AI Agent

A Study of Library Usage in Agent-Authored Pull Requests

对代理生成的拉取请求中图书馆使用情况的研究

Lukas Twist, Jie M. Zhang

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

AI总结 研究探讨了代理生成的拉取请求中图书馆使用情况，发现代理频繁导入图书馆但很少引入新依赖项，且在引入时遵循严格的版本控制实践。

Comments 5 pages, 3 tables. Accepted at MSR '26 (Challenge Track)

Journal ref 23rd International Conference on Mining Software Repositories: MSR 2026

SIGIL: Compiling Agent Skills into Typed Harnesses

SIGIL：将智能体技能编译为类型化工具框架

Jayanaka Dantanarayana, Savini Kashmira, Lingjia Tang, Jason Mars

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

AI总结 SIGIL通过Skill Compilation将散文式智能体技能编译为类型化工具框架，提升了智能体执行技能要求步骤的比例、完整过程的频率并减少token使用，且效果与模型无关。

TrajAudit: Automated Failure Diagnosis for Agentic Coding Systems

TrajAudit：智能体编码系统的自动化故障诊断

Minxing Wang, Xiaofei Xie, Yintong Huo

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

AI总结 针对仓库级编码轨迹中噪声多、上下文长的问题，提出TrajAudit框架，通过模式匹配过滤和测试报告先验知识辅助，实现高效故障诊断，在RootSE基准上定位准确率提升24.4个百分点，令牌消耗降低18%。

CollabSkill: Evaluating Human-Agent Collaboration On Real-World Tasks

CollabSkill: 评估真实世界任务中的人机协作

Yijia Shao, Zora Zhiruo Wang, Neel Ahuja, Yicheng Wang, Bowen Liu, Diyi Yang

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Rochester（罗切斯特大学） ； Individual Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 提出CollabSkill框架，通过配对真实工人与AI代理执行职业任务，利用贝叶斯技能评级系统量化人机贡献，揭示Claude Code排名第一且实践经验是协作技能的主要驱动力。

Comments 10 pages of main paper, COLM 2026

Automated Lemma Discovery in Agentic Program Verification

代理程序验证中的引理发现

Huan Zhao, Haoxin Tu, Zhengyao Liu, Martin C. Rinard, Abhik Roychoudhury

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

AI总结 本文提出LemmaNet代理，通过分析源代码和规格，发现辅助引理以提升程序验证的正确性保证。

Comments 13 pages. To appear in ASE 26

Test Coverage Analysis of Agentic Pull Requests

智能拉取请求的测试覆盖分析

Atish Kumar Dipongkor, Talank Baral, Wing Lam, Kevin Moran

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

AI总结 研究人工智能编码代理生成的拉取请求的测试覆盖情况，分析4882个相关请求，发现代理包含测试更改比例低，现有测试覆盖不足，代理编写测试仅在少数请求中提升覆盖，错误处理结构测试严重不足，为此提出相关改进措施。

Comments 12 pages, to appear 42nd International Conference on Software Maintenance and Evolution

When and How Context Rot Appears in Coding Agents: A White-Box Study of Agent Skills in Code Auditing

在长上下文情况下代理技能如何失效：代码审计中的白盒研究

Yue Xue

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

AI总结 研究长上下文下代码审计中代理技能失效问题，通过改变上下文分类故障位置，对比不同条件下Codex等运行情况，发现长上下文影响大，不同任务表现有别，外部检查表效果好，编码代理支架有帮助，给出故障分类和实证案例。

Agentic Code Review in the Terminal: A Trajectory-Level Analysis of Behavior, Cost, and Human-Alignment

终端中的智能代码审查：行为、成本和人工对齐的轨迹级分析

Wachiraphan Charoenwet, Kla Tantithamthavorn, Patanamon Thongtanunam, Hong Yi Lin, Minwoo Jeong, Ming Wu

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

AI总结 研究终端环境中智能代码审查的行为、成本等，基于审查者轨迹分析，发现智能审查者审查精度高但有探索等开销，成功审查与规划等有关，凸显轨迹感知和成本敏感评估对未来此类系统的好处。

Pomona: Continuous Code Quality Improvement via Small, Agentic Pull Requests at Bloomberg

Pomona：通过小型自动化变更实现彭博社的持续代码质量改进

David Williams, Angelos Evripiotis, Serkan Kirbas, Harry Morgan, Sergey Magidovich, Peter Wainwright, Federica Sarro

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

AI总结 提出Pomona轻量级代理工具，通过扫描和修复技能自动发现并修复代码问题，生成约10行差异的小型PR，经一个月团队部署和10名高级工程师问卷评估，17个PR中15个成功合并，中位关闭时间低于2小时，8/10工程师愿意采用。

Comments 6 pages, 2 figures, 1 table, under review

TARS: A Theory-of-Mind Agent for Personalized In-IDE Code Comprehension

TARS：用于个性化IDE内代码理解的心理理论智能体

Leopoldo Todisco, Antonio Della Porta, Stefano Lambiase, Fabio Palomba

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

AI总结 研究针对代码理解中LLM助手的不足，提出TARS智能体，基于心理理论范式，剖析开发者特点并调整解释，通过检索增强生成联系项目文档。实验表明它能提升效率、降低认知负荷，解释更适配开发者。

Comments Accepted at ICSME 2026, Tool Demonstration and Data Showcase Track

Democratizing Agent Deployment Safety: A Structural Monitoring Approach

使智能体部署安全民主化：一种结构监测方法

Preeti Ravindra, Rahul Tiwari, Vincent Wolowski

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

AI总结 研究人工智能智能体部署安全问题，引入信息流图（IFG）监测器，通过控制流、数据流图及原始代码差异分析结构安全回归。实验表明，IFG监测器能降低攻击错过率，还可同步作为部署前保障，为组织实现部署安全民主化提供实用途径。

Comments Accepted in ICML 2026 Workshops: AI4GOOD and AIWILD

Predicting Acceptance and Review Effort in Human and Agent Pull Requests

预测人类和智能体拉取请求的接受情况及评审工作量

Kartik Ghanshyambhai Pansuriya, Ehsan Ghorbani, Deepak Singh, Eman Abdullah AlOmar

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

AI总结 研究在拉取请求打开时预测其接受情况及评审工作量的可行性，利用AIDev数据集构建预测管道，评估多种机器学习模型，发现接受度预测可行，评审工作量预测较难，早期模型可支持分类和优先级排序，应作咨询工具。

Agent Hacks Agent: Autoresearch for Production-Agent Red-Teaming

智能体攻击智能体：用于生产智能体红队测试的自动研究

Xutao Mao, Xiang Zheng, Cong Wang

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

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

AI总结 研究生产型语言模型智能体的自动化红队测试，提出AHA可证伪发现循环，通过该循环构建漏洞概念图。在Claude Code和Codex上测试，发现跨模型和智能体的可重复使用漏洞核心，生成的VCG为安全团队提供可审计工件，提升测试性能。

OpenProver: Agentic and Interactive Theorem Proving with Lean 4

OpenProver：使用Lean 4进行智能且交互式的定理证明

Matěj Kripner, Milan Straka

机构 * Charles University, Faculty of Mathematics and Physics（查尔斯大学数学与物理系） 纠错

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

AI总结 介绍用于大语言模型驱动的自动化定理证明的开源系统OpenProver，它集成特定架构，完全开源，能自动验证证明，提供交互式界面，通过在ProofNet上评估展示自动验证在定量消融实验中的潜力。

Comments 7 pages, 2 figures. Accepted at the 19th Conference on Intelligent Computer Mathematics (CICM 2026)

ReProAgent: Tool-Augmented Multi-Stage Agentic Generation of Bug Reproduction Tests from Issue Reports

ReProAgent：从问题报告中通过工具增强的多阶段代理生成错误重现测试

Quanjun Zhang, Yi Zheng, Ye Shang, Weifeng Sun, Haichuan Hu, Chunrong Fang, Zhenyu Chen, Liang Xiao

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

AI总结 研究提出ReProAgent多阶段代理框架，从问题报告生成错误重现测试，将任务分解为四个阶段，集成多种工具支持各阶段，实验表明其能成功重现较多问题，优于基线，还可跨模型泛化并提升下游问题解决性能。

A Self-Evolving Agentic Framework for Metasurface Inverse Design

一种自演化代理框架用于超材料逆向设计

Yi Huang, Bowen Zheng, Yunxi Dong, Hong Tang, Huan Zhao, S. M. Rakibul Hasan Shawon, Hualiang Zhang

机构 * University of Massachusetts Lowell（马萨诸塞大学洛厄尔分校） 纠错

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

AI总结 本文提出一种自演化代理框架，通过上下文级技能进化解决超材料逆向设计中工作流构建的难题，提升任务成功率并减少尝试次数，实现可重用的求解器专业知识积累。

The LLMbda Calculus: AI Agents, Conversations, and Information Flow

LLMlambda 计算：人工智能代理、对话与信息流

Zac Garby, Andrew D. Gordon, David Sands

机构 * University of Nottingham, UK（诺丁汉大学） ； University of Edinburgh, UK（爱丁堡大学） ； Chalmers University of Technology（查尔姆斯理工大学） ； The University of Gothenburg, Sweden（哥德堡大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种无类型的lambda计算模型，用于形式化描述和验证人工智能代理中对话和信息流的安全性。

SWE-Review: Closing the Loop on Issue Resolution with Agentic Code Review

SWE-Review：通过智能代码审查解决问题闭环

Ruoyu Wang, Jierun Chen, Shaowei Wang, Chaofan Tao, Sidi Yang, Yuxin Jiang, Kim-Hui Yap, Lifeng Shang, Xiaohui Li, Haoli Bai

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

AI总结 研究通过智能代码审查闭合PR生成环的问题，核心方法是SWE-Review框架，由审查代理进行审查并提供反馈。主要贡献是能持续改进PR，在多方面表现优于单轮审查，还能推动AI编码代理从一次性PR生成迈向闭环问题解决。

Semantic-aware and Self-improving Program Reduction via Agentic Large Language Models

通过智能大语言模型实现语义感知和自我改进的程序简化

Xintong Zhou, Hongxu Xu, Chunhao Liao, Puzhuo Liu, Yongqiang Tian, Chengnian Sun

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

AI总结 研究将程序简化作为由智能大语言模型驱动的自主推理任务，方法是让模型分析语义、提出假设并迭代改进，还能提炼经验，PROJ框架实现该方法，实验表明其优于现有技术。

Beyond Textual Repository Exploration: Dual-Modal Structural Reasoning for Agentic Issue Resolution

超越文本仓库探索：面向智能体问题解决的双模态结构推理

Jiayi Zhang, Kai Huang, Yang Liu, Chunyang Chen

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

AI总结 提出DUALVIEW框架，通过模块耦合图、函数调用图、类层次图和程序依赖图四种图视图，结合视觉与文本响应，使智能体在仓库探索中直接推理代码依赖结构，提升长时域问题解决性能。

Libra: Training the Environment for Agentic Information Retrieval

Libra: 为智能信息检索训练环境

Xuan Zhao, Andy Chiu, Gengyu Wang

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

AI总结 提出Libra框架，通过引入可变目录和LLM驱动优化循环，自动改进代码仓库的索引结构，提升代码定位准确率，并实现跨模型和问题的零样本迁移。

Agentic Hardware Design as Repository-Level Code Evolution

代理硬件设计作为仓库级代码演化

Cunxi Yu, Chenhui Deng, Nathaniel Pinckney, Brucek Khailany

机构 * NVIDIA Research（NVIDIA研究） 纠错

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

AI总结 提出HORIZON自演化代理框架，将硬件设计视为仓库级代码演化，通过Markdown编译项目包和免手代理循环实现全自动基准测试，在多个基准上达到100%完成率。

Augmentation with Dilution: A Large-Scale Empirical Study of Human Contributor Ecosystems After AI Coding Agent Adoption

稀释式增强：AI编码代理采纳后人类贡献者生态系统的大规模实证研究

Weixing Zhang, Bowen Jiang, Anne Koziolek

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

AI总结 通过双重差分法分析11,097个GitHub仓库，发现AI编码代理采纳不改变人类贡献者绝对数量，但显著降低其密度，并减少新人参与份额，同时增加审查深度，揭示“稀释式增强”模式。

Playful Agentic Robot Learning

趣味性具身机器人学习

Junyi Zhang, Jiaxin Ge, Hanjun Yoo, Letian Fu, Zihan Yang, Yaowei Liu, Raj Saravanan, Shaofeng Yin, Justin Yu, Dantong Niu, Zirui Wang, Roei Herzig, Ken Goldberg, Yutong Bai, David M. Chan, Ion Stoica, Angjoo Kanazawa, Jiahui Lei, Haiwen Feng, Trevor Darrell

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Impossible Research 纠错

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

AI总结 提出RATs框架，让机器人通过自主探索学习可复用技能，在LIBERO-PRO和MolmoSpaces上分别提升20.6和17.0个百分点。

Comments Project page: https://playful-rats.github.io/

QBugLM: An Agentic Benchmarking Framework for LLM-based Quantum Software Debugging

QBugLM：基于LLM的量子软件调试的智能基准测试框架

An B. B. Pham, Hoa T. Nguyen, Muhammad Usman

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

AI总结 提出QBugLM多智能体框架，自动化量子软件调试流程，通过案例研究评估LLM调试能力，发现迭代反馈显著提升修复成功率。

Comments This paper was accepted at IEEE QSW 2026

Designing a Safe Autonomous Artificial Intelligence Agent based on Human Self-Regulation

基于人类自我调节设计安全的自主人工智能代理

Mark Muraven

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

AI总结 本文提出通过研究人类自我调节机制，设计安全的人工智能代理，以避免复杂系统中因目标不明确导致的有害后果。

Comments 17 pages

Technical Report: Exploring the Emerging Threats of the Agent Skill Ecosystem

技术报告：探索智能体技能生态系统的新兴威胁

Luca Beurer-Kellner, Aleksei Kudrinskii, Marco Milanta, Kristian Bonde Nielsen, Hemang Sarkar, Liran Tal

机构 * Snyk 纠错

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

AI总结 本研究通过分析3984个AI智能体技能，发现76个恶意载荷，揭示了技能生态系统中的安全威胁，并提出了威胁分类和攻击模式。

Comments 10 pages, technical report

AgentWall: A Runtime Safety Layer for Local AI Agents

AgentWall：本地AI代理的运行时安全层

Ashwin Aravind

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

AI总结 本文提出AgentWall，一种用于本地AI代理的运行时安全与可观测性层，通过拦截代理操作、评估政策、要求人类批准和记录执行轨迹，实现92.9%的政策执行准确率。

Comments 16 pages, 2 figures, open-source implementation at https://github.com/agentwall/Agentwall

How to Interpret Agent Behavior

如何解释智能体行为

Jie Gao, Kaiser Sun, Jen-tse Huang, Katherine Van Koevering, Sijie Ji, Heyuan Huang, Weiyan Shi, Zhuoran Lu, Ziang Xiao, Daniel Khashabi, Mark Dredze

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； California Institute of Technology（加州理工学院） ； Northeastern University（东北大学） ； Purdue University（普渡大学） 纠错

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

AI总结 本文提出ACT*ONOMY框架，通过构建行为分类体系和开放仓库，帮助研究人员更一致地解读智能体行为，提升监控与控制能力。

Comments 34 pages in total

Language-Based Agent Control

基于语言的代理控制

Timothy Zhou, Loris D'Antoni, Nadia Polikarpova

机构 * Department of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出语言基于代理控制（LBAC），一种新的代理应用编程模型，结合编程语言和语言基础安全技术，确保代理控制的正确性。LBAC通过要求代理生成在周围框架代码上下文中类型正确的程序，从而在执行前拒绝不安全程序，实现统一的策略应用。