AI Agent

Audited Skill-Graph Self-Improvement for Agentic LLMs via Verifiable Rewards, Experience Synthesis, and Continual Memory

通过可验证奖励、经验合成和持续记忆对代理LLM进行审计化技能图自改进

Ken Huang, Jerry Huang

机构 * OWASP Fairfax, VA, USA ； Kleiner Perkins 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；AI agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出ASG-SI框架，通过可验证奖励、经验合成和持续记忆实现代理LLM的审计化技能图自改进，以提升安全性和可追溯性。

Comments 11 pages, 4 figures. Includes a complete runnable reference implementation and audit logging framework

R-Debater: Retrieval-Augmented Debate Generation through Argumentative Memory

R-Debater：通过论证记忆的检索增强辩论生成

Maoyuan Li, Zhongsheng Wang, Haoyuan Li, Jiamou Liu

机构 * Wuhan College of Communication（武汉通信学院） ； Wuhan College of Communication University of Auckland（武汉通信学院奥克兰大学） ； University of Auckland（奥克兰大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；planning(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 R-Debater通过整合检索和结构化规划，实现了更忠实、一致且连贯的多轮辩论生成。

Comments Accepteed by AAMAS 2026 full paper

State-of-the-art Small Language Coder Model: Mify-Coder

最先进的小型语言编码器模型：Mify-Coder

Abhinav Parmar, Abhisek Panigrahi, Abhishek Kumar Dwivedi, Abhishek Bhattacharya, Adarsh Ramachandra, Aditya Choudhary, Aditya Garg, Aditya Raj, Alankrit Bhatt, Alpesh Yadav, Anant Vishnu, Ananthu Pillai, Ankush Kumar, Aryan Patnaik, Aswatha Narayanan S, Avanish Raj Singh, Bhavya Shree Gadda, Brijesh Pankajbhai Kachhadiya, Buggala Jahnavi, Chidurala Nithin Krishna, Chintan Shah, Chunduru Akshaya, Debarshi Banerjee, Debrup Dey, Deepa R., Deepika B G, Faiz ur Rahman, Gagan Gayari, Gudhi Jagadeesh Kumar Naidu, Gursimar Singh, Harshal Tyagi, Harshini K, James Mani Vathalloor, Jayarama Nettar, Jayashree Gajjam, Joe Walter Sugil George, Kamalakara Sri Krishna Tadepalli, Kamalkumar Rathinasamy, Karan Chaurasia, Karthikeyan S, Kashish Arora, Kaushal Desai, Khushboo Buwade, Kiran Manjrekar, Malikireddy Venkata Sai Likhitha, Manjunath A, Mitali Mahavir Bedmutha, Mohammed Rafee Tarafdar, Nikhil Tiwari, Nikitha K Gigi, Pavan Ravikumar, Pendyala Swarnanjali, Piyush Anand, Prakash Chandrasekar, Prasanna Bhalchandra Gawade, Prasanth Sivan, Preeti Khurana, Priyanshi Babbar, Rajab Ali Mondal, Rajesh Kumar Vissapragada, Rajeshwari Ganesan, Rajeswari Koppisetti, Ramjee R., Ramkumar Thiruppathisamy, Rani G. S., S Reka, Samarth Gupta, Sandeep Reddy Kothakota, Sarathy K, Sathyanarayana Sampath Kumar, Saurabh Kumar, Shashank Khasare, Shenbaga Devi Venkatesh Kumar, Shiva Rama Krishna Parvatham, Shoeb Shaikh, Shrishanmathi A, Shubham Pathak, Sree Samhita Koppaka, Sreenivasa Raghavan K S, Sreeram Venkatasubramanian, Suprabha Desai Bojja, Swetha R, Syed Ahmed, Chinmai Harshitha Thota, Tushar Yadav, Veeravelly Kusumitha, V V S S Prasanth Patnaik, Vidya Sri Sesetti, Vijayakeerthi K, Vikram Raj Bakshi, Vinay K K, Vinoth Kumar Loganathan, Vipin Tiwari, Vivek Kumar Shrivastav, V Venkata Sri Datta Charan, Wasim Akhtar Khan

机构 * Infosys AI Research（英矽斯人工智能研究院） ； Mify Team（Mify团队） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.SE

AI总结 Mify-Coder通过高效训练策略和数据优化，在保持高准确性和安全性的同时，实现了比更大模型更优的代码生成性能。

Coding With AI: From a Reflection on Industrial Practices to Future Computer Science and Software Engineering Education

编码与AI：从工业实践的反思到未来计算机科学与软件工程教育

Hung-Fu Chang, MohammadShokrolah Shirazi, Lizhou Cao, Supannika Koolmanojwong Mobasser

机构 * R. B. Annis School of Engineering（R. B. Annis 工程学院） ； University of Indianapolis（印第安纳大学） ； E. S. Witchger School of Engineering（E. S. Witchger 工程学院） ； Marian University（玛丽安大学） ； University of Maryland Eastern Shore（马里兰大学东部分校） ； The Boehm Center for Systems and Software Engineering（Boehm 系统与软件工程中心） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE

AI总结 本文探讨了AI在工业实践中对软件开发的影响，分析了LLM工具带来的生产力提升与风险，并提出教育应转向问题解决和项目式学习以适应变化。

Comments 21 pages, 5 figures

A Threshold-Triggered Deep Q-Network-Based Framework for Self-Healing in Autonomic Software-Defined IIoT-Edge Networks

基于阈值触发的深度Q网络框架用于自愈的自治软件定义IIoT边缘网络

Agrippina Mwangi, León Navarro-Hilfiker, Lukasz Brewka, Mikkel Gryning, Elena Fumagalli, Madeleine Gibescu

机构 * Energy and Resources Group at the Copernicus Institute of Sustainable Development, Utrecht University（能源与资源组，可持续发展Copernicus研究所，乌特勒支大学） ； Operational Technology (OT) System Engineering and Security (Engineering, Procurement, and Construction) at Ørsted Wind Power（运营技术（OT）系统工程与安全（工程、采购与建设）部，Ørsted风能） ； System Design Specialists (Engineering, Procurement, and Construction) at Ørsted Wind Power（系统设计专家（工程、采购与建设）部，Ørsted风能） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究提出基于阈值触发的深度Q网络框架，用于提升自治软件定义IIoT边缘网络的自愈能力，通过实时检测和缓解网络中断，提高中断恢复性能。

Reachability for multiagent control systems via Lyapunov functions

通过李雅普诺夫函数研究多智能体控制系统可达性

Giulia Cavagnari, Marc Quincampoix

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出利用适应于概率测度Wasserstein空间的李雅普诺夫方法，研究多智能体控制系统可达性问题，并获得Hamilton-Jacobi方程在该空间中粘性解的新的比较结果。

Comments This is the author accepted manuscript of an article published in Communications on Pure and Applied Analysis

Journal ref Communications on Pure and Applied Analysis, vol. 26 (2026)

[Draft] High-order estimation-based properties and high-order observers for labeled finite-state automata

[草稿] 基于高阶估计的性质和高阶观测器用于标记有限状态自动机

Kuize Zhang, Xiaoguang Han, Alessandro Giua, Carla Seatzu

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于高阶估计性质的框架，通过高阶观察器验证标记有限状态自动机的属性。

Comments 36 pages, 14 figures