AI Agent

Breaking Database Lock-in: Agentic Regeneration of High Performance Storage Readers for Database Bypass

打破数据库锁定：用于数据库绕过的高性能存储读取器的智能再生

Victor Giannakouris, Immanuel Trummer

机构 * Cornell University（康奈尔大学） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agentic(title)；分类 cs.AI

AI总结 研究分析工作负载面临的数据访问瓶颈问题，提出Jailbreak方法，利用大语言模型辅助代码合成绕过数据库引擎直接读取存储文件，在PostgreSQL和MySQL上评估，性能显著提升，证明该方法可打破数据库系统数据锁定。

Comments To be presented at AIDB 2026 (co-located with VLDB)

From Conversation to Contribution: Characterizing Coding Agent in Open-Source Software

从对话到贡献：开源软件中编码代理的特征分析

Zihan Fang, Yueke Zhang, Ningzhi Tang, Collin McMillan, Toby Jia-Jun Li, Yu Huang

专题命中 软件智能体 ：agent(title)；分类 cs.SE

AI总结 研究开源软件中开发者与人工智能编码代理聊天交互和后续开发协作的关系，通过收集大量会话及关联仓库历史等进行分析，发现小仓库AI使用多，采用后贡献者有变化，还揭示了开发者对AI代码的看法及相关担忧，为开源开发实践提供见解。

Comments 10 pages, 3 figures

QuickLAP: Quick Language-Action Preference Learning for Semi-Autonomous Agents

QuickLAP: 为半自主代理快速语言-动作偏好学习

Jordan Abi Nader, David Lee, Nathaniel Dennler, Andreea Bobu

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

AI总结 本研究提出QuickLAP，一种融合物理和语言反馈的贝叶斯框架，用于实时推断奖励函数，通过大规模语言模型提取奖励特征注意力掩码和偏好偏移，从而在半自主驾驶模拟器中将奖励学习误差降低70%，并通过用户研究验证其可理解性和协作性。

Beyond Accuracy: Behavioral Dynamics of Agentic Multi-Hunk Repair

超越准确率：智能体多块修复的行为动力学

Noor Nashid, Daniel Ding, Keheliya Gallaba, Ahmed E. Hassan, Ali Mesbah

专题命中 软件智能体 ：agentic(title)；分类 cs.SE

AI总结 研究LLM驱动的编码智能体在多块缺陷修复中的行为，通过404个多块bug的1616条修复轨迹分析定位、修复准确率、回归行为及操作动力学，发现修复准确率随bug分散度和复杂度下降，且失败修复消耗更多资源。

Decoding the Configuration of AI Coding Agents: Insights from Claude Code Projects

解码AI编码代理的配置：来自Claude Code项目的洞察

Helio Victor F. Santos, Vitor Costa, Joao Eduardo Montandon, Marco Tulio Valente

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

AI总结 通过对328个Claude Code配置文件进行实证研究，揭示了代理编码系统的配置文件中指定的软件工程关注点及其共现模式，强调了定义架构约束的重要性。

Journal ref Accepted at 1st International Workshop on Agentic Engineering (AGENT 2026, colocated with ICSE), pages 63-67

GEAR: Genetic AutoResearch for Agentic Code Evolution

GEAR：基于遗传算法的自主研究代理

Ahmadreza Jeddi, Minh Ngoc Le, Hakki C. Karaimer, Konstantinos G. Derpanis, Babak Taati

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； AI Center-Toronto, Samsung Electronics（多伦多AI中心，三星电子） ； York University（约克大学） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agentic(title)；分类 cs.AI

AI总结 GEAR通过多路径搜索提升自主研究代理效果，采用群体搜索策略保持多个 promising 方向，通过突变和交叉探索新想法，优于传统方法。

To What Extent Does Agent-generated Code Require Maintenance? An Empirical Study

代理生成的代码需要多少维护？一项实证研究

Shota Sawada, Tatsuya Shirai, Yutaro Kashiwa, Ken'ichi Yamaguchi, Hiroshi Iwata, Hajimu Iida

专题命中 软件智能体 ：agent(title)；分类 cs.SE

AI总结 研究通过分析AI生成与人工编写代码的维护情况，发现AI代码维护频率较低，主要修改类型为功能扩展，而人工代码则以修复bug为主，人类开发者主导了大部分维护工作。

Comments 6 pages, 2 figures, 2 tables. Accepted at the 30th International Conference on Evaluation and Assessment in Software Engineering (EASE 2026)

TypeScript Repository Indexing for Code Agent Retrieval

TypeScript仓库索引用于代码代理检索

Junsong Pu, Yichen Li, Zhuangbin Chen

专题命中 软件智能体 ：agent(title)；分类 cs.SE

AI总结 本文提出abcoder-ts-parser，通过TypeScript编译器API直接生成可靠的代码索引，提升大型TypeScript仓库中代码代理的上下文检索效率。

Comments This is a tool demonstration paper. 4 tables and 1 listing

Agentic Much? Adoption of Coding Agents on GitHub

代理那么多？GitHub上编码代理的采用情况

Romain Robbes, Théo Matricon, Thomas Degueule, Andre Hora, Stefano Zacchiroli

专题命中 软件智能体 ：agentic(title)；分类 cs.SE

AI总结 研究探讨了编码代理在GitHub上的采用情况，发现其采用率高达22.20%-28.66%，且在项目成熟度、组织类型和编程语言上均广泛适用。

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

Unit-Based Agent for Semi-Cascaded Full-Duplex Dialogue Systems

基于单元的代理用于半级联全双工对话系统

Haoyuan Yu, Yuxuan Chen, Minjie Cai

机构 * Hunan University（湖南大学） ； Gongdao Technology（公道科技） ； Jilin University（吉林大学） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(title)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出基于单元的半级联全双工对话系统，利用多模态大语言模型和辅助模块实现高效对话处理，实验显示其在挑战赛中表现优异。

Comments ICASSP 2026 (Grant Challenge). https://github.com/yu-haoyuan/fd-badcat

The Great March 100: 100 Detail-oriented Tasks for Evaluating Embodied AI Agents

伟大的百日行进100：100个注重细节的任务用于评估具身体验人工智能代理

Ziyu Wang, Chenyuan Liu, Yushun Xiang, Runhao Zhang, Qingbo Hao, Hongliang Lu, Houyu Chen, Zhizhong Feng, Kaiyue Zheng, Dehao Ye, Xianchao Zeng, Xinyu Zhou, Boran Wen, Jiaxin Li, Mingyu Zhang, Kecheng Zheng, Qian Zhu, Ran Cheng, Yong-Lu Li

机构 * SJTU（上海交通大学） ； SII（上海人工智能研究院） ； Robbyant 纠错

专题命中 软件智能体 ：AI agent(title)；分类 cs.AI

AI总结 GM-100通过100个精心设计的任务全面评估具身体验人工智能代理的能力，推动机器人数据集任务设计的多样性和复杂性。

Proactive Agentic Whiteboards: Enhancing Diagrammatic Learning

主动代理白板：增强图示学习

Suveen Ellawela, Sashenka Gamage, Dinithi Dissanayake

专题命中 软件智能体 ：agentic(title)；分类 cs.AI

AI总结 DrawDash通过实时语音驱动的视觉辅助，主动完成和优化教育图表，以减少教师认知负担并提升图示教学效果。

Efficient Tool-Calling Multi-Expert NPC Agent for Commonsense Persona-Grounded Dialogue

Mahammad Nuriyev

机构 * Université Paris-Saclay（巴黎-萨克雷大学） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(title)；分类 cs.CL

Comments 10 pages, 1 figure, 2 tables. Technical report for the Commonsense Persona-Grounded Dialogue Challenge (CPDC) 2025, part of the Wordplay 2025 Workshop @ EMNLP 2025

PanicToCalm: A Proactive Counseling Agent for Panic Attacks

Jihyun Lee, Yejin Min, San Kim, Yejin Jeon, SungJun Yang, Hyounghun Kim, Gary Geunbae Lee

机构 * Graduate School of Artificial Intelligence, POSTECH（人工智能研究生院，POSTECH） ； Department of Computer Science and Engineering, POSTECH（计算机科学与工程系，POSTECH） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(title)；分类 cs.AI

Comments Accepted in EMNLP 2025

Agentic Discovery: Closing the Loop with Cooperative Agents

J. Gregory Pauloski, Kyle Chard, Ian T. Foster

机构 * University of Chicago（芝加哥大学） ； Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agentic(title)；分类 cs.AI

Comments Published in IEEE Computer Volume 58 Issue 10

To Protect the LLM Agent Against the Prompt Injection Attack with Polymorphic Prompt

Zhilong Wang, Neha Nagaraja, Lan Zhang, Hayretdin Bahsi, Pawan Patil, Peng Liu

专题命中 软件智能体 ：agent(title)；分类 cs.AI

Comments To appear in the Industry Track of the 55th Annual IEEE/IFIP International Conference on Dependable Systems and Networks (DSN 2025)

CXXCrafter: An LLM-Based Agent for Automated C/C++ Open Source Software Building

Zhengmin Yu, Yuan Zhang, Ming Wen, Yinan Nie, Wenhui Zhang, Min Yang

专题命中 软件智能体 ：agent(title)；分类 cs.SE

Intelligent Product 3.0: Decentralised AI Agents and Web3 Intelligence Standards

Alex C. Y. Wong, Duncan McFarlane, C. Ellarby, M. Lee, M. Kuok

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； RedBite Solutions Ltd（RedBite解决方案有限公司） 纠错

专题命中 软件智能体 ：AI agent(title)；分类 cs.AI

Comments 18 pages, 1 Figure, 3 Tables; Corrected typo in Section 3.4 heading

AI2Agent: An End-to-End Framework for Deploying AI Projects as Autonomous Agents

Jiaxiang Chen, Jingwei Shi, Lei Gan, Jiale Zhang, Qingyu Zhang, Dongqian Zhang, Xin Pang, Zhucong Li, Yinghui Xu

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

How to Teach Programming in the AI Era? Using LLMs as a Teachable Agent for Debugging

Qianou Ma, Hua Shen, Kenneth Koedinger, Tongshuang Wu

专题命中 软件智能体 ：agent(title)；分类 cs.SE

Comments 14 pages, 6 figures

Journal ref AIED 2024, LNAI 14829, pp. 1-16

Agent-Driven Automatic Software Improvement

Fernando Vallecillos Ruiz

专题命中 软件智能体 ：agent(title)；分类 cs.SE

Comments The content in this pre-print is the same as in the CRC accepted for publication in the International Conference on Evaluation and Assessment in Software Engineering (EASE 2024)

Journal ref Proceedings of the 28th International Conference on Evaluation and Assessment in Software Engineering, June 2024, Pages 470 - 475

Generalised agent for solving higher board states of tic tac toe using Reinforcement Learning

Bhavuk Kalra

专题命中 软件智能体 ：agent(title)；分类 cs.AI

Comments 29 pages, 20 figures, 2022 Seventh International Conference on Parallel, Distributed and Grid Computing(PDGC)

The Agent-based Modelling for Human Behaviour Special Issue

Soo Ling Lim, Peter J. Bentley

专题命中 软件智能体 ：agent(title)；分类 cs.AI

Comments extended version with references

Journal ref Artificial Life Journal 29:1 2023

World of Code: Enabling a Research Workflow for Mining and Analyzing the Universe of Open Source VCS data

Yuxing Ma, Tapajit Dey, Chris Bogart, Sadika Amreen, Marat Valiev, Adam Tutko, David Kennard, Russell Zaretzki, Audris Mockus

专题命中 软件智能体 ：workflow(title)；分类 cs.SE

Petri Net Machines for Human-Agent Interaction

Christian Dondrup, Ioannis Papaioannou, Oliver Lemon

专题命中 软件智能体 ：agent(title)；分类 cs.AI

Skillware: A Software Ontology and Engineering Lifecycle for Persistent Behavioral Artifacts

Skillware：用于持久行为工件的软件本体与工程生命周期

Haodi Fan, Zucong Lan

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

AI总结 研究针对智能体技能成为持久行为工件却缺乏相关软件本体的问题，引入Skillware，通过Skill Artifact和Skillware Unit管理工件，阐述相关条件与证据，为智能体能力提供可识别、可组合、可维护及可演化的软件本体与工程生命周期。

Comments 26 pages, 6 figures, 5 tables

Repo0: Design-Driven Zero-to-All Code Generation

Repo0：面向从零到全代码生成的设计驱动框架

Silin Chen, Haoyi Teng, Xiaodong Gu, Yuling Shi, Jiale Huang, Yongpan Wang, Hongyu Zhang, Haibing Guan

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

AI总结 Repo0是面向从零到全代码生成的连续结构演化框架，通过Dual-DAG架构等技术，在RepoCraft数据集上相较RPG大幅提升了代码生成的功能覆盖率与通过率。

Comments Our code and data are available at https://github.com/cslsolow/Repo0

Persistent Recursive Worlds Enable Autonomous Software Evolution

持久递归世界支持自主软件演化

Beichen Huang, Zhenyu Liang, Bowen Zheng, Ran Cheng

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

AI总结 该研究提出 Genesis 框架，以持久递归世界替代持久智能体，成功构建 C 编译器、重实现 MESA 模块，实现长周期软件开发并获显著性能提升。

Entropy-based Code Adversarial Translation for Real-world Repository Migration

基于熵的代码对抗翻译用于真实仓库迁移

Yushun Tang, Yisen Cao, Zhicheng Chen, Lin Peng, Junkang Mao, Fengyi Song, Yantao Jia

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

AI总结 针对LLM迁移仓库难达可运行状态的问题，提出多智能体框架ECAT，引入A2H-RepoBench基准，迁移质量达74.7%且优于现有方法。