AI Agent

FeatBench: Towards More Realistic Evaluation of Feature-level Code Generation

FeatBench: 向更真实的特征级代码生成评估迈进

Haorui Chen, Chengze Li, Jia Li

机构 * College of AI, Tsinghua University（清华大学人工智能学院） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

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

AI总结 FeatBench提出了一种新的特征级代码生成评估基准，通过真实任务输入和动态数据构建，解决现有基准的局限性，并揭示了代理在实现中的激进行为问题。

Recursive language models for jailbreak detection: a procedural defense for tool-augmented agents

递归语言模型用于对抗检测：一种针对工具增强代理的程序性防御

Doron Shavit

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

AI总结 本文提出基于递归语言模型的RLM-JB框架，通过程序化方法检测对抗性输入，实现高检测效果与高精度的平衡。

Comments 5 pages and 1 figure. Appendix: an additional 5 pages

Algorithm-Based Pipeline for Reliable and Intent-Preserving Code Translation with LLMs

基于算法的可靠且意图保留的代码翻译管道

Shahriar Rumi Dipto, Saikat Mondal, Chanchal K. Roy

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

AI总结 本文提出一种基于算法的代码翻译管道，通过引入语言中立的中间规范提升翻译准确性和可靠性，实验结果显示其在多个指标上均优于直接翻译方法。

Comments Accepted at 34th IEEE/ACM International Conference on Program Comprehension (ICPC 2026)

From Tool Orchestration to Code Execution: A Study of MCP Design Choices

从工具编排到代码执行：MCP设计选择的研究

Yuval Felendler, Parth A. Gandhi, Idan Habler, Yuval Elovici, Asaf Shabtai

机构 * Faculty of Computer and Information Science（计算机与信息科学学院） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文研究了MCP设计选择对可扩展性和安全性的平衡，提出通过代码执行能力提升智能体流程的效率，并通过安全框架应对扩展带来的攻击风险。