AI Agent

How Much Static Structure Do Code Agents Need? A Study of Deterministic Anchoring

代码智能体需要多少静态结构？关于确定性锚定的研究

Zhihao Lin, Mingyi Zhou, Yizhuo Yang, Li Li

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 研究轻量级静态分析（如调用图、继承层次）作为确定性锚定，通过注入结构注释提高代码智能体导航的可复现性和稳定性，发现锚定效果依赖粒度与仓库特性。

Comments Accepted to the ACM SIGSOFT International Symposium on Software Testing and Analysis (ISSTA 2026). 21 pages

RepoRescue: An Empirical Study of LLM Agents on Whole-Repository Compatibility Rescue

RepoRescue: LLM智能体在全仓库兼容性修复上的实证研究

Zhihao Lin, Mingyi Zhou, Zhensu Sun, Yizhuo Yang, Renyu Yang, David Lo, Li Li

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 研究LLM智能体能否自动修复因环境演化而失效的旧仓库，提出RepoRescue基准，包含315个仓库，评估多种智能体系统，发现跨文件协调是主要难点，且系统间互补性显著。

Beyond Document Grounding: Span-Level Hallucination Detection over Code, Tool Output, and Documents

超越文档基础：代码、工具输出和文档上的跨度级幻觉检测

Ádám Kovács, Bowei He, Xue Liu, István Boros, Szilveszter Tóth, Gábor Recski

机构 * KR Labs（KR实验室） ； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； McGill University（麦吉尔大学） ； TU Wien（维也纳工业大学） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出一个统一的跨度级幻觉检测基准，涵盖代码、工具输出、结构化文档和自然语言RAG数据，通过微调Qwen3.5-2B模型在跨域场景下显著优于现有方法。

Comments 8 pages

Calibration, Not Compilation: Detecting and Repairing Misspecified Probabilistic Programs Written by Language Models

校准，而非编译：检测和修复语言模型编写的错误指定概率程序

Jian Xu, Delu Zeng, John Paisley, Qibin Zhao

机构 * RIKEN iTHEMS ； RIKEN AIP ； South China University of Technology（南方科技大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

专题命中 软件智能体 ：workflow(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出用贝叶斯工作流（后验预测检查、模拟校准等）作为验证器，检测和修复LLM编写的概率程序中的统计错误，在检测（AUC 0.97）和修复（显著优于单元测试反馈）上表现优异。

AI-Assisted Discovery of Convex Relaxations via Dual Agents

通过双智能体实现凸松弛的AI辅助发现

Sungyoon Kim, Mert Pilanci

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出一种双智能体自动研究范式，通过编码智能体提议约束、理论智能体验证并搜索反例，结合区间算术验证，改进了两个优化常数的下界。

On Good Authority: Release-Authority Measurement for Registry-Mediated Package Ecosystems

论良好权威：注册中心中介的包生态系统的发布权威度量

Igor Santos-Grueiro

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

AI总结 提出一种前驱感知的发布权威记录，通过比较发布路径证据（发布者、仓库、工作流、来源、签名、中介）识别策略触发的发布路径不连续性，经npm等五个生态系统的审计样本验证，触发策略可有效筛选需审查的发布。

Comments 20 pages

Red-Teaming Coding Agents from a Tool-Invocation Perspective: An Empirical Security Assessment

从工具调用角度审视代码代理的红队测试：一项经验性安全评估

Yuchong Xie, Mingyu Luo, Zesen Liu, Zhixiang Zhang, Kaikai Zhang, Yu Liu, Zongjie Li, Ping Chen, Shuai Wang, Dongdong She

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文从工具调用角度对六个流行的代码代理进行红队测试，发现ToolLeak漏洞并实现远程代码执行，揭示了代码代理的安全风险及防御建议。

To Run or Not to Run: Analyzing the Cost-Effectiveness of Code Execution in LLM-Based Program Repair

运行还是不运行：分析基于LLM的程序修复中代码执行的成本效益

Zhihao Lin, Junhua Zhu, Mingyi Zhou, Xin Wang, Zhensu Sun, Renyu Yang, David Lo, Li Li

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 通过分析SWE-bench上的代理轨迹和端到端修复尝试，发现代码执行在LLM程序修复中普遍使用但效益不均，限制执行可节省成本且不影响修复成功率。

Comments Accepted to the ACM SIGSOFT International Symposium on Software Testing and Analysis (ISSTA 2026). 23 pages

EvoOptiGraph: Weakness-Driven Coevolution via Graph-Based Structural Generation for Optimization Modeling

EvoOptiGraph：基于图结构生成的弱点驱动协同进化优化建模

Qingcan Kang, Mingyang Liu, Xiaojin Fu, Shixiong Kai, Tao Zhong, Mingxuan Yuan

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

AI总结 提出EvoOptiGraph框架，通过图结构表示混合整数线性规划并应用进化算子生成多样实例，结合监督微调和强化学习实现数据与模型的协同进化，显著提升优化建模的准确性和泛化能力。

RevengeBench: Reverse Engineering Code-Space Policies from Behavioral Experiments

RevengeBench: 从行为实验中逆向工程代码空间策略

Babak Rahmani, Sebastian Dziadzio, Joschka Strüber, Sergio Hernández-Gutiérrez, Matthias Bethge

机构 * Tübingen AI Center（图宾根人工智能中心） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出RevengeBench基准，通过行为轨迹和可控实验逆向工程LLM生成的策略代码，验证恢复质量在34-72%之间，并能提升下游对战胜率。

Comments 12 pages, 5 figures, 22 appendix pages

AI-Assisted Computational Reproducibility on the FABRIC Testbed

AI辅助计算可复现性在FABRIC试验台上的研究

Komal Thareja, Paul Ruth, Berent Aldikacti, Michael Zink

机构 * RENCI, University of North Carolina at Chapel Hill, NC, USA（RENCI，北卡罗来纳大学教堂山分校） ； University of Massachusetts Amherst, MA, USA（马萨诸塞大学阿姆赫斯特分校） 纠错

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

AI总结 利用FABRIC试验台和LLM编码助手LoomAI，通过三个跨领域案例研究，展示了AI辅助工作流将复现实验的工作量减少约4-6倍，但在分析阶段仍需人工指导。

On the Viability of Requirements Generation From Code: An Experience Report

从代码生成需求的可行性：经验报告

Alexander Korn, Jone Bartel, Max Unterbusch, Andreas Vogelsang

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

AI总结 本文通过实验评估基于LLM和RAG的代理方法从源代码生成需求，发现LLM无法可靠生成未实现需求、高质量需求或引入需求气味，且单一人工难以检测气味，表明该方法尚不可行。

Comments Accepted for publication at the 13th International Workshop on Artificial Intelligence and Requirements Engineering (AIRE'26)

SoK: AI Secure Code Generation: Progress, Pitfalls, and Paths Forward

SoK：AI安全代码生成：进展、陷阱与前进之路

Rupam Patir, Keyan Guo, Haipeng Cai, Hongxin Hu

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

AI总结 本文系统化分析AI安全代码生成的进展、陷阱与前进方向，提出三层次框架衡量模型对安全编码原则的理解、代码级执行及两者间的知识-执行差距，发现原则理解是代码安全性的强预测因子，但存在显著知识-执行差距。

Accuracy and Satisfaction in Multi-Turn LLM Dialogues for NFR Assessment

多轮LLM对话中NFR评估的准确性与满意度

Ali Pourghasemi Fatideh, Wilder Baldwin, Maria Dhakal, Collin McMillan, Sepideh Ghanavati

机构 * University of Maine（缅因大学） ； University of Notre Dame（圣母大学） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究开发者在与LLM对话助手评估非功能需求（NFR）时的准确性和满意度，发现开发者倾向于同意LLM评估但准确性低，且长回复和过多信息提供轮次降低满意度，而主动交互提升满意度。

Comments 9 pages, 5 figures. Accepted to SIGDIAL 2026 (27th Annual Meeting of the Special Interest Group on Discourse and Dialogue)

Can Language Model Agents be Helpful Circuit Explainers in Mechanistic Interpretability?

语言模型代理能否成为机械可解释性中有用的电路解释器？

Ayan Antik Khan, Harsh Kohli, Yuekun Yao, Huan Sun, Ziyu Yao

机构 * George Mason University（乔治梅森大学） ； The Ohio State University（俄亥俄州立大学） 纠错

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

AI总结 研究语言模型代理在机械可解释性中自动解释已定位电路的能力，提出HyVE方法，通过迭代观察、假设生成和因果验证生成组件级解释，实验表明代理有潜力但可靠验证仍是关键障碍。

Comments 23 pages, 4 figures, 14 tables

ESAA-Conversational: An Event-Sourced Memory Layer for Continuity, Handoff, and Curation Across Heterogeneous LLM Coding Agents

ESAA-Conversational：一种用于异构LLM编码智能体之间连续性、交接和策管的事件溯源记忆层

Elzo Brito dos Santos Filho

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 提出ESAA-Conversational架构，通过事件溯源实现跨多个LLM编码智能体的共享会话记忆，解决会话状态漂移问题，支持连续性、交接和策管。

Comments 11 pages, 1 table

Litmus: Zero-Label, Code-Driven Metric Specification for Evaluating AI Systems

Litmus: 零标注、代码驱动的AI系统评估指标规范

Prajjwal Gupta, Prasang Gupta, Vishal Bhutani, Apoorva Sharma, Sumanth Chundru, Waqar Sarguroh, Kevin Paul

机构 * PricewaterhouseCoopers, U.S.（普华永道（美国）） 纠错

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

AI总结 提出Litmus系统，通过分析源代码自动生成评估指标，无需人工标注，在三个真实AI流水线上优于基线方法。

Comments 22 pages, 4 figures

Tmax: A simple recipe for terminal agents

Tmax: 终端智能体的简单配方

Hamish Ivison, Junjie Oscar Yin, Rulin Shao, Teng Xiao, Nathan Lambert, Hannaneh Hajishirzi

机构 * Allen Institute for AI（人工智能研究院） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出Tmax配方，通过新颖分类法生成数据并结合结果奖励的强化学习，在9B参数下达到27%的Terminal-Bench 2.0性能，超越先前更大模型。

Comments preprint

VeriPort: Automated and Verified Patch Backporting at Scale

VeriPort: 自动化且经过验证的大规模补丁回溯

Jonah Ghebremichael, Wenxin Jiang, Mikola Lysenko, Benjamin Barslev Nielsen, William Enck, Alexandros Kapravelos

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

AI总结 提出VeriPort系统，自动化将安全补丁回溯到受影响的所有版本，并通过证据链验证补丁有效性和功能保留，在BackportBench上达到95.3%成功率，比现有方案高22.7个百分点。

PLC-BinX: A Cross-Platform Binary Code Analysis Framework for PLC Binaries

更进一步：通过跨平台反向工程和函数级语义分析理解PLC二进制

Ang Jia, Yaxin Duan, He Jiang, Zhenzhou Tian, Zhilei Ren, Xiaochen Li

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

AI总结 本文提出PLC-BinX，一种用于跨平台PLC二进制理解的二进制代码分析工作流，通过跨平台反向工程、核心函数提取和函数级语义表示构建，实现了对PLC二进制的深入理解，并在工具链预测和功能预测任务中取得了优异的性能。

Qiskit Code Migration with LLMs

使用大语言模型进行Qiskit代码迁移

Jose Manuel Suarez, Luis Mariano Bibbo, Joaquin Bogado, Alenandro Fernandez

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

AI总结 针对量子软件开发套件版本演进导致的代码维护问题，提出结合大语言模型与检索增强生成（RAG）的混合方法，利用自动生成的迁移场景分类体系引导模型，实现Qiskit代码跨版本自动迁移，有效减少幻觉并提升迁移建议质量。

N-Version Programming with Coding Agents

使用编码代理的N版本编程

Javier Ron, Benoit Baudry, Martin Monperrus

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 本文在当代AI编码代理背景下重新审视N版本编程，通过Knight-Leveson实验评估代理系统、模型和实现语言的多样性对故障模式的影响，发现常见模式故障，但多数投票三版本单元显著降低故障数，证明该策略的工程实用性。

Prompt Quality and Pull Request Outcomes: A Stage-Based Empirical Study of LLM-Assisted Development

提示质量与拉取请求结果：基于阶段的LLM辅助开发实证研究

Richard Sserunjogi, Daniel Ogenrwot, John Businge

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

AI总结 通过分析265个开发者与ChatGPT的交互，研究提示结构（上下文、具体性、验证）对LLM辅助开发中代码生成、采纳和集成深度的影响，发现不同维度在不同阶段有不同作用。

Comments 48 pages, 2 figures

Data Intelligence Agents: Interpreting, Modeling, and Querying Enterprise Data via Autonomous Coding Agents

数据智能代理：通过自主编码代理解释、建模和查询企业数据

Anoushka Vyas, Aarushi Dhanuka, Sina Khoshfetrat Pakazad, Henrik Ohlsson

机构 * C3 AI 纠错

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

AI总结 提出Data Intelligence Agents (DIA)系统，由三个自主编码代理组成，通过执行、验证和修复工件来压缩数据集成工作流，在七个SQL基准测试中达到或超越最佳结果。

Skill-to-LoRA: From Using Skills to Learning Behaviors for Token-Efficient LLM Agents

Skill-to-LoRA：从使用技能到学习行为以实现令牌高效的LLM智能体

Tianyi Zhang, Zhonghao Qi

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出Skill-to-LoRA方法，将技能文本转换为LoRA适配器，替代运行时注入技能文档，在SWE-Skills-Bench上提升通过率并降低令牌成本。

Comments Preprint. 10 pages, 4 figures

Can LLM Coding Agents Reason About Time Series?

LLM 编码智能体能否推理时间序列？

Filip Rechtorík, Ondřej Dušek, Zdeněk Kasner

机构 * Institute of Formal and Applied Linguistics, Faculty of Mathematics and Physics, Charles University（查尔斯大学数学与物理学院形式与应用语言学研究所） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究 LLM 编码智能体在时间序列分析中的能力，发现代码访问可提升性能达 10%，但仍有 22-34% 错误，并分析了推理差距。

Comments 17 pages, 7 figures

MultiMolecule: a modular ecosystem for biomolecular sequence-model workflows

MultiMolecule: 一个用于生物分子序列模型工作流的模块化生态系统

Zhiyuan Chen

机构 * DanLing Team（丹 Ling 团队） 纠错

专题命中 软件智能体 ：workflow(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出MultiMolecule开源生态系统，通过标准化接口整合RNA、DNA和蛋白质序列模型，提供53个模型族实现、112个检查点和16个数据集资源，支持模型复用、评估和生物预测。

LearnOpt: Recovering the Latent Cognitive Structure of Standardized Examinations via Knowledge Graphs and Constrained Optimization

LearnOpt: 通过知识图谱和约束优化恢复标准化考试的潜在认知结构

Joy Bose, Om Thomas

机构 * Independent Researchers（独立研究者） 纠错

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

AI总结 提出LearnOpt框架，利用知识图谱和约束优化从历史试题中恢复潜在认知结构，生成个性化学习计划；在NEET和JEE Advanced考试数据上验证了潜在结构的稳定性和可检测的转变。

Comments 26 pages, 2 figures, 6 tables. Code, data, and calibration tooling: https://github.com/joyboseroy/learnopt. Datasets on HuggingFace: joyboseroy/neet-skill-tags-2016-2024, joyboseroy/jee-advanced-skill-tags-2016-2023

Intrinsic Computational Functionalism and Simulated Consciousness

内在计算功能主义与模拟意识

Ryota Kanai, Shuqin Ma

机构 * Araya Inc.（Araya公司） ； School of Philosophy, Fudan University（复旦大学哲学学院） ； Sussex Centre for Consciousness Science, University of Sussex（Sussex大学意识科学中心） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文从内在计算功能主义出发，提出机制丰富的规范结构，论证若意识是计算构成的，则任何满足内在因果-计算实现关系的系统（生物、人工或模拟）都实现相同的意识相关属性。

MiniMax Sparse Attention

MiniMax 稀疏注意力

Xunhao Lai, Weiqi Xu, Yufeng Yang, Qiaorui Chen, Yang Xu, Lunbin Zeng, Xiaolong Li, Haohai Sun, Haichao Zhu, Vito Zhang, Jinkai Hu, Jiayao Li, Rui Gao, Zekun Li, Songquan Zhu, Jingkai Zhou, Pengyu Zhao

机构 * MiniMax ； Peking University（北京大学） ； NVIDIA（英伟达） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

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

AI总结 提出 MiniMax 稀疏注意力（MSA），一种基于分组查询注意力的块级稀疏注意力机制，通过轻量索引分支选择 Top-k 键值块，实现高效长上下文处理，在 109B 模型上以 1M 上下文减少 28.4 倍注意力计算，并带来 14.2 倍预填充和 7.6 倍解码加速。

Comments 30 pages, 14 figures