代码大模型 / AI 编程

Engineering Reliable Coding Agents: Evaluating and Operating the System Around the Model

构建可靠的编码智能体：评估与运行模型周边系统

Stephanie Jarmak

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

AI总结 本研究针对AI编码智能体的可靠性问题，整合多源证据构建系统级评估与运行框架，区分模型与基础设施效应，提出可靠性记录目录及相关方法以提升智能体系统可靠性。

Comments Technical review and engineering monograph, 314 pages, 30 figures. Includes an evidence audit, a companion research artifact with 206 reliability records, and runnable protocols for evaluating and operating AI coding agents. August 2026. Source, companion, and reusable protocols: https://github.com/sjarmak/engineering-reliable-coding-agents

Does a Language Server Save Tokens for Coding Agents? A Measurement Methodology and Preliminary Study

语言服务器能为编码智能体节省 token 吗？一种测量方法与初步研究

Pengcheng Xu

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

AI总结 本文通过五组消融实验等方法，对比 LSP 与 grep 检索的 token 效率，发现 LSP 通常不节省 token，仅对最弱模型有 token 节省效果，需根据任务、模型等选择检索工具。

Comments 13 pages, 6 figures. Code and data: https://github.com/Poytr1/lsp-vs-grep-token-study

From Code Review to Code Critique: Intent, Drift, and Spotlight for AI-Generated Diffs at Scale

从代码审查到代码批判：大规模AI生成代码差异的意图、漂移与焦点

Chandra Maddila, Mashrur Rashik, Euna Mehnaz Khan, Smriti Jha, James Saindon, Nachi Nagappan, Peter C. Rigby

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

AI总结 针对AI生成代码超出传统审查能力且现有工具忽视核心问题的缺陷，提出ARCTIC系统，经实验验证其在意图预测、漂移检测等方面表现优异，可降低代码不一致性并获高认可。

A Self-Healing Framework for Reliable LLM-Based Autonomous Agents

基于大语言模型的自主代理的自修复框架

Cheonsu Jeong, Younggun Shin

机构 * AX Center, SAMSUNG SDS（三星SDS AX中心） ； Dept. of Artificial Intelligence, Graduate School of Engineering, Yonsei University（延世大学工程研究生院人工智能系） 纠错

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

AI总结 本文提出一种可靠性感知的自修复框架，通过故障检测、可靠性评估和自动恢复机制提升基于大语言模型的自主代理的可靠性，实验表明该方法显著提高了任务成功率并增强了系统鲁棒性。

Comments 13 pages, 3 figures,1 table

Journal ref International Journal of Software Engineering and Knowledge Engineering,2026

Twin: Playing an Unknown Game with a Test-Time Digital Twin

Twin：利用测试时数字孪生玩未知游戏

Alexy Skoutnev, Kirill Acharya, Gaston Longhitano, Madeleine Udell, Kevin Ellis, Iddo Drori

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

AI总结 该研究提出Twin系统，通过测试时数字孪生构建可执行世界模型，在ARC-AGI-3等未知游戏中通关率达97.8%，效率优于人类，核心是通过模拟交互和反例修复推断游戏规则与目标。

Comments Project website with action-by-action replays of all 25 runs: https://arc-agi-3-twin.vercel.app/ Code: AGI-3" target="_blank" rel="noopener">https://github.com/Alexyskoutnev/TWIN-ARC-AGI-3

AppLooper: An Agentic Application Engineering Loop for Accountable Release with Virtual-User Feedback

AppLooper：用于负责任发布的智能体应用工程闭环，结合虚拟用户反馈

Zihong He, Chen Liang, Hai-Ning Liang

专题命中 软件智能体 ：coding agent(abstract)

AI总结 本文提出AppLooper，一种结合虚拟用户反馈的人-编码智能体-虚拟用户应用工程闭环，将开发各环节绑定至特定版本，实现可追踪的负责任发布，人类保留最终发布权。

Don't Let AI Agents YOLO Your Files: Information and Control in Agent-Native Filesystems

别让AI代理占用你的文件：将信息和控制移交给文件系统以实现代理安全和自主性

Shawn Wanxiang Zhong, Junxuan Liao, Jing Liu, Mai Zheng, Andrea C. Arpaci-Dusseau, Remzi H. Arpaci-Dusseau

专题命中 软件智能体 ：coding agent(abstract)

AI总结 本文研究了AI代理对文件系统的滥用问题，提出YoloFS文件系统通过三种技术提升代理的安全性和自主性，减少用户交互并提高任务完成率。