AI Agent

NL2CMD: An Updated Workflow for Natural Language to Bash Commands Translation

Quchen Fu, Zhongwei Teng, Marco Georgaklis, Jules White, Douglas C. Schmidt

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

Journal ref Journal of Machine Learning Theory, Applications and Practice 2023

ORKG-Leaderboards: A Systematic Workflow for Mining Leaderboards as a Knowledge Graph

Salomon Kabongo, Jennifer D'Souza, Sören Auer

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

Comments NA. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2109.13089

Learning black- and gray-box chemotactic PDEs/closures from agent based Monte Carlo simulation data

Seungjoon Lee, Yorgos M. Psarellis, Constantinos I. Siettos, Ioannis G. Kevrekidis

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

Comments 33 pages, 5 figures, 1 table

How a minimal learning agent can infer the existence of unobserved variables in a complex environment

Katja Ried, Benjamin Eva, Thomas Müller, Hans J. Briegel

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

Comments 28 pages plus references, 9 figures

Optimizing Agent Behavior over Long Time Scales by Transporting Value

Chia-Chun Hung, Timothy Lillicrap, Josh Abramson, Yan Wu, Mehdi Mirza, Federico Carnevale, Arun Ahuja, Greg Wayne

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

Building a Conversational Agent Overnight with Dialogue Self-Play

Pararth Shah, Dilek Hakkani-Tür, Gokhan Tür, Abhinav Rastogi, Ankur Bapna, Neha Nayak, Larry Heck

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

Comments 11 pages, 4 figures

FormaTheoria: Constructing Large-Scale Lean Theories from Mathematical Literature $-$ Toward the Formalization of the Classification of Finite Simple Groups

FormaTheoria：从数学文献构建大规模Lean理论——迈向有限单群分类定理的形式化

Tianjiao Nie, Ao Zhang, Yusen Tang, Damiano Testa, Shing-Tung Yau, Peng Li, Yuan Zhou

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

AI总结 本研究提出AI辅助工作流FormaTheoria，应用于有限单群分类定理的形式化，构建了经机器检查的Lean开发项目，验证了深度依赖的有限群理论，为推进该定理的形式化奠定基础。

Terminal Agents Suffice for Enterprise Automation

终端代理足以实现企业自动化

Patrice Bechard, Orlando Marquez Ayala, Emily Chen, Jordan Skelton, Sagar Davasam, Srinivas Sunkara, Vikas Yadav, Sai Rajeswar

机构 * Mila -- Quebec AI Institute（Mila — 魁北克人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 本文探讨终端代理通过直接调用平台API在企业自动化中表现优异，证明简单接口结合强大基础模型足以替代复杂代理架构。

Comments Pre-print. Under review. 51 pages, 6 figures, 21 tables

Addressing the Orchestration Gap in Generalist Robots via Physical Agency

通过物理智能解决通用机器人中的编排差距

Liane Galanti, Dhruv Shah, Tri Dao

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Together AI（联合人工智能） 纠错

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

AI总结 研究通用机器人行动推理问题，提出将相关能力分解为语言条件策略/控制智能体与高级智能体管理器/编排器，构建物理智能体编排器Pigey，经评估其在模拟和实际任务中性能显著提升，缩小了编排差距。

Process Reward Informed Tree Rollout for Effective Multi-Turn RL

用于有效多轮强化学习的过程奖励引导树展开

Xintong Li, Sha Li, Yuwei Zhang, Changlong Yu, Rongmei Lin, Hongye Jin, Shuyi Guan, Xin Liu, Linwei Li, Qingyu Yin, Jingbo Shang

机构 * UC San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Amazon（亚马逊） ； MIT Alumni（麻省理工学院校友） 纠错

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

AI总结 研究多轮强化学习中有效探索问题，提出过程评分器引导的自适应树展开框架PATR，利用过程反馈评分轨迹、选择性分支等，在FrozenLake和SWE - Bench实验中提升性能，是可扩展多轮强化学习的有效策略。

Comments Preprint

AgentSociety 2: An Integrated Research Environment for Executable Social Science

AgentSociety 2：用于可执行社会科学的集成研究环境

Jinghua Piao, Jun Zhang, Haoyu Huang, Keming Zhang, Jing Yi Wang, Xinran Zhao, Songwei Li, Boyuan Sun, Jiayi Chang, Fengli Xu, Chunyan Wang, Fang Zhang, Ke Rong, Jun Su, Tianguang Meng, Yi Liu, Qingguo Meng, Yu Wang, Yong Li

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

AI总结 针对社会科学研究对象的独特性及现有系统缺陷，AgentSociety 2集成研究环境结合大语言模型代理的两个角色，支持端到端工作流程，通过多领域研究展示其能力，为计算社会科学提供可控基础设施。

Descriptive Execution of HPC Applications and Workflows

高性能计算应用程序和工作流的描述性执行

Vanessa Sochat, Daniel Milroy

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

AI总结 研究评估智能框架在高性能计算中的表现，该框架结合大语言模型及资源，能完成扩展研究、作业规范转换和生物科学工作流三项任务，揭示特定任务失败模式，为多集群设置开发提供宝贵信息。

Comments 8 pages, 6 figures, 3 tables

Human-in-the-Loop Nugget Annotation for Accountable LLM-as-a-Judge Evaluations

人在环路的金块标注：用于可问责的LLM作为评判者评估

Laura Dietz

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract_cn)；workflow(abstract)；agentic(abstract)

AI总结 提出一种原型标注工具，通过人类识别信息金块、LLM进行匹配的分工方式，实现高效且可问责的AI系统评估。

Know Your Contract: eIDAS-Based Verifiable Legal Identities for Smart Contracts, Enabling Regulatory-Compliant On-Chain Operations

了解你的合同：基于eIDAS的可验证法律身份用于智能合约，使链上操作符合监管要求

Awid Vaziry, Sandro Rodriguez Garzon, Christoph Wronka, Axel Küpper

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

AI总结 本文提出KYC Seal协议，通过将智能合约与合格信任服务机构签发的电子印章进行密码学绑定，实现eIDAS信任链在链上原生扩展，提升合规性与安全性。

Causal Discovery in the Era of Agents

智能体时代的因果发现

Yujia Zheng, Vishal Verma, Mantej Gill, Haoyue Dai, Peter Spirtes, Kun Zhang

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

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

AI总结 提出智能体应辅助因果发现流程而非提供因果结论，通过causal-learn+平台实现数据驱动、算法支撑的因果发现，避免语言模型不可靠性转化为因果证据。

Comments Platform is available at causallearn.com

Test-Driven, AI-Assisted Learning: Replacing Lectures with Weekly Closed-Book Tests

测试驱动、AI辅助学习：用每周闭卷考试取代讲座

Jin-Guo Liu, Shang-Qi Lu, Xin-Ran Shi, Long-Li Zheng, Wei Wang

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

AI总结 提出测试驱动AI辅助学习（TDAA）模式，用自定进度学习和频繁闭卷考试替代传统讲座，通过AI工具辅助教学材料准备和评分，实现高频质量关卡。

Comments 7 pages, 3 figures. GitHub: https://github.com/TDAA-Go/TDAA-Go

Nonlocal flocking dynamics: Learning the fractional order of PDEs from particle simulations

非局部聚群动力学：从粒子模拟中学习PDE的分数阶次

Zhiping Mao, Zhen Li, George Em Karniadakis

专题命中 工作流自动化 ：agent(summary_cn,abstract)

AI总结 本文研究了非局部聚群动力学，通过粒子模拟学习PDE的分数阶次，将离散的agent模型与连续的fPDE模型连接起来，展示了如何从粒子轨迹中提取有效的非局部影响函数。

Comments 22 pages, 7 figures

Journal ref Commun. Appl. Math. Comput. 2019, 1: 597-619

A Model Context Protocol Server for Quantum Execution in Hybrid Quantum-HPC Environments

用于混合量子-HPC环境中量子执行的模型上下文协议服务器

Masaki Shiraishi, Ikko Hamamura, Tatsuya Ishigaki, Tadashi Kadowaki

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

AI总结 提出基于MCP服务器的AI驱动框架，使LLM代理能通过自然语言自动执行量子计算工作流，包括采样和期望值计算等原语。

Comments Accepted to QC4C3 workshop at QCNC 2026

DUCX: Decomposing Unfairness in Tool-Using Chest X-ray Agents

DUCX：分解使用工具的胸部X光代理中的不公平性

Zikang Xu, Ruinan Jin, Xiaoxiao Li

机构 * Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center, Anhui, China（人工智能研究所，合肥国家科学中心，安徽，中国） ； The University of British Columbia, Vancouver, BC V6Z 1Z4, Canada（不列颠哥伦比亚大学，温哥华，BC V6Z 1Z4，加拿大） ； Vector Institute, Toronto, ON M5G 1M1, Canada（向量研究所，多伦多，ON M5G 1M1，加拿大） 纠错

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

AI总结 提出DUCK框架，通过阶段式公平性分解方法，系统审计使用工具的胸部X光代理中的工具暴露偏差、工具转换偏差和模型推理偏差，揭示端到端评估无法预测的群体差异。

Comments Early accepted by MICCAI 2026

AutoLLMResearch: Training Research Agents for Automating LLM Experiment Configuration - Learning from Cheap, Optimizing Expensive

AutoLLMResearch: 训练研究代理以自动化LLM实验配置 - 从低成本学习，优化高成本

Taicheng Guo, Nitesh V. Chawla, Olaf Wiest, Xiangliang Zhang

机构 * University of Notre Dame（诺丁汉大学） 纠错

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

AI总结 本文提出AutoLLMResearch框架，通过多保真度实验环境学习LLM配置原则，解决高成本实验自动化问题，展示其在大规模LLM实验中的有效性与通用性。

3D modelling of thermal loads during unmitigated vertical displacement events in ITER and JET

ITER和JET中未受控垂直位移事件期间热负荷的三维建模

F. J. Artola, A. Redl, S. N. Gerasimov, R. A. Pitts, I. S. Carvalho, M. Kong, G. Simic, A. Loarte, J. Van Blarcum, the JOREK team, the JET contributors, the EUROfusion Tokamak Exploitation Team

专题命中 工作流自动化 ：workflow(summary_cn,abstract)

AI总结 本文提出一种基于物理的 workflow，结合MHD模拟和磁场线追踪，评估 tokamak 突发事件中的热负荷，通过 JET 实验验证并应用于 ITER 条件，评估钨第一壁的耐热性。

Comments submitted as preprint to Nuclear Fusion

Nonlinear Methods for Analyzing Pose in Behavioral Research

非线性方法用于行为研究中的姿态分析

Carter Sale, Margaret C. Macpherson, Gaurav Patil, Kelly Miles, Rachel W. Kallen, Sebastian Wallot, Michael J. Richardson

机构 * Scuola Superiore Meridionale（南方高等研究院） ； Macquarie University（麦考瑞大学） ； Leuphana University of Lüneburg（吕讷堡大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种通用的人体姿态分析流程，结合预处理、降维和递归时间序列分析，以处理高维、噪声和时间复杂性的姿态数据，通过三个案例研究展示其在不同行为场景中的应用。

Comments 40 pages, 13 figures

Automated Extraction of Collins-Soper Kernel from Lattice QCD using An Autonomous AI Physicist System

利用自主AI物理学家系统自动化提取Collins-Soper核从格点QCD

Jin-Xin Tan, Ting-Jia Miao, Mu-Hua Zhang, Xiang-He Pang, Ze-Xi Liu, Lin-Feng Zhang, Si-Heng Chen, Wei Wang

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

AI总结 本文展示利用PhysMaster系统自动化高维拟合、重整化、连续极限楚尔 extrapolation和非微扰重建，有效提升格点QCD研究效率与精度。

Comments 7 pages, 6 figures

Interact-RAG: Reason and Interact with the Corpus, Beyond Black-Box Retrieval

Interact-RAG: 基于语义交互的检索增强生成，超越黑盒检索

Yulong Hui, Chao Chen, Zhihang Fu, Yihao Liu, Jieping Ye, Huanchen Zhang

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

AI总结 Interact-RAG通过引入语义交互引擎，使LLM代理能够主动操控检索过程，从而提升复杂信息检索任务的性能。

TASER: Table Agents for Schema-guided Extraction and Recommendation

TASER：基于模式引导的表格提取与推荐代理

Nicole Cho, Kirsty Fielding, William Watson, Sumitra Ganesh, Manuela Veloso

机构 * J.P. Morgan AI Research（摩根大通人工智能研究） 纠错

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

AI总结 TASER 是一种持续学习的表格提取与推荐系统，通过模式引导提升复杂表格数据的提取效率和准确性。

Comments EACL 2026 Industry (Oral)

Automated Extraction of Mechanical Constitutive Models from Scientific Literature using Large Language Models: Applications in Cultural Heritage Conservation

利用大语言模型自动化提取科学文献中的机械本构模型：应用于文化遗产保护

Rui Hu, Yue Wu, Tianhao Su, Yin Wang, Shunbo Hu, Jizhong Huang

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

AI总结 本研究利用大语言模型自动化提取科学文献中的机械本构模型，应用于文化遗产保护，构建了结构化数据库并提高了数据处理效率。

TreeCUA: Efficiently Scaling GUI Automation with Tree-Structured Verifiable Evolution

TreeCUA: 通过树结构可验证进化高效扩展GUI自动化

Deyang Jiang, Jing Huang, Xuanle Zhao, Lei Chen, Liming Zheng, Fanfan Liu, Haibo Qiu, Peng Shi, Zhixiong Zeng

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

AI总结 TreeCUA通过树结构可验证进化高效扩展GUI自动化，提升GUI规划能力。

Comments 14 pages, 7 figures

Can Language Models Discover Scaling Laws?

语言模型能否发现扩展定律？

Haowei Lin, Haotian Ye, Wenzheng Feng, Quzhe Huang, Yujun Li, Hubert Lim, Zhengrui Li, Xiangyu Wang, Jianzhu Ma, Yitao Liang, James Zou

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

AI总结 本文提出SLDAgent，一种基于进化的代理，能够自动发现比人类衍生定律更准确的扩展定律，展示了AI在科学发现中的潜力。

A Chromatographic Process Design and Optimization Platform Powered by Large Language Models: A Case Application on Extract of Ginkgo Biloba Leaf

基于大语言模型的色谱过程设计与优化平台：以银杏叶提取物为例

Zhilong Tang, Shaohua Wu, Xinyan Zhao, Yu Wang, Xingchu Gong

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

AI总结 本文提出基于大语言模型的色谱过程设计与优化平台ChromR，通过自动化流程显著缩短开发时间，应用于银杏叶提取物纯化案例。

Scaling Unverifiable Rewards: A Case Study on Visual Insights

扩展不可验证的奖励：视觉洞察的案例研究

Shuyu Gan, James Mooney, Pan Hao, Renxiang Wang, Mingyi Hong, Qianwen Wang, Dongyeop Kang

机构 * University of Minnesota（明尼苏达大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Selective TTS框架，通过多阶段流程优化提升视觉洞察质量，实现计算预算固定下的性能提升。

Comments 32 pages, 25 figures