱门特·奥赫里德斯基”分校） ； Adobe Research（Adobe研究院） 纠错

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

AI总结 研究视觉创作系统中工作流生成问题，提出以知识为中心的框架，通过知识反转、注入和可逆推理进行工作流生成，实验证明该方法生成的工作流在多样性、结构连贯性和执行成功率上优于现有系统。

Comments Accepted to ECCV 2026

Agentic Real2Sim: Physics-based World Modeling with Vision-Language Agents

智能体真实到模拟：使用视觉语言智能体进行基于物理的世界建模

Guanxiong Chen, Qianjun Xia, Jiawei Peng, Heng Zhang, Bole Ma, Justin Qian, Ziyi Jiao, Bingyang Zhou, Luoxin Ye, Kaifeng Zhang, Kunyi Wang, Weijia Zeng, Yunuo Chen, Pengzhi Yang, Ziqiu Zeng, Siyuan Luo, Huamin Wang, Chao Liu, Alan Yuille, Fan Shi, Changxi Zheng, Yunzhu Li, Chenfanfu Jiang, Peter Yichen Chen

机构 * University of British Columbia（英属哥伦比亚大学） ； Johns Hopkins University（约翰·霍普金斯大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） ； Style3D（无合适对应中文名） 纠错

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

AI总结 研究针对机器人与物体交互的真实到模拟转换难题，提出智能体真实到模拟框架，利用视觉语言智能体进行广义物理世界建模，能转换真实记录为可模拟孪生体，在多场景评估效果良好，成本低，可用于下游机器人任务。

Comments Authorship change

IdeaTrail: Full-Process Agent Trajectories for Scientific Ideation

IdeaTrail：用于科学构思的全流程智能体轨迹

Hengquan Guo

机构 * ShanghaiTech University（上海科技大学） 纠错

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

AI总结 介绍用于科学构思和提案生成的多轮过程轨迹数据集IdeaTrail，从高质量论文和工件出发，经生成器-顾问合成循环，产生与真实工件一致且近似研究实践的多轮数据，为科研智能体提供数据及合成过程监督数据的方法。

PolyJarvis: An LLM-Orchestrated Agent for Automated All-Atom Molecular Dynamics of Amorphous Homopolymers

PolyJarvis：用于自主聚合物分子动力学模拟的LLM代理

Alexander Zhao, Achuth Chandrasekhar, Amir Barati Farimani

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 PolyJarvis结合大语言模型与RadonPy平台，通过MCP服务器实现从自然语言输入自主执行聚合物分子动力学模拟，预测密度、体积模量和玻璃化温度等性质，验证结果在不同聚合物中表现良好。

Governing Technical Debt in Agentic AI Systems

代理型AI系统中的技术债务治理

Muhammad Zia Hydari, Raja Iqbal, Narayan Ramasubbu

机构 * School of Business, University of Pittsburgh（匹兹堡大学商学院） 纠错

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

AI总结 本文定义了代理型AI系统中的技术债务和随机税概念，并提出通过轻量级仪表盘和治理控制来管理这些负债和运营成本。

Depth to Anatomy: Organ Localization from Depth Images for Automated Patient Table Positioning in Radiology Workflow

深度到解剖：从深度图像中定位器官以实现放射学工作流程中的自动化患者台定位

Eytan Kats, Kai Geissler, Daniel Mensing, Julien Senegas, Jochen G. Hirsch, Stefan Heldman, Mattias P. Heinrich

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

AI总结 本文提出基于学习的框架，通过单张2D深度图像预测41种解剖结构的3D位置和形状，利用MRI数据训练卷积神经网络，实现器官预测，提升患者定位自动化水平。

Comments Accepted for publication at the Journal of Machine Learning for Biomedical Imaging (MELBA) https://melba-journal.org/2026:024

Journal ref Machine.Learning.for.Biomedical.Imaging. 2026 (2026)

NexForge: Scaling Agent Capabilities through Requirement-Driven Task Synthesis for LLMs

NexForge：通过需求优先合成扩展可执行智能体任务

Jiarong Zhao, Zhikai Lei, Zhiheng Xi, Rui Zheng, Hang Yan, Jie Zhou, Qin Chen, Liang He

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

AI总结 研究针对可执行智能体训练数据扩展瓶颈，提出需求优先框架NexForge，通过需求发现、任务编译等步骤生成训练数据，提升了模型在多个基准测试中的性能，助力Nex-N2模型达到开源先进水平。

A Scientific Human-Agent Reproduction Pipeline

一种科学人机再生产流水线

Joschka Birk, Gregor Kasieczka, Siddharth Mishra-Sharma, Benjamin Nachman, Dennis Noll, Tanvi Wamorkar

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

AI总结 本文提出SHARP框架，通过人机协作实现科学分析的再生产，通过AI代理自动执行代码生成、测试和质量保证，研究人员在关键节点提供反馈和指导，提升科学理解而非替代人类。

Comments 6 pages, 1 figure, submitted to 2026 Conference on Physics and AI (PAI26)

Design-Life Levels for Environmental Extremes: A Dependence-Aware Block-Maxima Workflow for Severity and Persistence

环境极值的设计寿命水平：一种考虑依赖性的严重性与持续性块最大值工作流

Tuoyuan Cheng, Xiao Peng, Achmad Choiruddin, Xiaogang He, Kan Chen

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

AI总结 提出一种依赖感知的块最大值工作流，统一估计极端严重性、聚类持续性及设计寿命水平，通过滑动块最大值分位数缩放和稳定块窗口池化方法，在短记录依赖数据中改善区间校准，应用于水文和保险损失数据。

Trust-as-a-Service: Intelligent Collaboration Orchestration via Model Context Protocol-Aided Agentic AI

信任即服务：基于模型上下文协议辅助的自主人工智能的智能协作编排

Botao Zhu, Xianbin Wang

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

AI总结 提出信任即服务（TaaS）范式，通过模型上下文协议（MCP）辅助的自主AI框架，实现面向不同任务需求的自主信任评估与协作者选择，达到100%选择准确率和高可靠性。

When Surface Form Changes Moderation Decisions: A Paired Study of Code-Mixed Workflow Instability

当表面形式改变审核决策：代码混合工作流不稳定性的配对研究

Suraj Babu Thimma Krishnaram, Yibo Hu, Karthikeyan Saravanan

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

AI总结 通过配对评估设置，研究在清洁英语与泰米尔语-英语代码混合输入下，仇恨审核工作流的变化，发现代码混合导致决策翻转率高达0.265，并增加审核负担和误报。

SkillJect: Effectively Automating Skill-Based Prompt Injection for Skill-Enabled Agents

SkillJect：有效自动化基于技能的提示注入以针对具备技能的代理

Xiaojun Jia, Jie Liao, Simeng Qin, Jindong Gu, Wenqi Ren, Xiaochun Cao, Yang Liu, Philip Torr

机构 * Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学，新加坡） ； Chongqing University, China（重庆大学） ； Northeastern University, China（东北大学） ； Sun Yat-sen University, China（中山大学） ； University of Oxford, UK（牛津大学） 纠错

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

AI总结 SkillJect 是首个自动化生成有效中毒技能的框架，通过隐藏恶意负载和重写指令通道，提升攻击效果，揭示可重用技能生态中的持久性攻击向量。

Chronos: The AI Co-Historian

迈向AI历史学家：从原始资料中进行代理信息提取

Lorenz Hufe, Niclas Griesshaber, Gavin Greif, Sebastian Oliver Eck, Pieter Francois, Wojciech Samek, Christian Schroeder de Witt, Philip Torr

机构 * Torr Vision Group, Department of Engineering Science, University of Oxford（牛津大学工程科学系托尔视觉组） ； Oxford Centre for Economic and Social History, University of Oxford（牛津大学牛津经济与社会史中心） ； Faculty of Music, University of Oxford（牛津大学音乐学院） ； Fraunhofer HHI（弗劳恩霍夫海因里希·赫兹研究所） 纠错

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

AI总结 本文介绍Chronos项目首个模块，通过自然语言交互将历史文献图像转化为数据，允许历史学家自定义流程、评估模型性能并迭代优化。

A validity-guided workflow for robust large language model research in psychology

面向心理学中鲁棒大语言模型研究的有效性导向工作流程

Zhicheng Lin

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

AI总结 本文提出一个六阶段工作流程，通过整合心理测量与因果推断，提升心理学中大语言模型研究的有效性，强调研究目标、计算工具验证、实验设计、透明执行、数据分析和结果报告的全面性。

Journal ref Behavior Research Methods, 58, 216 (2026)

A case study of evaluating AI agents on a neuroscience data-to-discovery pipeline

评估AI代理在神经科学数据到发现流程中的案例研究

Kai A. Horstmann, Ethan Lin, Alice A. Robie, Jennifer J. Sun, Kristin Branson

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； HHMI Janelia Research Campus（霍华德·休斯医学研究所贾雷尔研究园区） 纠错

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

AI总结 本研究评估通用编码代理在果蝇光遗传学数据到发现流程中的表现，发现代理能解决单个阶段任务，但端到端流程仍超出其能力，主要挑战包括缺乏预定义迭代标准和科学判断能力。

Comments Peer-reviewed conference paper

Journal ref Third Conference on Language Modeling (COLM 2026)

CausalForge: A Formally Grounded, Self-Improving Agentic Framework for Automated Research in Causal Inference

因果锻造：一个用于因果推理自动化研究的形式化基础、自我改进的智能框架

Jiyuan Tan, Vasilis Syrgkanis

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

AI总结 提出因果锻造框架用于因果推理自动化研究，结合因果论库与因果史密斯智能管道，通过声明审核增强内核验证，并用自主研究工件评估系统，为因果推理自动化研究提供新途径。

Compiled AI: Deterministic Code Generation for LLM-Based Workflow Automation

编译AI：基于LLM的工作流自动化确定性代码生成

Geert Trooskens, Aaron Karlsberg, Anmol Sharma, Lamara De Brouwer, Max Van Puyvelde, Matthew Young, John Thickstun, Gil Alterovitz, Walter A. De Brouwer

机构 * XY.AI Labs, Palo Alto, CA（XY.AI实验室，帕洛阿尔托） ； Stanford University School of Medicine, Stanford, CA（斯坦福大学医学院，斯坦福） ； Cornell University, Department of Computer Science, Ithaca, NY（康奈尔大学计算机科学系，伊萨卡） ； Brigham and Women’s Hospital / Harvard Medical School, Boston, MA（布莱根妇女医院/哈佛医学院，波士顿） 纠错

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

AI总结 本文研究编译AI，一种大语言模型在编译阶段生成可执行代码，随后工作流确定性执行的范式。重点探讨其在高风险企业工作流中的应用，尤其在医疗领域，强调可靠性与可审计性。

Comments 14 pages, 2 figures, 3 tables

AuditRepairBench: A Paired-Execution Trace Corpus for Evaluator-Channel Ranking Instability in Agent Repair

AuditRepairBench：用于评估智能体修复中评估器通道排名不稳定性的配对执行跟踪语料库

Yuelin Hu, Zhenbo Yu, Zhengxue Cheng, Wei Liu, Li Song

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Maritime University（上海 Maritime University） 纠错

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

AI总结 研究智能体修复排行榜因评估器重新配置而重新排序的问题，通过AuditRepairBench语料库及模块化筛选架构实现评估器通道阻塞排名不稳定性评估，经多种验证和实验，证明筛选引导盲补丁能有效减少排名位移。

Comments The authors have identified substantial issues in the experimental design and evaluation that affect the validity of the main conclusions. Therefore, the authors have decided to withdraw this manuscript

RollArt: Disaggregated Multi-Task Agentic RL Training at Scale

RollArt: 可分解的多任务智能体强化学习规模化训练

Wei Gao, Yuheng Zhao, Tianyuan Wu, Shaopan Xiong, Weixun Wang, Dakai An, Lunxi Cao, Dilxat Muhtar, Zichen Liu, Haizhou Zhao, Ju Huang, Siran Yang, Yongbin Li, Wenbo Su, Jiamang Wang, Lin Qu, Bo Zheng, Wei Wang

机构 * HKUST（香港科技大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Tongyi Lab, Alibaba（阿里云实验室） 纠错

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

AI总结 提出RollArt系统，通过将强化学习流水线分解到异构硬件上，实现多任务智能体RL的高效训练，相比现有系统减少1.31-2.05倍训练时间。

Comments 19 pages, 15 figures

From Quality Properties to Practice: A Guideline and Workflow for Explainability Requirements

从质量属性到实践：可解释性需求的指南与工作流

Martin Obaidi, Jakob Droste, Hannah Deters, Marc Herrmann, Michel Krahl, Kurt Schneider

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

AI总结 提出一个基于指南的迭代工作流，通过结构化文献综述、开发者访谈和从业者调查提炼出十个核心质量属性，并开发工具支持，实验表明工具辅助可减少23.5%的制定时间且需求质量与手动编写相当。

Comments This paper has been accepted at the research track of the 34th IEEE International Requirements Engineering Conference (RE 2026)

MechMath: Sorrifier-Driven Formal Decomposition Workflow for Automated Theorem Proving

Mechanic：基于遗憾的正式分解工作流用于自动定理证明

Ruichen Qiu, Yichuan Cao, Junqi Liu, Dakai Guo, Xiao-Shan Gao, Lihong Zhi, Ruyong Feng

机构 * Academy of Mathematics and Systems Science, CAS（数学与系统科学研究院，中国科学院） ； School of Advanced Interdisciplinary Sciences, UCAS（交叉科学学院，中国科学院大学） ； School of Mathematical Science, UCAS（数学科学学院，中国科学院大学） 纠错

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

AI总结 Mechanic通过基于遗憾的正式分解策略提升自动定理证明效率，有效解决传统方法在处理失败尝试时的效率与上下文过长问题。

Comments Published as a conference paper at COLM 2026

AttriMem: Attribution-Guided Process Feedback for Agent Memory Construction

AttriMem：用于智能体记忆学习的归因引导过程反馈

Qinfeng Li, Yuntai Bao, Xinyan Yu, Hongze Chen, Yanming Liu, Huifeng Zhu, Yier Jin, Jintao Chen, Wenqi Zhang, Xuhong Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 研究针对LLM智能体有效构建记忆难的问题，提出AttriMem框架，通过用token级对最终答案贡献的局部奖励增强全局结果奖励，以学习记忆构建策略，实验表明该框架性能优于多种基线，具有泛化性且稳定了RL优化。

flowengineR: A Modular and Extensible Framework for Fair and Reproducible Workflow Design in R

flowengineR：R语言中用于公平性与可复现性工作流设计的模块化可扩展框架

Maximilian Willer, Peter Ruckdeschel

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

AI总结 flowengineR是R语言的模块化可扩展框架，用于构建可复现的机器学习工作流，支持公平性等场景下的方法整合与评估，具备透明、可扩展等特性。

Comments 27 pages, 7 figures, 1 table. v2: revised terminology (S7 renamed "Regulatory Suitability", FAIR acronym corrected), added discussion of AI governance frameworks, updated related-work positioning and references, added a caveat on LLM-assisted engine generation, and hedged claims on runtime overhead and synthetic data. Software and reported benchmarks unchanged

When Experience Becomes Instruction: Trajectory Poisoning in Self-Evolving Agent Skill Systems

当经验成为指令：自进化智能体技能系统中的轨迹中毒攻击

Jialuo Chen, Lingqi Jiang, Xinhao Deng, Xiaohu Du, Jianan Ma, Yunhao Feng, Yuqi Qing, Zhihao Yuan, Linkang Du, Jingyi Wang

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

AI总结 本文提出PoisonedEvolution轨迹中毒攻击，针对自进化智能体技能系统的经验转指令过程，在SkillClaw等平台实现高成功率，证明了证据转化是这类系统的安全边界。

How does downsampling affect needle electromyography signals? A generalisable workflow for understanding downsampling effects on high-frequency time series

降采样如何影响针式肌电信号？一种可推广的用于理解降采样对高频时间序列影响的工作流程

Mathieu Cherpitel, Janne Luijten, Thomas Bäck, Camiel Verhamme, Martijn Tannemaat, Anna V. Kononova

机构 * Leiden Institute of Advanced Computer Science（莱顿先进计算机科学研究所） ； Leiden University Medical Centre（莱顿大学医学中心） ； Department of Neurology（神经科） ； Amsterdam University Medical Centre（阿姆斯特丹大学医学中心） 纠错

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

AI总结 本文研究降采样对高频时间序列信号的影响，提出了一种可推广的工作流程，通过结合形状基失真度量和基于特征的机器学习模型分类结果，量化不同降采样算法和因素对波形完整性和预测性能的影响。

Journal ref Volume 127 Part A, 2026, 111061

Agents-K1: Towards Agent-native Knowledge Orchestration

Agents-K1：迈向智能体原生的知识编排

Zongsheng Cao, Bihao Zhan, Jinxin Shi, Jiong Wang, Fangchen Yu, Zhijie Zhong, Yingnan Han, Zijie Guo, Tianshuo Peng, Zhuo Liu, Yi Xie, Xiang Zhuang, Shengji Tang, Yue Fan, Runmin Ma, Shiyang Feng, Xiangchao Yan, Anran Liu, Peng Ye, Wenlong Zhang, Xiaosong Wang, Shufei Zhang, Chunfeng Song, Fenghua Ling, Jie Zhou, Liang He, Bo Zhang, Lei Bai

机构 * PJLab（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 提出Agents-K1管道，将原始文档转化为智能体原生科学知识图谱，通过多模态解析器、GRPO训练的4B信息抽取骨干和三源智能体接口，实现科学信息抽取、知识图谱构建和多跳推理。

Agentic Artificial Intelligence for Multistage Physics Experiments at a Large-Scale User Facility Particle Accelerator

面向大规模用户设施粒子加速器的多阶段物理实验的代理AI

Thorsten Hellert, Drew Bertwistle, Simon C. Leemann, Antonin Sulc, Marco Venturini

机构 * Lawrence Berkeley National Laboratory（伯克利国家实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出首个基于语言模型的代理AI系统，实现大规模用户设施粒子加速器上多阶段物理实验的自动化执行，通过结构化执行计划减少准备时间并确保安全约束。

Journal ref Phys. Rev. Research 8, L012017 (2026)

Formal Semantics for Agentic Tool Protocols: A Process Calculus Approach

智能体工具协议的形式语义：一种进程演算方法

Andreas Schlapbach

机构 * Swiss Federal Railways (SBB)（瑞士联邦铁路公司） 纠错

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

AI总结 本文通过进程演算形式化两种智能体工具协议（SGD和MCP），证明它们在映射Phi下结构互模拟，但反向映射有损，进而提出MCP+扩展实现完全等价。

Comments Logical flaw in Theorem 21

Scalable AI-assisted Workflow Management for Detector Design Optimization Using Distributed Computing

基于分布式计算的可扩展AI辅助探测器设计优化工作流管理

Derek Anderson, Amit Bashyal, Markus Diefenthaler, Cristiano Fanelli, Wen Guan, Tanja Horn, Alex Jentsch Meifeng Lin, Tadashi Maeno, Kei Nagai, Hemalata Nayak, Connor Pecar, Karthik Suresh, Fang-Ying Tsai, Anselm Vossen, Tianle Wang, Torre Wenaus

机构 * Brookhaven National Laboratory（布鲁克海文国家实验室） ； The Catholic University of America（美国天主教大学） ； Duke University（杜克大学） ； Stony Brook University（石溪大学） 纠错

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

AI总结 提出一种结合多目标贝叶斯优化与PanDA-iDDS工作流引擎的AI辅助框架，用于协调异构资源上的迭代仿真，实现高维参数空间的高效探索，并在ePIC和dRICH探测器设计中验证了自动化、可扩展性和效率提升。

How Your Credentials Are Leaked by LLM Agent Skills: An Empirical Study

你的凭证如何被LLM智能体技能泄露：一项实证研究

Zhihao Chen, Ying Zhang, Yi Liu, Gelei Deng, Yuekang Li, Yanjun Zhang, Jianting Ning, Leo Yu Zhang, Lei Ma, Zhiqiang Li

机构 * Griffith University（格里菲斯大学） ； Wake Forest University（威克森林大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of New South Wales（新南威尔士大学） ； Zhejiang Sci-Tech University（浙江科技学院） ； The University of Tokyo（东京大学） ； University of Alberta（阿尔伯塔大学） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 首次大规模实证研究LLM智能体技能中的凭证泄露问题，通过分析170,226个技能样本，识别出520个受影响技能和10种泄露模式，发现76.3%的案例需跨模态分析，调试日志占73.5%的漏洞，89.6%的泄露凭证可立即利用。

Comments Accepted to ASE 2026 (The 41st IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering)