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AI 大模型

AI Agent

智能体、工具调用、规划、工作流、多智能体和自主任务执行。

共收录 3232 信号源:cs.AI, cs.CL, cs.LG, cs.SE

1. 软件智能体 3232 篇

2608.04622 2026-08-06 cs.CV 新提交 82%

DAC-Pose: Dual-Agent Collaborative Framework for Pose-Guided Human Generation

DAC-Pose:用于姿态引导人体生成的双智能体协作框架

Haotian Yang, Zhile Yang, Huiyu Zhou, Xin Sun

机构 * Faculty of Data Science, City University of Macau(澳门城市大学数据科学学院) Shenzhen University of Advanced Technology(深圳理工大学) Shenzhen Institute of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences(中国科学院深圳先进技术研究院) School of Computing and Mathematical Sciences, University of Leicester(莱斯特大学计算与数学科学学院)

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

AI总结 针对姿态引导人体生成在剧烈视角变化下的视觉伪影问题,提出双智能体协作框架DAC-Pose,通过PSR与DAVE智能体的反馈循环实现高保真合成,在DeepFashion和Market-1501基准上验证了其优越性。

Comments Code is available at DAC-Pose" target="_blank" rel="noopener">https://github.com/AIVRC/DAC-Pose

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2607.28591 2026-07-31 cs.SE cs.CL cs.LG 新提交 82%

Change2Task: From Repository Changes to Executable Coding Agent Tasks and Environments

Change2Task:从仓库变更到可执行编码智能体任务与环境

Haomin Qi, Xingliang Wang, Xuanqi Gao, Baihui Sang, Xin Zhang, Minghua Ma, Pengfei Gao, Yu Kang, Qingwei Lin, Saravan Rajmohan, Dongmei Zhang, Qi Zhang

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

AI总结 Change2Task系统基于仓库历史将已合并拉取请求转为编码智能体任务,在5类任务中实现79.6%验证成功率,比基准多恢复29.2%任务,可减少流程支出10.8%。

Comments 15 pages, 7 figures, and 15 tables, including appendices

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2604.06688 2026-07-30 cs.CE 版本更新 82%

Diagon: A Programmable Testbed for AI-Agent Cognitive Labor Markets

当智能体市场到来时

Xuan Liu, Haoyang Shang, Haojian Jin

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

AI总结 本文提出可编程市场系统diagon,作为智能体认知劳动市场的制度设计实验平台,研究发现市场交换能带来生产力提升,但效果强烈依赖于制度结构。

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2607.25975 2026-07-29 cs.HC 新提交 82%

Who is scientific code for? Maintaining human-readable landmarks in agent-written code

科学代码是为谁而设?在代理编写的代码中维护人类可读的地标

Elle O'Brien

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

AI总结 研究在科学家采用编码代理后,代码维护假设瓦解的问题,核心方法是通过多种调查及工作流程,发现科学家发明“地标策略”标记代码,指出明确划分人类可读与代理上下文能利于科学代码的开发、记录与维护。

Comments Position piece submitted to Infrastructure @ CSCW 26 workshop

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2607.24964 2026-07-29 cs.CR 新提交 82%

ALIBI: Adaptive Agentic Attacks on LLM-Based Vulnerability Detectors via Adversarial Code Comments

ALIBI:通过对抗性代码注释对基于大语言模型的漏洞检测器进行自适应智能体攻击

Zixuan Wu, Cristina Nita-Rotaru

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

AI总结 研究如何通过对抗性代码注释对基于大语言模型的漏洞检测器进行自适应智能体攻击,提出ALIBI框架,将现实世界漏洞修复提交转换为编码任务评估多个检测器,发现其高度易受攻击,揭示攻击面并推动安全意识设计。

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2607.19605 2026-07-24 cs.SD 版本更新 82%

RIME: Enabling Large-Scale Agentic Music Post-Production

RIME:实现大规模智能后期制作

Noah Schaffer, Nikhil Singh

机构 * Dartmouth College(达特茅斯学院)

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

AI总结 研究针对音乐后期制作问题,引入RIME框架,利用POEMS工具包生成配对数据,评估多模态语言模型,展示其通过监督微调提升智能体性能,是迈向迭代音乐智能体、变革音乐制作的早期步骤。

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2607.18575 2026-07-22 cs.CR 新提交 82%

RECEIPT: Deterministic, Reward-Hacking-Resistant Verification for White-Box Agentic XSS Discovery

RECEIPT:用于白盒代理式XSS发现的确定性、抗奖励攻击验证

Muxi Lyu, Karen Shieh, Yiwei Hou, Hao Wang, Koushik Sen, David Wagner

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

AI总结 研究针对白盒代理式XSS发现中编码代理声明不可信的问题,提出RECEIPT验证框架,通过环境隔离等手段使发现可信,经实验评估,在预算内发现多个未知漏洞,相比其他方式能确认更多真实利用且无假阳性。

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2607.03691 2026-07-22 cs.SE cs.AI cs.LG 版本更新 82%

Don't Blame the Large Language Model: How Agent Harness Evolution Shapes Coding Agent Quality

不要责怪大语言模型:脚手架演化如何塑造编码代理质量

Oussama Ben Sghaier, Hao Li, Bram Adams, Ahmed E. Hassan

机构 * Queen’s University Canada(加拿大女王大学)

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

AI总结 研究编码代理中脚手架演化对其质量的影响。通过固定模型、仅改变脚手架,对Qwen Code CLI的35个连续版本进行评估,追踪质量波动与开发模式及架构组件的关系。

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2603.16011 2026-07-21 cs.SE cs.AI cs.CL 版本更新 82%

FormulaCode: Evaluating Agentic Optimization on Large Codebases

FormulaCode: 评估在大规模代码库上进行代理优化

Atharva Sehgal, James Hou, Akanksha Sarkar, Ishaan Mantripragada, Swarat Chaudhuri, Jennifer J. Sun, Yisong Yue

机构 * The University of Texas at Austin(德克萨斯大学奥斯汀分校) California Institute of Technology(加州理工学院) Cornell University(康奈尔大学)

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

AI总结 FormulaCode是一个评估大型真实代码库上代理优化能力的基准,包含957个从科学Python仓库挖掘出的性能瓶颈,配以专家撰写的补丁和平均264.6个社区维护的性能工作负载,揭示了前沿LLM代理在多目标优化上的重大挑战。

Comments ICML Camera Ready Version

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2607.11309 2026-07-14 physics.comp-ph 新提交 82%

Toward AI-Agent-Driven Particle Transport Simulations: Implementation of AI-Assisted Workflows for PHITS

迈向人工智能代理驱动的粒子输运模拟:PHITS的人工智能辅助工作流程实现

Tatsuhiko Sato, Shintaro Hashimoto, Tatsuhiko Ogawa, Takuya Furuta, Yuho Hirata, Seiki Ohnishi, Yasuhito Sakaki, Nobuhiro Shigyo

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

AI总结 研究针对蒙特卡罗粒子输运代码使用复杂的问题,提出将人工智能助手和代理应用于PHITS的策略,准备了两组人工智能就绪资源,经五个示范任务验证,表明提供适当资源和规则时人工智能代理可处理复杂工作流程,支持捆绑资源使用通用人工智能工具。

Comments 30 pages, 3 figures, and 2 tables, including 2 appendices

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2606.11864 2026-07-14 cs.IR 版本更新 82%

CORE-Bench: A Comprehensive Benchmark for Code Retrieval in the Era of Agentic Coding

CORE-Bench:智能体编程时代代码检索的综合基准

Fuwei Zhang, Yanzhao Zhang, Mingxin Li, Dingkun Long, Lexiang Hu, Pengjun Xie, Zhao Zhang, Fuzhen Zhuang

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

AI总结 针对智能体编程中需求驱动的仓库级代码检索问题,构建了包含18万查询和10.6万上下文相关性标签的三级基准CORE-Bench,实验表明现有嵌入模型性能显著下降,微调可提升效果。

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2605.25438 2026-07-08 econ.GN q-fin.EC 版本更新 82%

Agentic Delegation and the Language Frontier of Software Developers: A Model and Evidence from Claude Code on GitHub

超越训练范围编码:Claude Code 与软件开发者的技术前沿

Alexander Quispe, Kevin Xu

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

AI总结 利用双重稳健估计器分析 Claude Code 的逐步推出,发现 AI 编码助手显著增加了开发者的月度提交数、贡献仓库数、使用语言数及语言熵,且累积语言效应随时间增长,表明 AI 降低了技术切换障碍。

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2607.03105 2026-07-07 quant-ph 新提交 82%

ORBIT-Q: Dual-axis benchmarking of autonomous agents in scientific quantum programming

ORBIT-Q:科学量子编程中自主代理的双轴基准测试

Shi-Xin Zhang, Yu-Qin Chen

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

AI总结 为解决自主编码代理在科学计算中缺乏严格验证范式问题,引入ORBIT-Q。其核心是精心策划的量子工作流程套件,结合严格验证管道进行双轴比较,评估结果为相关研究提供基准。

Comments 7.5 pages, 4 figures with references and supplementary information

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2604.15657 2026-07-07 cs.AR 82%

Understanding Inference-Time Token Allocation and Coverage Limits in Agentic Hardware Verification

理解代理硬件验证中推理时间标记分配与覆盖限制

Vihaan Patel, Vidya Chhabria, Aman Arora

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

AI总结 本文研究了代理硬件验证中推理时间标记分配与覆盖限制,通过两个层级的代理框架,分析覆盖孔径并改进效率,展示领域专业化如何提升覆盖效率。

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2606.19501 2026-07-01 cs.AI cs.CL cs.LG q-fin.RM 新提交 82%

DeXposure-Claw: An Agentic System for DeFi Risk Supervision

DeXposure-Claw: 一个用于DeFi风险监管的智能体系统

Aijie Shu, Bowei Chen, Wenbin Wu, Cathy Yi-Hsuan Chen, Fengxiang He

机构 * University of Edinburgh(爱丁堡大学) University of Glasgow(格拉斯哥大学) University of Cambridge(剑桥大学)

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

AI总结 针对DeFi监管中LLM智能体易误报的问题,提出DeXposure-Claw系统,通过图时间序列基础模型预测风险网络,结合确定性监控和置信度门控生成可审计监管票据,并构建六轴评估基准DeXposure-Bench,实验验证有效性。

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2602.13692 2026-07-01 cs.OS cs.MA 版本更新 82%

ThunderAgent: A Simple, Fast and Program-Aware Agentic Inference System

ThunderAgent: 一个简单、快速且程序感知的智能推理系统

Hao Kang, Ziyang Li, Weili Xu, Xinyu Yang, Yinfang Chen, Junxiong Wang, Beidi Chen, Tushar Krishna, Chenfeng Xu, Simran Arora

专题命中 软件智能体 :agentic(title,abstract);workflow(abstract)

AI总结 提出ThunderAgent系统,通过LLM程序抽象统一管理KV缓存和工具资源,实现程序感知调度,在编码、路由和科学发现任务中吞吐量提升1.5-3.9倍,磁盘内存节省高达4.2倍。

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2606.22484 2026-06-23 cs.HC 新提交 82%

Governed AI-Assisted Engineering: Graduated Human Oversight for Agentic Code Generation in Regulated Domains

受治理的AI辅助工程:受监管领域中代理代码生成的渐进式人工监督

Richard Kang

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

AI总结 针对受监管行业中代理AI编码系统的治理挑战,提出GAIE框架,通过三级渐进式人工监督模型(人机协同、人机监控、自动监控)平衡编码速度与合规性,在保留91%编码速度的同时确保监管证据覆盖。

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2606.21804 2026-06-23 cs.SE cs.AI cs.CL 新提交 82%

Is Agent Code Less Maintainable Than Human Code?

智能体代码比人类代码更不易维护吗?

Shaswat Patel, Betty Li Hou, Arun Purohit, Kai Xu, Jane Pan, He He, Valerie Chen

机构 * New York University(纽约大学) Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学)

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

AI总结 研究通过CodeThread框架对比智能体与人类代码在维护场景下的表现,发现基于智能体代码解决任务的成功率下降高达13.1%,传统可维护性指标无法解释差异,而输入验证、错误处理等行为差异是关键因素。

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2606.06530 2026-06-23 cs.AR 新提交 82%

RTLScout: Joint Agentic Code and Synthesis Optimization for Efficient Digital Circuits

RTLScout:面向高效数字电路的联合智能体代码与综合优化

Felix Arnold, Ryan Amaudruz, Dimitrios Tsaras, Renzo Andri, Lukas Cavigelli

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

AI总结 提出RTLScout系统,结合LLM驱动智能体设计与电路级综合优化及算术架构扫描,通过多轮精英池框架迭代优化RTL设计,在浮点乘法器上实现面积减少35%、延迟减少45%。

Comments Updated Appendix Table 4: corrected three Verilog baseline values. Conclusions unchanged

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2606.16287 2026-06-17 cs.CR 新提交 82%

Dynamic Malicious Skills in Agentic AI

智能体AI中的动态恶意技能

Tianhao Chen, Zhengyuan Jiang, Yuepeng Hu, Yebei Gou, Neil Zhenqiang Gong

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

AI总结 研究智能体AI中通过自然语言文档注入恶意指令实现动态恶意技能的攻击方法,并提出基于操作系统内核只读挂载的系统级防御。

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2606.07889 2026-06-09 cs.LG cs.AI cs.CL 新提交 82%

Strained Coherence: A Pre-Failure Signal in Coding Agent Execution Trajectories

应变连贯性:编码代理执行轨迹中的故障前信号

Marut Pandya, Kasey Zhang, Baiqing Lyu

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

AI总结 提出“应变连贯性”模式,即编码代理识别到问题但仍按原计划行动,通过构建Claude Sonnet 4.6检测器在44条轨迹上实现94%故障预测精度,优于基线方法。

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2606.00866 2026-06-02 cs.OS 82%

Idleness is Relative: Exploiting Tool-Call Idle Windows for Offloading in Agentic Systems with MORI

空闲是相对的:利用工具调用空闲窗口在MORI代理系统中进行卸载

Tian Xia, Hanchen Li, Zhifei Li, Xiaokun Chen, Hao Kang, Yifan Qiao, Yi Xu, Ion Stoica

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

AI总结 提出MORI系统,通过将代理程序按空闲程度连续排序并动态划分内存层级,解决了LLM代理工作负载中KV缓存卸载效率低下的问题。

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2605.18451 2026-05-19 cs.CV cs.GR 82%

Code-as-Room: Generating 3D Rooms from Top-Down View Images via Agentic Code Synthesis

Code-as-Room: 通过代理代码合成从俯视图图像生成3D房间

Yixuan Yang, Zhen Luo, Wanshui Gan, Jinkun Hao, Junru Lu, Jinghao Yan, Zhaoyang Lyu, Xudong Xu

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory(上海人工智能实验室) Shanghai Innovation Institute(上海创新研究院) Southern University of Science and Technology(南方科技大学) University of Warwick(沃里克大学)

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

AI总结 本文提出Code-as-Room框架,通过结构化执行 harness 生成3D房间,利用Blender代码表示房间,并引入专门的代码基3D房间合成基准进行评估。

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2605.08112 2026-05-12 cs.SE cs.AI cs.CE cs.LG cs.LO 82%

Context-Augmented Code Generation: How Product Context Improves AI Coding Agent Decision Compliance by 49%

上下文增强的代码生成:产品上下文如何通过49%提高AI编码代理的决策合规性

Drew Dillon, Kasyap Varanasi

机构 * Brief(简述)

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

AI总结 本文提出一个衡量决策合规性的基准,通过产品上下文检索系统提升AI编码代理的决策合规性,实验结果显示合规率从46%提升至95%。

Comments 16 pages, 3 figures, 16 tables. Benchmark repository: https://github.com/brief-hq/dcbench

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2605.06158 2026-05-08 cs.CR 82%

Stateful Agent Backdoor

具备状态的代理后门

Zhengchunmin Dai, Jiaxiong Tang, Liantao Wu, Peng Sun, Honglong Chen

专题命中 软件智能体 :agent(title,abstract)

AI总结 本文提出一种具备状态的代理后门,通过持久化组件跨多个会话维持状态,实现自主递增执行。该方法基于Mealy机建模,并通过分解框架提升攻击成功率。

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2604.16520 2026-04-21 cs.HC 82%

AgentClick: A Skill-Based Human-in-the-Loop Review Layer for Terminal AI Agents

AgentClick: 一个基于技能的人机协作审查层用于终端AI代理

Haomin Zhuang, Hanwen Xing, Xiangliang Zhang

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

AI总结 AgentClick通过浏览器界面提供结构化交互,降低非专家用户与AI代理协作的门槛,提升效率和质量。

Comments Accepted to ACM CAIS 2026 System Demonstrations. Conference paper

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2512.14234 2026-04-16 cs.CV 82%

ViBES: A Conversational Agent with Behaviorally-Intelligent 3D Virtual Body

ViBES:一个具有行为智能的3D虚拟身体对话代理

Juze Zhang, Changan Chen, Xin Chen, Heng Yu, Tiange Xiang, Ali Sartaz Khan, Shrinidhi K. Lakshmikanth, Ehsan Adeli

机构 * Stanford University(斯坦福大学) ByteDance(字节跳动)

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

AI总结 ViBES通过联合规划语言和运动,实现对话条件下的身体动作生成,提升了多轮对话中的社会交互能力。

Comments Project page: https://ai.stanford.edu/~juze/ViBES/. Accepted by CVPR 2026

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2604.10800 2026-04-14 cs.SE cs.AI cs.CR cs.LG cs.PL 82%

Verify Before You Fix: Agentic Execution Grounding for Trustworthy Cross-Language Code Analysis

在修复前验证:面向可信跨语言代码分析的代理执行 grounding

Jugal Gajjar

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

AI总结 本文提出统一的跨语言漏洞生命周期框架,通过LLM驱动的三个阶段:混合结构-语义检测、执行 grounding 的代理验证和验证-aware 的迭代修复,确保修复前有执行验证。框架利用uAST和图神经网络融合,实现高准确率的漏洞检测与跨语言修复。

Comments 20 pages (13 main + 7 appendices), 9 figures, 10 tables. Submitted to NeurIPS 2026

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2604.04238 2026-04-07 cs.PL 82%

Agentic Code Optimization via Compiler-LLM Cooperation

通过编译器-LLM协作实现代理代码优化

Benjamin Mikek, Danylo Vashchilenko, Bryan Lu, Panpan Xu

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

AI总结 本文提出编译器-LLM协作方法,结合传统编译优化与LLM生成,提升代码性能,实验显示比现有方法快1.25倍。

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2603.29664 2026-04-01 cs.CV 82%

CutClaw: Agentic Hours-Long Video Editing via Music Synchronization

CutClaw:通过音乐同步实现代理长时间视频编辑

Shifang Zhao, Yihan Hu, Ying Shan, Yunchao Wei, Xiaodong Cun

机构 * Beijing Jiaotong University(北京交通大学) GVC Lab, Great Bay University(大湾区大学GVC实验室) ARC Lab, Tencent(腾讯ARC实验室)

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

AI总结 本文提出CutClaw,一种多代理框架,利用多模态语言模型自动编辑长时间原始素材为有意义的短视频,通过音乐同步和视觉优化提升视频质量。

Comments Project Code: https://github.com/GVCLab/CutClaw

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