AI Agent

Geo-Code: A Code Framework for Reverse Code Generation from Geometric Images Based on Two-Stage Multi-Agent Evolution

Geo-Code: 一种基于双阶段多智能体演化的几何图像反向代码生成框架

Zhenyu Wu, Yanxi Long, Jian Li, Hua Huang

机构 * School of Artificial Intelligence, Beijing Normal University, Beijing, China（人工智能学院，北京师范大学，北京，中国） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 Geo-Code提出一种基于双阶段多智能体演化的几何图像反向代码生成框架，通过像素级锚定和度量驱动的代码演化提升几何重建精度和视觉一致性。

Comments ICML2026

On the Use of Agentic Coding: An Empirical Study of Pull Requests on GitHub

关于代理编码的使用：对GitHub拉取请求的实证研究

Miku Watanabe, Hao Li, Yutaro Kashiwa, Brittany Reid, Hajimu Iida, Ahmed E. Hassan

专题命中 软件智能体 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；AI agent(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 本文研究了GitHub上代理编码生成的拉取请求的接受情况，发现83.8%的PR被合并，其中54.9%无需修改，剩余需人类修订。

SoK: Trust-Authorization Mismatch in LLM Agent Interactions

SoK：LLM代理交互中的信任-授权不匹配

Guanquan Shi, Haohua Du, Zhiqiang Wang, Xiaoyu Liang, Weiwenpei Liu, Song Bian, Zhenyu Guan

专题命中 软件智能体 ：agent(title,abstract)；autonomous agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文通过B-I-P框架系统分析LLM代理交互中的信任-授权不匹配问题，揭示了动态信任与静态授权之间的脱节，并提出动态风险适应性授权的研究方向。

Conversational No-code, Multi-agentic Disease Module Identification and Drug Repurposing Prediction with ChatDRex

基于对话的无代码、多智能体疾病模块识别与药物再利用预测ChatDRex

Simon Süwer, Kester Bagemihl, Sylvie Baier, Lucia Dicunta, Markus List, Jan Baumbach, Andreas Maier, Fernando M. Delgado-Chaves

专题命中 软件智能体 ：agentic(title)；agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 ChatDRex 是一种基于对话的多智能体系统，通过自然语言访问生物医学知识库，实现疾病模块识别与药物再利用预测，促进个性化医学发展。

When Workout Buddies Are Virtual: AI Agents and Human Peers in a Longitudinal Physical Activity Study

当训练伙伴是虚拟的：AI代理与人类同伴在长期身体活动研究中的应用

Alessandro Silacci, Mauro Cherubini, Arianna Boldi, Amon Rapp, Maurizio Caon

专题命中 软件智能体 ：AI agent(title,abstract)；agent(abstract)

AI总结 本文研究了AI代理与人类同伴在长期身体活动中的影响，发现AI能提供更稳定的鼓励，而人类同伴则增强社会存在感，两者互补促进持续锻炼。

Agent Skills: A Data-Driven Analysis of Claude Skills for Extending Large Language Model Functionality

Agent Skills: 一种数据驱动的Claude技能分析，用于扩展大型语言模型功能

George Ling, Shanshan Zhong, Richard Huang

专题命中 软件智能体 ：agent(title,abstract)；分类 cs.SE

AI总结 本文通过分析Claude技能的数据，揭示了技能在软件工程中的集中使用及安全风险，为技能重用和标准化提供参考。

A Dual-Loop Agent Framework for Automated Vulnerability Reproduction

面向自动化漏洞复现的双环代理框架

Bin Liu, Yanjie Zhao, Zhenpeng Chen, Guoai Xu, Haoyu Wang

专题命中 软件智能体 ：agent(title,abstract)；分类 cs.SE

AI总结 CVE2PoC通过双环代理框架实现漏洞复现自动化，提升漏洞利用代码的生成效率与质量。

Beyond Quantity: Trajectory Diversity Scaling for Code Agents

超越数量：代码代理的轨迹多样性扩展

Guhong Chen, Chenghao Sun, Cheng Fu, Qiyao Wang, Zhihong Huang, Chaopeng Wei, Guangxu Chen, Feiteng Fang, Ahmadreza Argha, Bing Zhao, Xander Xu, Qi Han, Hamid Alinejad-Rokny, Qiang Qu, Binhua Li, Shiwen Ni, Min Yang, Hu Wei, Yongbin Li

机构 * SIAT, CAS（中国科学院软件研究所） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； UNSW Sydney（新南威尔士大学悉尼分校） ； SUAT（上海大学） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；tool-use(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 TDScaling通过提升轨迹多样性而非单纯增加数据量，优化代码代理训练的性能-成本平衡，提升工具使用泛化和编码能力。

Prometheus: Towards Long-Horizon Codebase Navigation for Repository-Level Problem Solving

Prometheus：面向仓库级问题解决的长周期代码库导航

Yue Pan, Zimin Chen, Siyu Lu, Zhaoyang Chu, Xiang Li, Han Li, Yang Feng, Claire Le Goues, Federica Sarro, Martin Monperrus, He Ye

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；planning(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 Prometheus通过统一知识图谱和增强内存引擎，实现长周期代码库导航，提升仓库级问题解决的效率与准确性。

OpenSec: Measuring Incident Response Agent Calibration Under Adversarial Evidence

OpenSec: 在对抗性证据下评估事件响应代理的校准

Jarrod Barnes

机构 * Jarrod Barnes 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(title)；分类 cs.AI

AI总结 OpenSec通过双控制强化学习环境评估事件响应代理在对抗性证据下的校准能力，发现前沿模型存在过度触发问题，校准差距体现在克制而非检测。

Comments 7 pages, 3 figures, 3 tables. Code: https://github.com/jbarnes850/opensec-env. Dataset: https://huggingface.co/datasets/Jarrodbarnes/opensec-seeds

BiomechAgent: AI-Assisted Biomechanical Analysis Through Code-Generating Agents

BiomechAgent: 通过代码生成代理实现AI辅助的生物力学分析

R. James Cotton, Thomas Leonard

机构 * Shirley Ryan AbilityLab Northwestern University（Shirley Ryan AbilityLab 北卡罗来纳大学） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；AI agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 BiomechAgent通过自然语言和代码生成技术，使无标记运动捕捉数据的生物力学分析更易被非编程用户使用，提升临床应用的效率和准确性。

CoBEVMoE: Heterogeneity-aware Feature Fusion with Dynamic Mixture-of-Experts for Collaborative Perception

CoBEVMoE：基于动态专家混合的异质性感知特征融合

Lingzhao Kong, Jiacheng Lin, Siyu Li, Kai Luo, Zhiyong Li, Kailun Yang

机构 * School of Computer Science and Electronic Engineering, Hunan University（计算机科学与电子工程学院，湖南大学） ； School of Artificial Intelligence and Robotics, Hunan University（人工智能与机器人学院，湖南大学） ； National Engineering Research Center of Robot Visual Perception and Control Technology, Hunan University（机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心，湖南大学） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 CoBEVMoE通过动态混合专家架构实现多智能体协作感知中的异质性特征融合，提升感知精度与性能。

Comments Accepted to ICRA 2026. The source code will be made publicly available at https://github.com/godk0509/CoBEVMoE

Improving Code Localization with Repository Memory

通过仓库记忆提升代码定位

Boshi Wang, Weijian Xu, Yunsheng Li, Mei Gao, Yujia Xie, Huan Sun, Dongdong Chen

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.CL、cs.SE

AI总结 通过利用仓库提交历史增强语言代理的记忆，提升代码定位性能，更接近人类开发者经验。

Comments ICLR 2026

The Matthew Effect of AI Programming Assistants: A Hidden Bias in Software Evolution

AI编程助手的马太效应：软件演化的隐藏偏见

Fei Gu, Zi Liang, Jiahao MA, Hongzong LI

专题命中 软件智能体 ：agentic(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 本文研究了AI编程助手对软件生态系统的影响，发现主流语言和框架因数据丰富而获得更优支持，揭示了软件演化的隐藏偏见。

LGMSNet: Thinning a medical image segmentation model via dual-level multiscale fusion

LGMSNet: 通过双级多尺度融合来简化医学图像分割模型

Chengqi Dong, Fenghe Tang, Rongge Mao, Xinpei Gao, S. Kevin Zhou

机构 * School of Biomedical Engineering, Division of Life Sciences ； Medicine, University of Science ； Center for Medical Imaging, Robotics, Analytic Computing \& Learning (MIRACLE), Suzhou Institute for Advance Research, USTC, Suzhou, 215123, China ； Key Laboratory of Intelligent Information Processing of Chinese Academy of Sciences (CAS), Institute of Computing Technology, CAS, Beijing, 100190, China ； Jiangsu Provincial Key Laboratory of Multimodal Digital Twin Technology, Suzhou, 215123, China ； State Key Laboratory of Precision \& Intelligent Chemistry, USTC, Hefei, China 纠错

专题命中 软件智能体 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 LGMSNet通过双级多尺度融合技术，实现轻量级医学图像分割模型的高效性能与高泛化能力。

Comments Accepted by ECAI 2025

Journal ref Frontiers in Artificial Intelligence and Applications, 413, 739-746 (2025)

Faster Game Solving via Hyperparameter Schedules

通过超参数调度更快的游戏求解

Naifeng Zhang, Stephen McAleer, Tuomas Sandholm

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出一种简单高效的超参数调度框架，通过动态调整CFR折扣率，显著提升不完全信息游戏的求解速度，适用于多种游戏场景。

Comments Accepted at the AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), 2026