AI Agent

Coordination of Decisions in a Spatial Agent Model

Frank Schweitzer, Joerg Zimmermann, Heinz Muehlenbein

专题命中 工作流自动化 ：agent(title,abstract)

Comments submitted for publication in Physica A (31 pages incl. 17 multi-part figures)

Journal ref Physica A, vol. 303, no. 1-2 (2002) pp. 189-216

McRunjob: A High Energy Physics Workflow Planner for Grid Production Processing

Gregory E. Graham, Dave Evans, Iain Bertram

专题命中 工作流自动化 ：workflow(title,abstract)

Comments CHEP 2003 serial number TUCT007

Journal ref ECONFC0303241:TUCT007,2003

From Design to Production Control Through the Integration of Engineering Data Management and Workflow Management Systems

J-M. Le Goff, G. Chevenier, A. Bazan, T. Le Flour, S. Lieunard, S. Murray, J-P. Vialle, N. Baker, F. Estrella, Z. Kovacs, R. McClatchey, G. Organtini, S. Bityukov

专题命中 工作流自动化 ：workflow(title,abstract)

Comments 18 pages, 13 figures

Workflow Automation with Lotus Notes for the Governmental Administrative Information System

Saulius Maskeliunas

专题命中 工作流自动化 ：workflow(title,abstract)

Comments 8 pages, 7 figures

ARGUS: MCP-Grounded Root Cause Analysis for Kubernetes Incidents

ARGUS：基于MCP的Kubernetes事件根本原因分析工具

Ergi Senja, Seyed Mohammad Reza Razavi Zadegan, Philipp Leitner

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

AI总结 ARGUS是一款基于MCP的Kubernetes事件根本原因分析助手，通过标准化MCP服务器关联LLM与实时可观测数据，在Slack频道提供诊断摘要，经评估其能100%识别根本原因，但修复建议可信度不足。

Comments 11 pages, 5 figures

Spark-to-Paper: End-to-End Research Paper Generation as a Composable Skill

Spark-to-Paper：作为可组合技能的端到端研究论文生成系统

Zhuoyang Qian, Biao Wu, Yiran Wang, Chris D Yan, Desan Dai, Liangwei Zheng, Jin Jiang, Junsheng Zhang, Wenhao Wang

机构 * Vast Intelligence Lab（星智实验室） ； University of Technology Sydney（悉尼科技大学） 纠错

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

AI总结 Spark-to-Paper是在现有编码助手中实现的端到端研究论文生成系统，含13项可组合技能，在8个研究主题中实现高引用与图表有效性，提升伪造检测率，成本与耗时较低。

Comments 24 pages, 10 figures

The Capability Ladder: A Curriculum-Modernization Framework for Workforce Readiness in the AI Era

能力阶梯：AI时代劳动力准备的课程现代化框架

Majid Memari, George Rudolph

机构 * Utah Valley University（犹他谷大学） 纠错

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

AI总结 本文提出AI时代劳动力准备的能力阶梯课程现代化框架，将AI增强工作按操作自主性分为五级，映射到课程更新等，主张围绕持久能力针对性现代化而非全面替换。

Building AI That Works: ESnet's Pragmatic Approach to AI-Driven Operational Excellence

构建有效的人工智能：ESnet实现人工智能驱动卓越运营的务实方法

Bin Dong, Sukhada Gholba, Brooklin Gore, Shawn Kwang, David Mitchell, Samuel Oehlert, Garrett Stewart, Brendan White, Luke Baker, Ed Balas, Britt Gathright, Chin Guok, Jon-Paul Heron, John MacAuley, Scott Richmond, Chris Robb, Chris Tracy, Kesheng Wu

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

AI总结 ORBIT项目针对ESnet运营痛点，将智能人工智能集成到ServiceNow平台，采用模块化分层架构，以版本化、测试的“技能”管理工具链，完成多项任务，减少步骤、消除错误模式，获广泛应用。

Alignment of a Total Automation Economy

完全自动化经济的协调

David McAllester

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

AI总结 从完全自动化经济角度探讨经济理论，回顾康托罗维奇的主体定理，分析发现主体对经济的管理存在协调漏洞，经济管理与人类价值观因主体动机和价格脱节而产生分歧。

Nonuniformity Principle in Human-AI Coworking

人机协作中的非均匀性原则

An Luo, Jie Ding

机构 * University of Minnesota（明尼苏达大学） ； School of Statistics（统计学院） 纠错

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

AI总结 研究人机协作中人类监督与人工智能效率的矛盾，提出在人机协作中放置监督阶段的问题，开发非均匀性原则，即在工作流程中以非递减间隔放置监督阶段，并在撰写文献综述和构建网站的工作流程中实证验证。

Traccia: An OpenTelemetry-Based Governance Platform for AI Systems

Traccia：一个基于OpenTelemetry的人工智能系统治理平台

Nutan Kumar Naik, Aditya Kumar Saroj, Vijay Prasad Poudel, Saurav Samantray, Abhishek Patel

机构 * National Institute of Technology Rourkela（鲁尔基国立技术学院） 纠错

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

AI总结 研究针对大语言模型和人工智能驱动智能体发展带来的软件治理问题，提出基于OpenTelemetry构建多层次人工智能治理堆栈Traccia，通过添加遥测数据等解决对齐问题，自动创建合规证据包，为企业管理自主人工智能系统创建机器可读基础。

Comments 26 pages, 2 figures, 3 tables, Declaration of generative AI and AI-assisted technologies in the writing process, Declaration of competing interest

Process-Reward Tactic Evolution for Long-Horizon Bioinformatics Workflows

长周期生物信息学工作流的过程奖励策略演化

Lingzhi Yang, Yubo Fan, Song Wu, Gilchan Park

机构 * Stony Brook University（石溪大学） ； Vanderbilt University（范德堡大学） ； Brookhaven National Lab（布鲁克海文国家实验室） 纠错

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

AI总结 提出过程奖励策略演化框架，通过Galaxy工作流训练智能体，利用过程验证器将成功和失败轨迹提炼为策略库，提升长周期生物信息学工作流的完成率、生物学正确性和执行效率。

The Rise of AI-Native Software Engineering: Implications for Practice, Education, and the Future Workforce

AI原生软件工程的崛起：对实践、教育和未来劳动力的影响

Mamdouh Alenezi

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

AI总结 本文系统综述了生成式AI和LLM对软件工程的变革，提出AI原生SE的概念框架、九维能力模型、四阶段课程路线图及研究议程，强调培养工程师的判断、验证与编排能力。

An LLM System for Autonomous Variational Quantum Circuit Design

用于自主变分量子电路设计的大语言模型系统

Kenya Sakka, Wataru Mizukami, Kosuke Mitarai

机构 * Center for Quantum Information and Quantum Biology（量子信息与量子生物学中心） ； The University of Osaka（大阪大学） ； Graduate School of Engineering Science（工学研究科） 纠错

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

AI总结 提出一个基于大语言模型的自主代理框架，通过迭代设计量子电路，在量子特征映射和变分量子本征求解器任务中取得优于或媲美现有方法的性能。

Comments 63 pages, 19 figures, 3 tables

From Digital to Physical: Digital Agents as Autonomous Coaches for Physical Intelligence

从数字到物理：数字代理作为物理智能的自主教练

Zixing Lei, Genjia Liu, Yuanshuo Zhang, Qipeng Liu, Yuzhu Cai, Sixiang Chen, Jixian Wu, Yunhong Wang, Weixin Li, Chuan Wen, Bo Zhao, Shanghang Zhang, Wenzhao Lian, Siheng Chen

机构 * School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（上海交通大学人工智能学院） ； Zhongguancun Academy, Beijing, China（中关村学院） ； School of Integrated Circuits, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（上海交通大学集成电路学院） ； School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（上海交通大学计算机科学学院） ； State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University, Beijing, China（北京大学计算机科学学院多媒体信息处理国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 提出EmboCoach-Bench基准，评估LLM代理自主设计具身策略的能力，通过迭代调试和优化，代理在平均成功率上超越人工基线26.5%，并具备自我修正能力。

Comments 53 pages, 12 figures

TAHOE: Text-to-SQL with Automated Hint Optimization from Experience

TAHOE: 基于经验的自动提示优化文本到SQL系统

Zhiyi Chen, Jie Song, Peng Li

机构 * ByteDance Inc.（字节跳动公司） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 提出TAHOE系统，通过错误驱动的提示学习管道将调试痕迹转化为结构化提示库，结合策略层建模用户意图，在Spider 2.0-Snow上无需更新参数即可显著提升Text-to-SQL性能。

EvalVerse: Pipeline-Aware and Expert-Calibrated Benchmarking for Professional Cinematic Video Generation

EvalVerse：面向专业电影级视频生成的流水线感知与专家校准基准测试

Songlin Yang, Haobin Zhong, Ruilin Zhang, Xiaotong Zhao, Shuai Li, Kai Zheng, Xuyi Yang, Zhe Wang, Zhenchen Tang, Yang Li, Bohai Gu, Zhengwei Peng, Yidan Huang, Mengzhou Luo, Yihang Bo, Dalu Feng, Yujia Zhang, Juntao Ma, Ruiqi Wang, Lvmin Zhang, Yuwei Guo, Frank Guan, Maneesh Agrawala, Hongbo Fu, Alan Zhao, Anyi Rao

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Tencent（腾讯） ； Tsinghua University（清华大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Beijing Film Academy（北京电影学院） ； Stanford University（斯坦福大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Singapore Institute of Technology（新加坡理工学院） 纠错

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

AI总结 提出EvalVerse框架，通过将电影制作专业知识系统化为评估分类法、构建专家标注数据集并微调视觉语言模型进行链式推理，解决了现有基准忽视电影质量、缺乏领域特异性指标的问题，实现了对生成视频“正确性”与“优良性”的全面评估。

AutoResearch AI: Towards AI-Powered Research Automation for Scientific Discovery

AutoResearch AI：迈向人工智能驱动的科研自动化以实现科学发现

Guiyao Tie, Jiawen Shi, Dingjie Song, Yixiao Huang, Ziji Sheng, Xueyang Zhou, Daizong Liu, Pan Zhou, Yongchao Chen, Ran Xu, Lifang He, Qingsong Wen, Manling Li, Cong Lu, Shuai Li, Pengtao Xie, Yixuan Yuan, Rui Meng, Lei Xing, Lichao Sun, Caiming Xiong, Philip S. Yu, Jianfeng Gao

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Lehigh University（莱斯大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Salesforce Research（Salesforce研究） ； Squirrel AI Learning（Squirrel AI学习） ； Northwestern University（西北大学） ； Independent（独立） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学香槟分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Google Cloud AI Research（谷歌云AI研究） ； Recursive Superintelligence（递归超级智能） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：tool use(abstract)；planning(abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文综述了AI驱动的科研工作流自动化（AutoResearch）的发展，分析了从任务级AI到工作流级研究自动化的转变，并提出了五个评估维度（新颖性、有效性、影响力、可靠性和溯源），指出自主性受领域条件限制。

Comments 49 pages, 12 figures, 10 tables

Going Headless? On the Boundaries of Vertical AI Firms

going headless？关于垂直AI企业的边界

Muhammad Zia Hydari, Farooq Muzaffar

机构 * University of Pittsburgh（匹兹堡大学） 纠错

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

AI总结 本文探讨了垂直AI企业在会计、法律、医疗、采购等领域中，将工作流、领域逻辑和责任整合到单一应用中的传统模式，以及通用AI代理如何解构这种模式，促使企业采取"going headless"策略。文章指出，这种策略对某些企业有益，对另一些企业则可能造成破坏，并提出了基于任务-责任制度的三类分类体系及规则债务的概念。

Optimas: An Intelligent Analytics-Informed Generative AI Framework for Performance Optimization

Optimas: 一种基于智能分析的生成式AI框架，用于性能优化

Mohammad Zaeed, Tanzima Z. Islam, Vladimir Indic

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；workflow(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 Optimas通过多代理工作流构建的端到端生成式AI框架，实现了自动化代码优化，通过性能诊断映射到文献支持的代码转换，提升了代码正确性和性能效率。

Comments 11 pages, 17 figures

BONSAI: A Mixed-Initiative Workspace for Human-AI Co-Development of Visual Analytics Applications

BONSAI：一种混合初始化的工作空间，用于人机协同开发可视化分析应用

Thilo Spinner, Matthias Miller, Fabian Sperrle-Roth, Mennatallah El-Assady

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；workflow(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 BONSAI通过模块化四层架构和四阶段开发流程，结合人类和AI开发者的自主性，实现高效可视化分析应用的开发与重构。

Comments 9 pages paper, 2 pages references, 10 figures

Cognitive Agency Surrender: Defending Epistemic Sovereignty via Scaffolded AI Friction

认知代理退让：通过支架式AI摩擦捍卫认知主权

Kuangzhe Xu, Yu Shen, Longjie Yan, Yinghui Ren

机构 * Cyberspace Security University of China（中国网络安全大学） 纠错

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

AI总结 研究揭示生成式AI导致认知代理退让的风险，提出支架式认知摩擦理论，通过多模态计算方法解耦决策与认知努力，以强化全球AI治理。

Comments 26 pages, 4 figure (one in appendix). This is a preprint of a perspective article

RuleForge: Automated Generation and Validation for Web Vulnerability Detection at Scale

RuleForge: 用于大规模Web漏洞检测的自动化生成与验证

Ayush Garg, Sophia Hager, Jacob Montiel, Aditya Tiwari, Michael Gentile, Zach Reavis, David Magnotti, Wayne Fullen

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Amazon Web Services（亚马逊云服务） 纠错

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

AI总结 RuleForge通过自动化生成基于JSON的检测规则，结合LLM作为判断系统和反馈机制，提升漏洞检测的准确性和效率，减少误报。

Comments 11 pages, 10 figures. To be submitted to CAMLIS 2026

Understanding the Process of Human-AI Value Alignment

理解人机价值对齐的过程

Jack McKinlay, Marina De Vos, Janina A. Hoffmann, Andreas Theodorou

机构 * University of Bath（巴斯大学） 纠错

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

AI总结 本文通过系统文献综述，探讨人工智能中价值对齐的核心方法与挑战，提出更精确的定义，识别六个关键主题以指导未来研究。

Comments 39 pages, 7 figures

Journal ref JAIR, Vol 85, Article 29 (March 2026)

AnalogAgent: Self-Improving Analog Circuit Design Automation with LLM Agents

AnalogAgent: 基于LLM代理的自改进模拟电路设计自动化

Zhixuan Bao, Zhuoyi Lin, Jiageng Wang, Jinhai Hu, Yuan Gao, Yaoxin Wu, Xiaoli Li, Xun Xu

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Institute for Infocomm Research（信息通信研究所） ； Institute of Microelectronics（微电子研究所） ； Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学） ； Singapore University of Technology（新加坡科技学院） 纠错

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

AI总结 本文提出AnalogAgent，通过集成多代理系统与自演化记忆，实现模拟电路设计自动化，无需额外反馈，在多个基准测试中取得高通过率。

Comments 16 pages, 6 figures

Design-OS: A Specification-Driven Framework for Engineering System Design with a Control-Systems Design Case

Design-OS：一种以规范驱动的工程系统设计框架及其控制系统设计案例

H. Sinan Bank, Daniel R. Herber, Thomas H. Bradley

机构 * Department of Systems Engineering（系统工程系） ； Colorado State University（科罗拉多州立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Design-OS，一种以规范驱动的工程系统设计框架，通过五个阶段实现设计过程的可追溯性和可审计性，适用于控制系统的不同实现案例。

Comments 2 figures, 11 pages, Submitted to ASME IDETC 2026 - DAC-09

RIFT: Reordered Instruction Following Testbed To Evaluate Instruction Following in Singular Multistep Prompt Structures

RIFT：重新排列指令跟随测试床以评估单步提示结构中的指令跟随

Andrew Jaffe, Noah Reicin, Jinho D. Choi

机构 * Emory University（埃默里大学） 纠错

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

AI总结 RIFT通过测试不同提示结构下的LLM表现，揭示了指令跟随对位置连续性的强依赖，指出当前架构将指令跟随视为顺序模式而非推理能力。

Comments 13 pages, 5 figures, submitted to ACL ARR

Automated Construction of Artificial Lattice Structures with Designer Electronic States

自动化构建人工晶格结构以实现设计电子态

Ganesh Narasimha, Mykola Telychko, Wooin Yang, Arthur P. Baddorf, P. Ganesh, An-Ping Li, Rama Vasudevan

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

AI总结 本文提出基于强化学习的自动化方法，用于在铜基底上操控CO分子构建人工晶格，实现原子级精确的电子态设计。

Towards an AI Fluid Scientist: LLM-Powered Scientific Discovery in Experimental Fluid Mechanics

迈向人工智能流体科学家：基于LLM的实验流体力学中的科学发现

Haodong Feng, Lugang Ye, Dixia Fan

机构 * Westlake University（西湖大学） 纠错

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

AI总结 本文提出基于LLM的AI流体科学家框架，实现自主实验流程，提升流体力学研究效率。

Large language models in materials science and the need for open-source approaches

Fengxu Yang, Weitong Chen, Jack D. Evans

机构 * School of Physics, Chemistry and Earth Sciences, The University of Adelaide（物理、化学和地球科学学院，阿德莱德大学） ； School of Computer and Mathematical Sciences, The University of Adelaide（计算机与数学科学学院，阿德莱德大学） 纠错

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

Comments 16 pages, 5 figures