AI Agent

Surrogate Assisted Pedestrian Protection Design via a Foundation Model Orchestrated Workflow

基于基础模型编排工作流的代理辅助行人保护设计

Osamu Ito, Akihiko Katagiri, Yoshikazu Nakagawa, Shin Saeki, Jun Shiraishi, Masato Sasaki

机构 * Honda Motor Co., Ltd.（本田汽车有限公司） 纠错

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

AI总结 提出首个基础模型编排的碰撞安全设计工作流，集成代理模型、多目标进化搜索、几何生成器和自然语言接口，将行人保护评估时间从数小时降至秒级。

Journal ref ICLR 2026 Workshop The 2nd Workshop on Foundation Models for Science

The Integrator Advantage: Controlled Agentic AI for Small and Medium-Sized Companies

集成优势：面向中小企业的受控代理型人工智能

Christopner Koch, Joshua A. Wellbrock

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 本文提出代理型AI对中小企业的近期价值在于受控部分自主性，而非完全自主或减员，并给出集成框架以提升生产力。

Comments 10 pages, 15 tables

A Formal Framework for Declarative Agentic AI in Business Process Analysis

业务流程分析中声明式智能体AI的形式化框架

Mohammad Azarijafari, Luisa Mich, Michele Missikoff

机构 * University of Trento（特伦托大学） ； Istituto di Analisi dei Sistemi ed Informatica (IASI) “Antonio Ruberti”, National Research Council (CNR)（国家研究委员会（CNR）安东尼奥·鲁贝蒂系统分析与信息学研究所（IASI）） 纠错

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

AI总结 提出基于AGO方法的形式化框架，通过集合论和数学逻辑定义智能体、目标和对象实体及其交互，构建业务流程知识库以支持结构化查询、增量更新和自动生成工作流。

Human-Enhanced Loop Modeling (HELM): Agent-Based Finite Element Modeling of Concrete Bridge Barriers

人类增强循环建模（HELM）：基于智能体的混凝土桥梁护栏有限元建模

Quankai Wang, Yulin Xie, Tongfei Yang, Minghui Cheng, Ran Cao

机构 * College of Civil Engineering, Hunan University（湖南大学土木工程学院） ； Department of Civil and Architectural Engineering, University of Miami（迈阿密大学土木与建筑系） ； School of Architecture, University of Miami（迈阿密大学建筑学院） 纠错

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

AI总结 提出HELM框架，通过人机协作将有限元建模分解为可验证的检查点，在MASH TL-4和TL-5条件下将自主建模成功率从20%提升至75%。

Formalizing Numerical Analysis: An Agent Pipeline and Quality Audit Beyond Kernel Acceptance

数值分析的形式化：超越内核接受的智能体流水线与质量审计

Theodore Meek, Siyuan Ge, Di Qiu Xiang, Simon Chess, Vasily Ilin

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 提出一种编码智能体流水线，将数值分析教材形式化为Lean 4代码，并引入三维质量评估框架（语义正确性、Mathlib复用、跨文件复用），发现编译通过掩盖了不忠实的形式化模式。

From Verdict to Process: Agentic Reinforcement Learning for Multi-Stage Fact Verification

从判决到过程：面向多阶段事实核查的智能体强化学习

Rongxin Yang, Shenghong He, Siyuan Zhu, Chao Yu

机构 * School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University（中山大学计算机科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 提出ProFact框架，通过智能体强化学习端到端优化多阶段事实核查流程，引入过程感知奖励解决稀疏延迟监督问题，提升验证性能和推理效率。

Beyond the YAML File: Understanding Real-World GitHub Actions Workflow Adoption

超越YAML文件：理解真实世界的GitHub Actions工作流采用

Ali Khatami, Carolin Brandt, Andy Zaidman

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

AI总结 通过分析952个仓库的258,300条工作流运行记录，识别出三种失败响应模式，发现高使用强度与低失败率相关，并揭示了配置-使用差距。

OpenAgenet / OAN White Paper: Open Infrastructure for Trusted Agent Interconnection

OpenAgenet/OAN：可信智能体互连的开放基础设施

Jinliang Xu

机构 * China Academy of Information and Communications Technology（信息与通信技术研究院） 纠错

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

AI总结 针对智能体从孤立应用转向开放多运营商网络时面临的身份验证、治理状态、发现授权、新鲜度和信任证据问题，提出协议无关的信任层OAN，通过根治理身份准入、注册商辅助注册、根验证包发布、授权感知发现和签名可信调用来实现可信互连。

From Prompt to Service: An SLM-Based Agent Orchestration Gateway for AI-Driven Virtual Worlds

从提示到服务：基于SLM的AI驱动虚拟世界代理编排网关

Louis Nisiotis, Aimilios Hadjiliasi

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于小语言模型的代理编排网关，通过意图驱动的服务路由解耦虚拟世界客户端与异构AI后端，并在虚拟博物馆测试床中验证了其可行性和效率。

A Benchmarking Framework for Multimodal User Interface Toolkits: Comparing Modality Coverage, Developer Workflow, and Experimental Support

多模态用户界面工具包的基准测试框架：比较模态覆盖、开发者工作流和实验支持

Ariton Verush

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

AI总结 本文提出一个基于文档分析、技术比较和未来开发者评估的结构化基准框架，从模态覆盖、开发者体验和实验支持三个维度比较多模态用户界面工具包。

Comments 13 pages, 3 tables, 1 figure. Benchmarking framework paper revised and expanded from an HCI seminar draft

TalkPlayData 2: An Agentic Synthetic Data Pipeline for Multimodal Conversational Music Recommendation

TalkPlayData 2：用于多模态对话式音乐推荐的智能体合成数据流水线

Keunwoo Choi, Seungheon Doh, Juhan Nam

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 提出TalkPlayData 2，一个由智能体数据流水线生成的多模态对话式音乐推荐合成数据集，通过多角色大语言模型模拟对话并覆盖多种场景，以支持生成式推荐模型训练。

Comments 2025-10-08: updating the stat table with the latest numbers. updated the abstract per the latest license terms

Digging Up Citations: FOSSIL, a Dataset and Workflow for Reference Extraction in Law and the Humanities

挖掘引文：FOSSIL——法律与人文学科参考文献提取的数据集与工作流

Luca Foppiano, Christian Boulanger

机构 * University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） 纠错

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

AI总结 针对法律和人文学科脚注中参考文献提取的挑战，本文提出FOSSIL数据集、PDF-TEI编辑器、标注工作流和Grobid特化模块，将提取质量从0.36提升至0.72（micro-F1）。

Comments This is an extended abstract, peer-reviewed and presented at CiteX2026 https://sites.google.com/view/workshop-on-citation-extractio/startseite

Securing Agentic AI Systems -- A Multilayer Security Framework

保护自主AI系统——一种多层安全框架

Sunil Arora, John Hastings

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 针对自主AI系统的独特安全挑战，本文采用设计科学研究方法，提出了一种生命周期感知的安全框架MAAIS，并引入自主AI的CIAA概念，通过多层防御机制确保AI生命周期的机密性、完整性、可用性和问责性，最后利用MITRE ATLAS进行验证。

Comments 6 pages, 2 figures, 1 table

Journal ref 2025 IEEE 5th International Conference on Robotics, Automation, and Artificial Intelligence (RAAI)

Automatically Attacking Software Reverse Engineering AI Agents

自动攻击软件逆向工程AI代理

Brian Crawford, Justin Phillips, Patrick McClure

机构 * Naval Postgraduate School（海军学院） 纠错

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

AI总结 提出基于遗传算法的对抗性提示生成技术（AutoDAN变体），通过注入无关字符串变量欺骗LLM驱动的反汇编与反编译系统，导致其错误分析二进制可执行文件。

Protocol for evaluating ChatGPT in biomedical association generation and verification using a RAG-enabled, cross-model majority voting workflow

使用RAG支持的跨模型多数投票工作流评估ChatGPT在生物医学关联生成与验证中的协议

Ahmed Abdeen Hamed, Luis M. Rocha

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

AI总结 提出一个协议，通过RAG和跨模型多数投票工作流评估ChatGPT生成疾病中心生物医学关联的能力，并验证其可靠性。

Comments Main Manuscript and Supplementary Information. Both are equally important

Journal ref STAR Protocols, 2026; 7

It`s All About Speed: AI`s Impact on Workflow in Music Production

一切都关乎速度：AI对音乐制作工作流程的影响

Finn McClellan, Fabio Morreale

机构 * Waipapa Taumata Rau - University of Auckland, Auckland (Aotearoa - New Zealand)（瓦伊帕塔玛拉大学——奥克兰大学，奥克兰（奥特亚罗——新西兰）） ； Sony AI, Barcelona (Spain)（索尼AI，巴塞罗那（西班牙）） 纠错

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

AI总结 通过民族志研究，探讨AI和自动化工具如何影响音乐制作工作流程，重点关注录音工程师、混音师和制作人的使用体验与态度，并分析速度、可控性与创造性自主权之间的张力及其缓解方法。

Comments Audio Engineering Society Conference Paper - Presented at the AES International Conference on Machine Learning and Artificial Intelligence for Audio 2025 - September 8-10, London, UK

OpenClawBench: Benchmarking Process-side Anomalies in Real-world Agent Execution Trajectories

OpenClawBench: 真实智能体执行轨迹中过程侧异常的基准测试

Yibing Liu, Yangze Liu, Xiaolong Yin, Bin Wang, Chong Zhang, Hao Yin, Zhongyi Han

机构 * School of Software, Shandong University（山东大学软件学院） ； School of Artificial Intelligence, Nanjing University（南京大学人工智能学院；南京大学新型软件技术国家重点实验室） ； State Key Laboratory of Novel Software Technology, Nanjing University（医学人工智能中心；青岛中医药科学院；海洋传统中医研究所，山东中医药大学） ； Center for Medical Artificial Intelligence（四川大学软件工程学院） ； Qingdao Academy of Chinese Medical Sciences ； Institute of Marine Traditional Chinese Medicine, Shandong University of Traditional Chinese Medicine ； School of Software Engineering, Sichuan University 纠错

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

AI总结 提出OpenClawBench数据集，通过FullTax标注框架量化智能体执行中的过程侧异常，揭示仅基于结果评估的不足。

Comments 37 pages, 1 figure, 43 tables

From Chat to Interview: Agentic Requirements Elicitation with an Experience Ontology

从聊天到访谈：基于经验本体的智能需求获取

Dongming Jin, Zhi Jin, Yaotian Yang, Linyu Li, Zheng Fang, Yuanpeng He, Wenchun Jing, Xiaohong Chen

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

AI总结 提出OntoAgent智能体，通过构建经验本体引导需求访谈，实现自动化、系统化且可解释的需求获取，在网站应用领域显著提升获取效果和提问效率。

Journal ref RE 2026

On the GitHub Actions Language: Usage, Evolution, and Workflow Reliability

关于 GitHub Actions 语言：使用、演变和工作流可靠性

Aref Talebzadeh Bardsiri, Alexandre Decan, Tom Mens

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

AI总结 本文通过分析 49K 仓库中的 260K 工作流，实证研究了 GitHub Actions 语言结构的使用和演变如何影响工作流可靠性与可维护性，发现复杂工作流与高失败率和维护成本相关，并识别出与风险相关的特定特征。

Certified Purity for Cognitive Workflow Executors: From Static Analysis to Cryptographic Attestation

认知工作流执行器的认证纯度：从静态分析到密码学证明

Alan L. McCann

机构 * Mashin, Inc.（Mashin公司） 纠错

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

AI总结 提出一种认证纯度架构，通过WebAssembly编译、密码签名证书和运行时验证门，将认知工作流系统中的治理执行从运行时约定转变为结构性能力边界，消除BEAM虚拟机上的对抗性绕过。

Comments 23 pages, 4 figures, 8 tables. Companion proofs: https://github.com/mashin-live/governance-proofs. Project: https://mashin.live. Updated license

Effect-Transparent Governance for AI Workflow Architectures: Semantic Preservation, Expressive Minimality, and Decidability Boundaries

AI工作流架构的效果透明治理：语义保持、表达最小性与可判定性边界

Alan L. McCann

机构 * Mashin, Inc.（Mashin公司） 纠错

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

AI总结 本文通过机器验证的形式化方法，证明在AI工作流架构中，效果级治理可以在不降低内部计算表达性的前提下实施，并建立了治理与计算表达性正交的理论基础。

Comments 15 pages. Companion proofs: https://github.com/mashin-live/governance-proofs. Project: https://mashin.live. v2: corrected cross-reference identifiers for companion papers. License updated

The Daily Dose: Workflow-Integrated Large Language Model Automation for Clinical Summarization and Trial Identification in Radiation Oncology

每日剂量：工作流集成的大型语言模型自动化在放射肿瘤学中的临床总结和试验识别

Jason Holmes, Federico Mastroleo, Mariana Borras-Osorio, Srinivas Seetamsetty, Satomi Shiraishi, Mirek Fatyga, Judy C. Boughey, Cornelius A. Thiels, William G. Breen, Daniel J. Ma, Daniel K. Ebner, David M. Routman, Brady S. Laughlin, Carlos E. Vargas, Samir H. Patel, Sujay A. Vora, Nadia N. Laack, Andrew Y. K. Foong, Wei Liu, Mark R. Waddle

机构 * Department of Radiation Oncology, Mayo Clinic, Phoenix, AZ, United States（辐射肿瘤科，梅奥诊所，凤凰城，亚利桑那州，美国） ； Department of Radiation Oncology, Mayo Clinic, Rochester, MN, United States（辐射肿瘤科，梅奥诊所，罗切斯特，明尼苏达州，美国） ； Division of Radiation Oncology, IEO, European Institute of Oncology, IRCCS, Milan, Italy（放射肿瘤学部，IEO，欧洲肿瘤研究所，IRCCS，米兰，意大利） 纠错

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

AI总结 本文介绍了一个名为“每日剂量”的LLM驱动的自动化临床总结和临床试验识别系统，该系统集成到常规放射肿瘤学实践中，并通过混合方法评估其可用性、满意度和感知有用性，结果显示高使用率和满意度。

Comments 28 pages, 4 figures, 1 table

Neural Router: Semantic Content Matching for Agentic AI

神经路由器：面向智能体AI的语义内容匹配

Lauri Lovén, Abhishek Kumar, Alexander Engelhardt, Alaa Saleh, Roberto Morabito, Xiaoli Liu, Naser Hossein Motlagh, Sasu Tarkoma

机构 * Future Computing Group, University of Oulu（奥卢大学未来计算组） ； Department of Computer Science, University of Helsinki（赫尔辛基大学计算机科学系） ； Department of Communication Systems, EURECOM（EURECOM通信系统部门） 纠错

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

AI总结 本文提出将大语言模型作为内容发布/订阅代理的语义匹配引擎，通过分析上下文窗口交叉点和判别能力交叉点，实现成本-准确性权衡，并给出三个可组合算法和自主LLM层级选择框架。

Comments 35 pages, 12 figures. Combined main paper and electronic supplement, folded into one document for arXiv

GRAIL: AI translation for scientists application workflow on satellite data

GRAIL：面向卫星数据科学家应用工作流的AI翻译

Zhuocheng Shang, Ahmed Eldawy

机构 * University of California, Riverside（加州大学河滨分校） 纠错

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

AI总结 提出GRAIL系统，通过LangGraph管道将Python地理空间工作流翻译为可扩展的Spark程序，无需科学家学习新框架。

Proper Scoring Rules for Agentic Uncertainty Quantification

智能体不确定性量化的适当评分规则

Suresh Raghu, Satwik Pandey, Shashwat Pandey

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 针对语言模型智能体轨迹中的不确定性信号，提出严格适当的轨迹评分规则TPS，用于评估逐步骤成功概率过程，并处理删失数据。

Comments 38 pages, 2 figures

Harnessing AtomisticSkills for Agentic Atomistic Research

利用原子技能实现代理原子研究

Bowen Deng, Bohan Li, Matthew Cox, Hoje Chun, Juno Nam, Artur Lyssenko, Sathya Edamadaka, Jurgis Ruza, Xiaochen Du, Nofit Segal, Jesus Diaz Sanchez, Mingrou Xie, Ty Perez, Yu Yao, Miguel Steiner, Sauradeep Majumdar, Charles B. Musgrave, Anirban Chandra, Abhirup Patra, Detlef Hohl, Connor W. Coley, Ju Li, Rafael Gómez-Bombarelli

机构 * Department of Materials Science ； Engineering, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA 02139, USA ； Department of Chemical Engineering, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA 02139, USA ； Department of Chemistry, Kookmin University, Seoul 02707, Republic of Korea ； Harvard University, Department of Chemistry ； Department of Chemistry, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA 02139, USA ； Department of Nuclear Science ； Shell Information Technology International Inc., Texas 77082, United States ； Shell International Exploration \& Production Inc., Texas 77079, United States 纠错

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

AI总结 提出AtomisticSkills框架，通过分层分解科学工作流为技能和工具，使通用AI编码代理能够进行原子级研究，并在多个科学任务中验证其能力。

Large Language Model Agent for User-friendly Chemical Process Simulations

面向用户友好的化学过程模拟的大语言模型代理

Jingkang Liang, Niklas Groll, Gürkan Sin

机构 * Process and System Engineering Center（过程与系统工程中心） ； Department of Chemical and Biochemical Engineering（化学与生物化学工程系） ； Technical University of Denmark（丹麦技术大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于大语言模型的代理，通过Model Context Protocol与AVEVA Process Simulation集成，实现自然语言交互进行化学过程模拟，提升非专业用户对复杂过程设计、仿真和优化的访问能力。

An Application-Layer Multi-Modal Covert-Channel Reference Monitor for LLM Agent Egress

面向LLM代理出站的应用层多模态隐通道参考监控器应用

Alfredo Metere

机构 * Enclawed, LLC（Enclawed公司） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种应用层多模态隐通道参考监控器，用于检测和防止LLM代理在消息中泄露数据，通过多阶段文本管道、媒体加密器和残余容量测量来实现对隐通道的监控和管理。

PrivScope: Task-scoped Disclosure Control for Hybrid Agentic Systems

PrivScope：面向混合代理系统的任务范围披露控制

Shafizur Rahman Seeam, Zhengxiong Li, Zhiyuan Yu, Yimin, Chen, Yidan Hu

机构 * Rochester Institute of Technology（罗切斯特理工学院） ； University of Colorado Denver（科罗拉多大学丹佛分校） ； Texas A&M University（德克萨斯大学阿姆斯特朗分校） ； University of Massachusetts Lowell（马萨诸塞大学洛厄尔分校） 纠错

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

AI总结 本文提出PrivScope，一种在本地与云语言模型之间实施任务范围披露控制的可信本地负载管理者，旨在防止在混合代理系统中因任务无关上下文、先前工作流残留信息和过于具体的敏感细节导致的过度披露问题。

From Intent to AI Pipelines: A Controlled Agentic Framework for Non-AI Expert Scientists

从意图到AI流水线：一种受领域驱动的可控代理框架，用于非AI专家科学家

Hyacinth Ali, Jessie Galasso-Carbonnel, Houari Sahraoui

机构 * University of Montreal（蒙特利尔大学） ； McGill University（麦吉尔大学） 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DDAP框架，通过分阶段交互帮助非AI专家科学家系统构建AI流水线及其实现代码，展示了可控代理框架在生成竞争性AI流水线方面的有效性。