AI Agent

CORAL: Adaptive Retrieval Loop for Culturally-Aligned Multilingual RAG

CORAL：面向文化对齐的多语言RAG自适应检索循环

Nayeon Lee, Jiwoo Song, Byeongcheol Kang

机构 * Naver（纳维尔） ； Samsung Research（三星研究院） 纠错

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

AI总结 CORAL通过迭代优化检索空间和查询，提升多语言检索生成在文化相关性上的表现，实验显示在低资源语言上准确率提升3.58%。

Comments 23 pages, 9 figures. Accepted at ACL 2026 (Findings)

The Energy Footprint of LLM-Based Environmental Analysis: LLMs and Domain Products

基于大语言模型的环境分析能耗：LLM与领域产品

Alicia Bao, Jiamian He, Angel Hsu, Diego Manya, Ji, Zhang

机构 * University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Arboretica ； Data-Driven EnviroLab UNC Institute for Environment（北卡罗来纳大学环境研究所数据驱动环境实验室） 纠错

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

AI总结 本文研究了领域特定RAG系统与通用LLM在能耗上的差异，通过分解工作流程评估了ChatNetZero和ChatNDC的能耗，发现领域设计显著影响能耗与输出质量。

How Do Language Models Process Ethical Instructions? Deliberation, Consistency, and Other-Recognition Across Four Models

语言模型如何处理道德指令？在四个模型中的反思、一致性及其他认知

Hiroki Fukui

机构 * Research Institute of Criminal Psychiatry / Sex Offender Medical Center（刑事精神病学研究所/性犯罪者医疗中心） ； Department of Neuropsychiatry, Kyoto University（京都大学神经精神医学系） 纠错

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

AI总结 研究通过多代理模拟探讨语言模型处理道德指令的机制，发现不同模型存在不同的处理类型，且处理能力与指令格式的交互影响内部处理。

Comments 34 pages, 7 figures, 4 tables. Preprint. OSF pre-registration: osf.io/4n5uf. Companion paper: arXiv:2603.04904

Past, Present, and Future of Bug Tracking in the Generative AI Era

过去、现在与未来：生成AI时代的缺陷跟踪

Utku Boran Torun, Mehmet Taha Demircan, Mahmut Furkan Gön, Eray Tüzün

机构 * Bilkent University, Department of Computer Engineering（比尔肯大学计算机工程系） 纠错

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

AI总结 本文探讨生成AI时代缺陷跟踪的发展，提出基于大语言模型和智能代理的框架，旨在通过自然语言报告和AI自动化降低解决时间与协调成本。

Comments Accepted to ACM TOSEM Special Issue: 2030 Software Engineering Roadmap

JAL-Turn: Joint Acoustic-Linguistic Modeling for Real-Time and Robust Turn-Taking Detection in Full-Duplex Spoken Dialogue Systems

JAL-Turn：联合声学-语言建模用于全双工语音对话系统中实时且鲁棒的轮流检测

Guangzhao Yang, Yu Pan, Shi Qiu, Ningjie Bai

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

AI总结 本文提出JAL-Turn框架，通过联合声学-语言建模实现高效实时轮流检测，利用交叉注意力模块整合预训练声学表示与语言特征，同时共享冻结的ASR编码器以并行处理，提升准确性和实时性。

Comments 8 pages, in porgress

Towards Next-Generation LLM Training: From the Data-Centric Perspective

迈向下一代大语言模型训练：从数据导向的视角

Hao Liang, Zhengyang Zhao, Zhaoyang Han, Meiyi Qiang, Xiaochen Ma, Bohan Zeng, Qifeng Cai, Zhiyu Li, Linpeng Tang, Weinan E, Wentao Zhang

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

AI总结 本文从数据导向视角出发，探讨了大语言模型训练中的数据准备瓶颈问题，提出构建自动数据准备系统和统一的数据-模型交互训练系统，以提升数据利用效率和模型性能。

Emulating Clinician Cognition via Self-Evolving Deep Clinical Research

通过自演化深度临床研究模拟医生认知

Ruiyang Ren, Yuhao Wang, Yunsen Liang, Lan Luo, Jing Liu, Haifeng Wang, Cong Feng, Yinan Zhang, Chunyan Miao, Ji-Rong Wen, Wayne Xin Zhao

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence（首都经济贸易大学人工智能学院） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Peking University Third Hospital（北京大学第三医院） ； Baidu Inc.（百度公司） ； Chinese PLA General Hospital（中国人民解放军总医院） ； Joint NTU-UBC Research Centre of Excellence in Active Living for the Elderly（联合NTU-UBC老年积极生活方式卓越研究中心） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 DxEvolve通过自演化深度临床研究工作流，提升临床诊断准确性，实现可追溯的AI持续改进

Alignment Tipping Process: How Self-Evolution Pushes LLM Agents Off the Rails

对齐倾倒过程：自我进化如何推动LLM代理偏离轨道

Siwei Han, Kaiwen Xiong, Jiaqi Liu, Xinyu Ye, Yaofeng Su, Wenbo Duan, Xinyuan Liu, Cihang Xie, Mohit Bansal, Mingyu Ding, Linjun Zhang, Huaxiu Yao

机构 * Rutgers University（罗切斯特大学） 纠错

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

AI总结 研究揭示了自我进化LLM代理在部署后因持续互动而偏离对齐约束的风险，通过自我利益探索和模仿策略扩散两种范式分析，发现对齐优势会迅速衰减，现有对齐方法难以有效防御。

Can LLMs Automate Fact-Checking Article Writing?

LLMs能否自动化事实核查文章写作？

Dhruv Sahnan, David Corney, Irene Larraz, Giovanni Zagni, Ruben Miguez, Zhuohan Xie, Iryna Gurevych, Elizabeth Churchill, Tanmoy Chakraborty, Preslav Nakov

机构 * MBZUAI, UAE（阿联酋马布里克人工智能研究所） ； Full Fact, UK（英国Full Fact） ； Newtral, Spain（西班牙Newtral） ； Pagella Politica, Italy（意大利Pagella Politica） ； TU Darmstadt, Germany（德国图尔恩大学） ； IIT Delhi, India（印度德里印度理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出QRAFT框架，通过LLM生成事实核查文章，旨在解决自动化事实核查中缺乏合理解释的问题。

Comments Accepted to TACL 2026, pre-MIT Press publication version

Transduction is All You Need for Structured Data Workflows

传递是构建结构化数据工作流的全部需求

Alfio Gliozzo, Naweed Khan, Christodoulos Constantinides, Nandana Mihindukulasooriya, Nahuel Defosse, Gaetano Rossiello, Junkyu Lee

机构 * IBM 纠错

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

AI总结 Agentics通过智能体嵌入数据类型，实现结构化数据工作流的逻辑传递，提升数据建模和处理效率。

Comments 38 pages, 5 figures

FARM: Field-Aware Resolution Model for Intelligent Trigger-Action Automation

FARM：面向智能触发-动作自动化的场感知分辨率模型

Khusrav Badalov, Young Yoon

机构 * Neouly Co., Ltd.（Neouly公司） ； Hongik University（弘国大学） 纠错

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

AI总结 FARM通过双阶段架构实现智能触发-动作自动化，生成具有正确字段绑定的可执行小应用，提升自动化配置效率。

Narrative-to-Scene Generation: An LLM-Driven Pipeline for 2D Game Environments

叙事到场景生成：一种由大语言模型驱动的2D游戏环境生成管道

Yi-Chun Chen, Arnav Jhala

机构 * Yale University（耶鲁大学） ； North Carolina State University（北卡罗来纳州立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种由大语言模型驱动的2D游戏环境生成方法，通过时间框架分析和空间谓词提取，实现从叙述到可玩场景的自动化生成。

Comments Camera-ready version of a paper accepted at the AIIDE 2025 Workshop on Experimental AI in Games (EXAG)

PentestEval: Benchmarking LLM-based Penetration Testing with Modular and Stage-Level Design

PentestEval: 一种基于模块化和阶段级设计的LLM渗透测试基准测试

Ruozhao Yang, Mingfei Cheng, Gelei Deng, Tianwei Zhang, Junjie Wang, Xiaofei Xie

机构 * School of Computing and Information Systems, Singapore Management University（计算与信息系统学院，新加坡国立管理大学） ； School of Computer Science and Engineering, Nanyang Technological University（计算机科学与工程学院，南洋理工大学） ； School of Cyber Security, Tianjin University（网络安全学院，天津大学） 纠错

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

AI总结 PentestEval通过模块化和阶段级设计，评估LLM在渗透测试各阶段的性能，揭示其在自动化测试中的局限性。

Comments 13 pages, 6 figures

FinWorld: An All-in-One Open-Source Platform for End-to-End Financial AI Research and Deployment

FinWorld: 一个全方位的开源平台，用于端到端的金融AI研究与部署

Wentao Zhang, Yilei Zhao, Chuqiao Zong, Xinrun Wang, Bo An

机构 * Nanyang Technological University Skywork AI（南洋理工大学Skywork AI） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Singapore Management University（新加坡管理学院） 纠错

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

AI总结 FinWorld是一个全方位的开源平台，提供端到端的金融AI研究与部署支持，通过整合异构金融数据和强化学习技术，提升可重复性和部署效率。

WhatsCode: Large-Scale GenAI Deployment for Developer Efficiency at WhatsApp

WhatsCode: 大规模生成式AI部署以提升WhatsApp开发者效率

Ke Mao, Timotej Kapus, Cons T Åhs, Matteo Marescotti, Daniel Ip, Ákos Hajdu, Sopot Cela, Aparup Banerjee

机构 * Meta 纠错

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

AI总结 WhatsCode通过大规模生成式AI部署提升WhatsApp开发者效率，实现自动化隐私验证覆盖率提升3.5倍，并展示出人类-人工智能协作模式对可持续商业影响的关键作用。

Comments 11 pages, 4 figures, 48th International Conference on Software Engineering: Software Engineering in Practice

Automating Complex Document Workflows via Stepwise and Rollback-Enabled Operation Orchestration

通过分步和回滚功能的操作编排自动化复杂文档工作流

Yanbin Zhang, Hanhui Ye, Yue Bai, Qiming Zhang, Liao Xiang, Wu Mianzhi, Renjun Hu

机构 * Yanbin Zhang, Hanhui Ye, Yue Bai, Qiming Zhang, Liao Xiang, Wu Mianzhi, Renjun Hu（作者） 纠错

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

AI总结 AutoDW通过分步和回滚功能的操作编排，提升复杂文档工作流的自动化效率

Comments 9 pages, 3 figures, accepted by AAAI-2026

AgentPRM: Process Reward Models for LLM Agents via Step-Wise Promise and Progress

Zhiheng Xi, Chenyang Liao, Guanyu Li, Yajie Yang, Wenxiang Chen, Zhihao Zhang, Binghai Wang, Senjie Jin, Yuhao Zhou, Jian Guan, Wei Wu, Tao Ji, Tao Gui, Qi Zhang, Xuanjing Huang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

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

Comments Preprint

Towards Resource-Efficient Multimodal Intelligence: Learned Routing among Specialized Expert Models

Mayank Saini, Arit Kumar Bishwas

机构 * PwC US（普华永道美国） 纠错

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

Comments 15 pages, 4 figures

SOLVE-Med: Specialized Orchestration for Leading Vertical Experts across Medical Specialties

Roberta Di Marino, Giovanni Dioguardi, Antonio Romano, Giuseppe Riccio, Mariano Barone, Marco Postiglione, Flora Amato, Vincenzo Moscato

机构 * University of Naples Federico II, DIETI, Naples, Italy（那不勒斯费德里科二世大学，DIETI，那不勒斯，意大利） ； Northwestern University, Department of Computer Science, Evanston, IL, United States（西北大学，计算机科学系，伊利诺伊州埃文斯顿，美国） 纠错

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

Journal ref 28th European Conference on Artificial Intelligence, 25-30 October 2025, Bologna, Italy

Paper2Poster: Towards Multimodal Poster Automation from Scientific Papers

Wei Pang, Kevin Qinghong Lin, Xiangru Jian, Xi He, Philip Torr

机构 * University of Waterloo（滑铁卢大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； Vector Institute（向量研究所） 纠错

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

Comments Project Page: https://github.com/Paper2Poster/Paper2Poster

SCOUT: A Lightweight Framework for Scenario Coverage Assessment in Autonomous Driving

Anil Yildiz, Sarah M. Thornton, Carl Hildebrandt, Sreeja Roy-Singh, Mykel J. Kochenderfer

机构 * Department of Aeronautics and Astronautics, Stanford University（航空航天工程系，斯坦福大学） ； Nuro Inc.（Nuro公司） 纠错

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

From AutoRecSys to AutoRecLab: A Call to Build, Evaluate, and Govern Autonomous Recommender-Systems Research Labs

Joeran Beel, Bela Gipp, Tobias Vente, Moritz Baumgart, Philipp Meister

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

DanmakuTPPBench: A Multi-modal Benchmark for Temporal Point Process Modeling and Understanding

Yue Jiang, Jichu Li, Yang Liu, Dingkang Yang, Feng Zhou, Quyu Kong

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Center for Applied Statistics and School of Statistics, Renmin University of China（应用统计中心和中国人民大学统计学院） ； Beijing Advanced Innovation Center for Future Blockchain and Privacy Computing（北京未来区块链与隐私计算高级创新中心） 纠错

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

Comments Accepted by Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025)

ProofOptimizer: Training Language Models to Simplify Proofs without Human Demonstrations

Alex Gu, Bartosz Piotrowski, Fabian Gloeckle, Kaiyu Yang, Aram H. Markosyan

机构 * Meta FAIR & MIT CSAIL（Meta FAIR 与 MIT CSAIL） ； Meta FAIR ； Meta FAIR & École des Ponts Paris（Meta FAIR 与 巴黎École des Ponts） 纠错

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

Comments 52 pages, 16 figures, website: http://proof-optimizer.github.io/

LLM-REVal: Can We Trust LLM Reviewers Yet?

Rui Li, Jia-Chen Gu, Po-Nien Kung, Heming Xia, Junfeng liu, Xiangwen Kong, Zhifang Sui, Nanyun Peng

机构 * Peking University（北京大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； StepFun AI 纠错

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

Medchain: Bridging the Gap Between LLM Agents and Clinical Practice with Interactive Sequence

Jie Liu, Wenxuan Wang, Zizhan Ma, Guolin Huang, Yihang SU, Kao-Jung Chang, Wenting Chen, Haoliang Li, Linlin Shen, Michael Lyu

机构 * The City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shenzhen University（深圳大学） ； National Yang Ming Chiao Tung University（阳明交通大学） ； Taipei Veterans General Hospital（台北荣民总医院） 纠错

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

Comments Accepted by NeurIPS25 Spotlight

HARPA: A Testability-Driven, Literature-Grounded Framework for Research Ideation

Rosni Vasu, Peter Jansen, Pao Siangliulue, Cristina Sarasua, Abraham Bernstein, Peter Clark, Bhavana Dalvi Mishra

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

Comments 10 pages (main), 65 pages total

AI-Driven Self-Evolving Software: A Promising Path Toward Software Automation

Liyi Cai, Yijie Ren, Yitong Zhang, Jia Li

机构 * College of AI, Tsinghua University（清华大学人工智能学院） ； School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院） ； School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北航计算机科学与工程学院） 纠错

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

FedAgentBench: Towards Automating Real-world Federated Medical Image Analysis with Server-Client LLM Agents

Pramit Saha, Joshua Strong, Divyanshu Mishra, Cheng Ouyang, J. Alison Noble

机构 * Department of Engineering Science, University of Oxford（工程科学系，牛津大学） 纠错

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

Match Chat: Real Time Generative AI and Generative Computing for Tennis

Aaron Baughman, Gozde Akay, Eduardo Morales, Rahul Agarwal, Preetika Srivastava

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

Comments 12 pages, 5 Figures, 4 Tables