AI Agent

Agentic Framework for Deep Learning workload migration via In-Context Learning

基于上下文学习的深度学习工作负载迁移智能体框架

Qiyue Liang, Steven Ingram, George Vanica, Andi Gavrilescu, Newfel Harrat, Hassan Sipra, Sethuraman Sankaran

机构 * Google（谷歌） 纠错

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

AI总结 提出结合上下文学习与Oracle驱动的自调试的自主系统，实现从PyTorch到JAX的深度学习模型自动迁移，在神经模块上达到91%数值等价性。

No Accidental Software Agent First Canonical Code for Human Code Entropy Reduction and 30 to 500 times Lower Frontier Model Requirements

无意外软件智能体：首个用于人类代码熵降低的正则代码，以及30到500倍的前沿模型需求降低

Jepson Taylor

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

AI总结 提出智能体优先的正则代码方法，通过行为等价商化人类代码中的意外熵，实现30-500倍的前沿模型需求降低，核心是行为等价商化和证明携带变更。

Comments 36 pages

Projecting the Emerging Mindset of SWE Agent by Launching a Wild Code Understanding Journey

通过发起野生的代码理解之旅来投射SWE代理新兴思维模式

Zhengyi Zhuo, Yan Liu

机构 * School of Computer Science and Technology, Tongji University（同济大学计算机科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 本文通过有限工具接口让SWE代理在真实代码库中探索，提出Ada框架，利用观察透镜分析代理的导航、证据选择、综合、基础化和停止行为，将轨迹数据转化为可比较的行为画像。

AsmEvo: Agentic Assembly-Level Optimization of AMD GPU Kernels with Functional Equivalence Verification

AsmEvo：采用功能等价性验证的AMD GPU内核智能体级汇编层优化工具

Ji Liu, Puyuan Yang, Rongzhang Zheng, Fan Wang, Jinglin Wang, Muhammad A. Awad, Mortis Huang, Andy Chang, Zekai Li, Zeping Li, Zihao An, Yue Liu, Yuchen Yang, Jianghui Wang, Chushi Chen, Ziqiong Liu, Fuwei Yang, Dong Li, Wen Heng Chung, Shengcai Liu, Emad Barsoum

机构 * AMD（超威半导体公司） 纠错

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

AI总结 AsmEvo是一款针对AMD GPU内核的智能体级汇编层优化工具，通过功能等价性验证优化已编译的AMDGPU代码对象，在多款AMD GPU上实现了显著加速比。

AgentDecarbonizer: Carbon-Aware Execution for AI Agents

AgentDecarbonizer：面向AI智能体的碳感知执行方案

Leyi Yan, Shuangning Li, Sihang Liu

机构 * University of Waterloo（滑铁卢大学） ； University of Chicago（芝加哥大学） 纠错

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

AI总结 本文针对AI智能体工作流碳排放高的问题，提出AgentDecarbonizer碳优化器，可结合截止日期、电网碳强度等选择调度方案，在WildClawBench上最多降低57.9%碳排放。

Synthesizing Feature Extractors: An Agentic Approach for Algorithm Selection

合成特征提取器：一种用于算法选择的智能体方法

Hai Xia, Carlos Ansótegui, Stefan Szeider

机构 * TU Wien（维也纳技术大学） ； University of Lleida（莱里达大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出一种基于LLM的智能体方法，通过检查-修复-验证循环合成可解释的特定问题特征提取器，在三类组合问题上的算法选择性能优于现有专家设计特征与Transformer变体。

The Devil Is in the Interface: Evaluating How Tool Architecture Shapes Coding Agent Behavior

关键在于接口：评估工具架构如何影响编码智能体行为

Xiangzhe Xu, Hamidreza Saghir, Qianhui Wu, Marc-Alexandre Côté, Tong Wang, Kiran Lakkaraju, Kexin Pei, Xiangyu Zhang

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

AI总结 该研究通过编码智能体的对照实验，发现工具架构会显著影响智能体行为，不同工具架构在一致性、文件访问量、步骤数等方面表现出不同效果，其中Python CodeAct风格接口性能优异。

RecSys Factory: Bounding LLM Agent Autonomy to Decision Points in the Industrial Recommender Lifecycle

RecSys Factory：限制LLM智能体在工业推荐生命周期内的自主决策点

Dongyang Ao, Kaixiang Fang, Shijie Xu

机构 * Tencent（腾讯） ； FiT（腾讯FiT） 纠错

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

AI总结 RecSys Factory 是限制 LLM 智能体自主到决策点的平台，解决工业推荐系统运营的三角困境，在腾讯三业务线部署 78 天，CLI 调度成功率达 78.6%。

Comments 21 pages, 6 figures, 9 tables. Reports a 78-day deployment across three heterogeneous industrial recommender business lines (1,624 CLI-tool dispatches). Companion paper: AutoResearch (P3b), which instantiates the same substrate for autonomous research

DiDPO: Diff-in-Diff Policy Optimization for Coding Agent Training

DiDPO：用于编码智能体训练的差异内差异策略优化

Xucong Wang, Zhe Zhao, Liheng Yu, Di Wu, Xiaofeng Cao, Pengkun Wang

机构 * University of Science and Technology of China (USTC)（中国科学技术大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Suzhou Institute for Advanced Research, USTC（中国科学技术大学苏州高等研究院） ； Tongji University（同济大学） 纠错

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

AI总结 针对编码智能体训练的细粒度信用分配难题，提出DiDPO方法，在Qwen2.5-7B-Coder上性能超可比方法10%以上，开源了支持多种RL方法的verl-code代码库。

Comments 16 pages, 6 figures, work in progress

AgentExecutor: Partial Code Execution via Agentic Context Generation

AgentExecutor：基于智能体上下文生成的部分代码执行工具

Junkai Chen, Chengran Yang, Xing Hu, Zhenhao Li, Xin Xia, David Lo

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

AI总结 本文提出多智能体框架AgentExecutor，通过三阶段设计和自适应优化策略提升部分代码执行效果，在两个数据集上的覆盖度、执行时间和成本均优于现有最优方法Treefix。

Comments ASE 2026

EvolveNet: Collaborative Harness Evolution for Agent Self-Improvement

EvolveNet：智能体自我改进的协作式工具链进化

Jun Nie, Yonggang Zhang, Qianshu Cai, Yiu-ming Cheung, Xinmei Tian, Bo Han

机构 * Hong Kong Baptist University（香港浸会大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 EvolveNet提出协作式工具链进化范式，通过数据本地智能体的程序适配组合实现共享工具链改进，在五类任务场景均获增益，异构工作负载下效果更显著。

Comments 20 pages, 3 figures

From Social Coding to Agentic Coding: Productivity and Relational Reconfiguration in Open-Source Communities

从社交编码到智能体编码：开源社区中的生产力与关系重构

Mengying Zhou, Yongjie Yin, Yang Chen

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

AI总结 该研究基于含1084名开发者的GitHub数据模拟发现，编码智能体（CA）可提升开源社区生产力，但采用率低且收益集中于活跃开发者，还会减少人类直接交互、降低公共知识实用性。

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。

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。

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。

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