代码大模型 / AI 编程

PhoenixRepair: Rethinking Repair Strategy Exploration in Software Agents

PhoenixRepair：重新思考软件代理中的修复策略探索

Tianyue Jiang, Yanlin Wang, Xin He, Daya Guo, Jiachi Chen, Ming Wen, Ensheng Shi, Xilin Liu, Yuchi Ma, Guanbin Li

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Huawei CodeArts Model Team（华为代码艺术模型团队） 纠错

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

AI总结 研究针对现有软件代理修复策略探索不足的问题，提出PhoenixRepair多代理框架，通过多位置采样、迭代反思优化等扩大搜索空间，实验表明该框架在解决率和故障定位精度上有提升，实现了7.8%的相对改进及76.0%的最高解决率Pass@1。

Comments 14 pages, 5 figures

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 ：coding agent(title)；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。

Do Coding Agents Need Executable World Models, Simplification, and Verification to Solve ARC-AGI-3?

解决ARC-AGI-3编码智能体是否需要可执行世界模型、简化和验证？

Sergey Rodionov

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

AI总结 研究探讨解决ARC-AGI-3时编码智能体是否需可执行世界模型、简化和验证。通过四个基于Codex的嵌套智能体评估，发现各变体随模型和推理强度改进，组件影响因设置而异，完整验证处理最佳，文本变体在部分设置中表现出色。

Comments 31 pages, 2 figures

ScaleWoB: Guiding GUI Agents with Coding Agents via Large-Scale Environmental Synthesis

SimuWoB: 模拟真实世界移动应用以实现快速且保真的GUI智能体基准测试

Guohong Liu, Jialei Ye, Pengzhi Gao, Wei Liu, Jian Luan, Yunxin Liu, Yuanchun Li

机构 * Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（人工智能产业研究院（AIR），清华大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； MiLM Plus, Xiaomi Inc.（小米公司MiLM Plus团队） 纠错

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

AI总结 针对现有移动GUI智能体基准测试与现实应用之间的差距，提出全合成基准SimuWoB，通过鲁棒的虚拟环境生成框架合成高保真任务和环境，自动提供有效奖励，实现对复杂长程交互的高效可重复评估。

Ask or Assume? Uncertainty-Aware Clarification-Seeking in Coding Agents

提问还是假设？编码代理中的不确定性意识澄清寻求

Nicholas Edwards, Sebastian Schuster

机构 * Faculty of Computer Science, University of Vienna（维也纳大学计算机科学系） ； UniVie Doctoral School Computer Science, University of Vienna（维也纳大学计算机科学博士学院） 纠错

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

AI总结 本研究评估了LLM代理在未指定任务中的澄清能力，提出了一种不确定性意识的多代理框架，提高了任务解决率，并展示了多代理系统在复杂任务中主动寻求信息的行为。

Comments 18 pages, 7 figures; added experiments evaluating open-weight models (Kimi K2.6), expanded related work, and included dataset validation details

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 ：coding agent(title)；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

CodeDistiller: Automatically Generating Code Libraries for Scientific Coding Agents

CodeDistiller：自动为科学编码代理生成代码库

Peter Jansen, Samiah Hassan, Pragnya Narasimha

机构 * University of Arizona（亚利桑那大学） ； Allen Institute for Artificial Intelligence（人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 CodeDistiller通过自动提炼科学GitHub仓库代码，生成经过验证的领域特定代码库，提升科学发现系统实验的准确性与完整性。

Comments 8 pages, 3 figures, 3 tables. Accepted to ACL 2026 (Demo Track)

TACT: Mitigating Overthinking and Overacting in Coding Agents via Activation Steering

TACT: 通过激活引导缓解编码代理中的过度思考与过度行动

Yuan Sui, Yulin Chen, Yibo Li, Xue Jiang, Yufei He, Yihong Dong, Xiaoxin He, Tianyu Gao, Bryan Hooi

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Peking University（北京大学） ； Meta 纠错

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

AI总结 本文提出TACT方法，通过激活引导检测并缓解编码代理中的过度思考和过度行动问题，提升任务解决效率和准确性。

Comments Work in progress

Comparing AI Coding Agents: A Task-Stratified Analysis of Pull Request Acceptance

比较AI编码代理：一项任务分层的拉取请求接受分析

Giovanni Pinna, Jingzhi Gong, David Williams, Federica Sarro

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

AI总结 本文通过分析7156个拉取请求，比较了五个AI编码代理在不同任务类型上的接受率差异，发现文档任务接受率显著高于新功能任务，且OpenAI Codex在多种任务类型中表现优异。

Comments Accepted by MSR'26 Mining Challenge Track

RExBench: Can coding agents autonomously implement AI research extensions?

RExBench：代码代理能否自主实现AI研究扩展？

Nicholas Edwards, Yukyung Lee, Yujun Audrey Mao, Yulu Qin, Sebastian Schuster, Najoung Kim

机构 * Faculty of Computer Science, University of Vienna（维也纳大学计算机科学系） ； UniVie Doctoral School Computer Science, University of Vienna（维也纳大学UniVie计算机科学博士学院） ； Boston University（波士顿大学） 纠错

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

AI总结 本文提出RExBench基准，评估代码代理自主实现AI研究扩展的能力，发现现有代理在无人类指导时成功率不足44%。

Comments ACL 2026

AutoCodeSherpa: Symbolic Explanations in AI Coding Agents

AutoCodeSherpa: AI 编程代理中的符号解释

Sungmin Kang, Haifeng Ruan, Abhik Roychoudhury

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

AI总结 AutoCodeSherpa通过符号公式提供软件问题解释，提升自动化修复和程序分析的准确性与可靠性。

Fault-Tolerant Sandboxing for AI Coding Agents: A Transactional Approach to Safe Autonomous Execution

面向AI编码代理的容错沙盒：一种用于安全自主执行的事务方法

Boyang Yan

机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于事务的容错沙盒框架，通过事务性文件系统快照和策略拦截层，实现对AI编码代理自主执行的安全保障，显著降低延迟并提高安全性。

Comments 7 pages

Agentic Refactoring: An Empirical Study of AI Coding Agents

Kosei Horikawa, Hao Li, Yutaro Kashiwa, Bram Adams, Hajimu Iida, Ahmed E. Hassan

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

Comments 23 pages, 7 Tables, 5 Figuress, Submitted to ACM Transactions on Software Engineering and Methodology(TOSEM)

Beyond Autocomplete: Designing CopilotLens Towards Transparent and Explainable AI Coding Agents

Runlong Ye, Zeling Zhang, Boushra Almazroua, Michael Liut

机构 * Computer Science, University of Toronto（计算机科学，多伦多大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； King Abdullah University of Science and Technology（国王 Abdullah 科学与技术大学） 纠错

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

Comments accepted at The First Workshop on the Application of LLM Explainability to Reasoning and Planning (XLLM-Reason-Plan) @ COLM 2025

Coding Agents with Multimodal Browsing are Generalist Problem Solvers

Aditya Bharat Soni, Boxuan Li, Xingyao Wang, Valerie Chen, Graham Neubig

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

A Self-Improving Coding Agent

Maxime Robeyns, Martin Szummer, Laurence Aitchison

机构 * University of Bristol（布里斯托大学） ； iGent AI 纠错

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

Comments Submitted as a preprint to NeurIPS 2025

Assessing the Integration of Software Agents and Industrial Automation Systems with ISO/IEC 25010

Stamatis Karnouskos, Roopak Sinha, Paulo Leitão, Luis Ribeiro, Thomas. I. Strasser

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

Comments Conference paper, 7 pages, 2 figures, 1 table

Journal ref Proceedings of the 16th International Conference on Industrial Informatics (INDIN2018). Porto, Portugal, IEEE Computer Society Press, pp.61-66

Elo Ratings for Large Tournaments of Software Agents in Asymmetric Games

Ben Wise

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

Comments 75 pages, 11 figures

Logic-Based Specification Languages for Intelligent Software Agents

Viviana Mascardi, Maurizio Martelli, Leon Sterling

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

Comments 67 pages, 1 table, 1 figure. Accepted for publication by the Journal "Theory and Practice of Logic Programming", volume 4, Maurice Bruynooghe Editor-in-Chief

Software Agents: Completing Patterns and Constructing User Interfaces

J. C. Schlimmer, L. A. Hermens

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

Comments See http://www.jair.org/ for an online appendix and other files accompanying this article

Journal ref Journal of Artificial Intelligence Research, Vol 1, (1993), 61-89

A Jagged Frontier: Evaluating Robustness of Code Agents to Semantics-Preserving Transformations

锯齿状前沿：评估代码智能体对语义保留转换的鲁棒性

Hasan Najib Mahmud, Shreya Gupta, Isha Chaudhary, Nathaniel Enis, Ravi Mangal, Gagandeep Singh, Corina Pasareanu

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

AI总结 该研究评估AI代码智能体对语义保留代码转换的鲁棒性，发现其存在锯齿状鲁棒性前沿，mini-SWE agent更鲁棒，顶级模型仍易受此类扰动影响，引发部署可靠性担忧。

Comments 18 pages, 6 figures

Adversarial Review: Structured Disagreement for Grounded Agentic Code Review

对抗评审：基于结构化分歧的 grounded 智能体代码评审

Eric S. Qiu, Joyce Gill

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 本文提出对抗评审（AR）协议，仅用3个智能体实现结构化分歧的协作代码评审，在LiveCodeBench、SWE-PRBench等基准上优于多智能体基线，证明无需大量智能体即可完成高效代码评审。

Comments Accepted to ICML 2026 Workshop on DL4C

Agentic Synthesis against Counterexample-Supplemented Sketches

针对反例补充草图的智能合成

Muness Castle, Eric Rubeck

机构 * Independent（独立研究者） 纠错

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

AI总结 研究针对编码智能体修复失败示例易留隐患的问题，提出针对反例补充草图的智能合成方法，通过人类给出草图、智能体生成实现，依据反例修正并保留代码，经实验验证该方法能减少返工，承载审查策略。

Comments 32 pages, 5 displayed figures (4 distinct screenshots). Includes the CatSynth artifact supplement. Code and captured experiment artifacts: https://github.com/open-horizon-labs/counterexample-supplemented-sketches Clarifies the two-check CESS method and Developer change authority; adds the protocol-correct CatSynth rerun and replaces the prior withheld-case headline

Looping Is Not Reliability: State-Bound Evidence and Typed Revision Contracts for Agentic Code Repair

循环并非可靠性保障：智能代码修复的状态约束证据与类型化修订契约

Xueping Gao, Jianwei Yang, Qiang Yang

机构 * Alibaba Cloud（阿里云） 纠错

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

AI总结 研究编码智能体中生成-测试-修订循环的可靠性问题，通过实验揭示相关差距及问题，提出证据约束的类型化循环契约并实例化其可机械执行子集，实现规范与工件，非证明修复能力提升等。

Comments 11 pages, 4 figures, 6 tables

Why Git Is the Memory Solution for the Agentic Development Lifecycle

为什么Git是智能开发生命周期的记忆解决方案

Frank Guo

机构 * MIT（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 研究智能开发生命周期中代码变更推理过程的记忆问题，提出将记忆与Git绑定的方法，通过解决种子供应和答案组装问题，实现低令牌数回答且结果可复制。

Comments 8 pages

3100 Opinions on Code Review in an AI World: Building Causal Theory from Practitioner Discourse

人工智能时代关于代码审查的3100种观点：从从业者话语中构建因果理论

Shyam Agarwal, Courtney Miller, Christian Kästner, Bogdan Vasilescu

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 研究人工智能对代码审查的影响，通过收集从业者话语构建因果模型，明确审查是控制点，团队决定编码代理对软件影响，转化相关命题，还提供LLM辅助灰色文献理论构建方法。

The Spec Growth Engine: Spec-Anchored, Code-Coupled, Drift-Enforced Architecture for AI-Assisted Software Development

规范增长引擎：AI辅助软件开发的规范锚定、代码耦合、漂移强制架构

Hartwig Grabowski

机构 * Hochschule Offenburg（奥芬堡应用科学大学） 纠错

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

AI总结 提出规范增长引擎框架，通过机器可读的规范图、Spine上下文组装器、垂直切片增长协议和漂移门，解决AI编码代理中的上下文爆炸和规范-代码漂移问题。

Beyond Simpson's Paradox: A Cascade of Confounders in AI Agent Pull-Request Co-Authorship

超越辛普森悖论：AI 智能体拉取请求合著中的级联混杂因素

Haoran Yu, Xiaochong Jiang, Lifei Liu, Su Wang, Pin Qian, Yihang Chen

机构 * Independent Researcher（独立研究者） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 本研究通过分层分析和多级控制，揭示了AI编码智能体拉取请求合著与合并率之间的关联主要由智能体组成、仓库选择和PR结构等混杂因素驱动，而非因果关系。

Comments 5 pages. Accepted at the KDD 2026 Workshop on Agentic Software Engineering (SE 3.0)

All Smoke, No Alarm: Oracle Signals in Agent-Authored Test Code

全是烟雾，没有警报：智能体编写的测试代码中的Oracle信号

Dipayan Banik, Kowshik Chowdhury, Shazibul Islam Shamim

机构 * Dipayan Banik（迪帕扬·班克） ； Kowshik Chowdhury（克什基·乔乌德里） ； Shazibul Islam Shamim（沙齐布·伊斯兰·沙米） 纠错

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

AI总结 研究智能体编写的测试代码中Oracle信号的存在情况，发现80.2%的测试补丁缺乏强Oracle信号，但强Oracle与合并可能性显著正相关（OR=1.28）。

Comments Accepted at the 8th IEEE International Conference on Artificial Intelligence Testing, 2026

What makes a harness a harness: necessary and sufficient conditions for an agent harness

什么使一个工具成为工具：智能体工具的必要和充分条件

Sanderson Oliveira de Macedo

机构 * Federal Institute of Goiás（戈亚斯联邦理工学院） 纠错

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

AI总结 本文通过概念分析，定义了智能体工具的必要和充分条件，并提供了包含/排除测试，以区分智能体工具与智能体框架、SDK、IDE插件等。