代码大模型 / AI 编程

Auto-Configuring Scientific Simulators with Lightweight Coding-Agent Adapters

SIGA: 用于科学模拟的自演化编码智能体适配器

Matthew Ho, Brian Liu, Jixuan Chen, Audrey Wang, Lianhui Qin

机构 * University of California, San Diego（加利福尼亚大学圣迭戈分校） 纠错

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

AI总结 提出SIGA适配器，通过检索、程序记忆、轨迹内验证和验证强制终止，将通用编码智能体转化为科学模拟软件操作员，在GEOS上实现36倍加速，并支持自演化提升性能。

Mostly Automatic Translation of Language Interpreters from C to Safe Rust

从C到安全Rust的语言解释器大部分自动翻译

Bo Wang, Brandon Paulsen, Joey Dodds, Daniel Kroening, Umang Mathur, Prateek Saxena

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

AI总结 提出Reboot技术，通过特征约简和多智能体架构，将C语言解释器大部分自动翻译为安全Rust，消除内存漏洞，验证测试通过率62%-92%。

Skills for the future software profession: beyond agentic AI!

未来软件职业的技能：超越智能体AI！

Sungmin Kang, Baishakhi Ray, Abhik Roychoudhury

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 本文通过2026年在纽约和新加坡举行的两场圆桌会议，总结未来软件工程师所需的核心技能，强调验证与确认在智能体处理实现时的重要性。

A Differentiable Atari VCS:A Complex, Fully Known Ground Truth for Explainable AI

可微分的Atari VCS：一个复杂且完全已知的可解释AI基准

Andreas Maier, Siming Bayer, Patrick Krauss

机构 * Pattern Recognition Lab, Friedrich-Alexander-University Erlangen-Nuremberg（模式识别实验室，弗里德里希-亚历山大-埃森纳赫大学） ； Mannheim Center for Neuromodulation and Neuroprosthetics, Heidelberg University（曼海姆神经调制与神经假体中心，海德堡大学） 纠错

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

AI总结 为解决可解释AI缺乏真实内部机理的问题，我们重新实现了Atari 2600 VCS作为两个端到端可微分的模拟器，验证了其与原始硬件的逐位一致性，并展示了基于梯度的XAI可行性。

Comments Submission for AAAI 2027

Before the Pull Request: Mining Multi-Agent Coordination

在拉取请求之前：挖掘多智能体协调

Dipankar Sarkar

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） 纠错

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

AI总结 针对自主编码智能体在拉取请求中协调不足的问题，提出基于git的协调基板grite，通过事件日志减少重复和冲突工作，提升吞吐量，并自动恢复多种故障模式。

Comments 9 pages, 2 tables. LNCS format. Code, dataset, and mining toolkit: https://github.com/neul-labs/grite

Beyond the GUI Paradigm: Do Mobile Agents Need the Phone Screen?

超越GUI范式：移动代理是否需要手机屏幕？

Li Gu, Zihuan Jiang, Linqiang Guo, Zhixiang Chi, Ziqiang Wang, Huan Liu, Yuanhao Yu, Tse-Hsun Chen, Yang Wang

机构 * Mila – Québec AI Institute（魁北克人工智能研究所） ； Concordia University（康科迪亚大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； McMaster University（麦马斯特大学） 纠错

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

AI总结 本文挑战移动代理的GUI主导范式，提出CLI应同等重要，通过实验证明CLI代理在AndroidWorld和MobileWorld上超越GUI基线，并引入CLI-Advantage任务套件展示其优势。

SWE-Future: Forecast-Conditioned Data Synthesis for Future-Oriented Software Engineering Agents

SWE-Future: 面向未来软件工程智能体的预测条件数据合成

Qiao Zhao, JianYing Qu, Jun Zhang, Yehua Yang, Hanwen Du, Zhongkai Sun

机构 * Baidu Inc（百度公司） 纠错

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

AI总结 提出SWE-Future方法，利用仓库历史证据预测未来任务类型（如功能实现、缺陷修复），并基于预测条件合成200个编码智能体任务，减少对历史PR回放的依赖，在80个仓库中达到58.1%的未来工作相关性。

Software Delegation Contracts: Measuring Reviewability in AI Coding-Agent Work

软件委托合约：衡量AI编码代理工作中的可审查性

Vincent Schmalbach

机构 * Independent Researcher（独立研究员） 纠错

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

AI总结 研究通过显式委托合约提升AI编码代理工作可审查性，实验发现合约虽不改善任务正确性，但显著提高证据充分性和降低审查歧义。

Comments 11 pages; empirical pilot study with 64 coding-agent runs and 192 blinded reviews

Understanding the Rejection of Fixes Generated by Agentic Pull Requests -- Insights from the AIDev Dataset

理解AI代理生成的拉取请求修复被拒绝的原因——来自AIDev数据集的洞察

Mahmoud Abujadallah, Ali Arabat, Mohammed Sayagh

机构 * École de Technologie Supérieure（埃克塞技术学院） 纠错

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

AI总结 通过分析AIDev数据集，发现46.41%的AI代理（Copilot、Devin、Cursor、Claude）提出的代码修复被拒绝。本文对306个未合并的PR进行定性研究，归纳出14个拒绝原因，分为四类，并提出了改进模型引导的建议。

Comments 5 pages, 2 figures, MSR '26: Proceedings of the 23rd International Conference on Mining Software Repositories, April 2026, Rio de Janeiro, Brazil

Toward Instructions-as-Code: Understanding the Impact of Instruction Files on Agentic Pull Requests

面向指令即代码：理解指令文件对智能体拉取请求的影响

Ali Arabat, Mohammed Sayagh

机构 * École de Technologie Supérieure 纠错

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

AI总结 通过分析148个项目的15549个智能体PR，发现指令文件对合并率、代码变更量和合并工作量无一致正面影响，但成功项目指令文件更长且结构更清晰，提出“指令即代码”研究方向。

Comments 5 pages, 8 figures, 23rd International Conference on Mining Software Repositories, April 13--14, 2026

Exploration Structure in LLM Agents for Multi-File Change Localization

LLM代理中的探索结构用于多文件变更定位

Akeela Darryl Fattha, Kia Ying Chua, Lingxiao Jiang, Laura Wynter

机构 * School of Computing and Information Systems, Singapore Management University（计算与信息系统学院，新加坡国立管理学院） 纠错

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

AI总结 针对多子系统变更场景，提出非线性、领域范围的并行代理探索结构，在SWE Bench Pro基准上，小规模Haiku类模型通过领域代理并行生成实现高微F1分数，优于线性顺序探索。

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 ：repository(abstract)；分类 cs.SE、cs.AI

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。

SWE-Marathon: Can Agents Autonomously Complete Ultra-Long-Horizon Software Work?

SWE-Marathon: 智能体能否自主完成超长时程软件工作？

Rishi Desai, Jesse Hu, Joan Cabezas, Neel Harsola, Pratyush Shukla, Roey Ben Chaim, Adnan El Assadi, Omkaar Mukund Kamath, Fenil Faldu, Prannay Hebbar, Jiankai Sun, Yiyuan Li, Pramod Srinivasan, Ishan Gupta, Christopher Settles, Daniel Wang, Derek Chen, Pranav Raja, Albert Liu, Marek Šuppa, Nevasini Sasikumar, Luyang Kong, Erik Quintanilla, Xiangyi Li, Ivan Bercovich, Steven Dillmann

机构 * Abundant ； Zenity ； Harvard University（哈佛大学） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Gujarat Technological University（古吉拉特技术大学） ； Warping ； Stanford University（斯坦福大学） ； UNC-Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Independent（独立） ； Refresh ； Soleda AI ； Near AI ； Georgia Tech（佐治亚理工学院） ； Comenius University in Bratislava（布拉迪斯拉发Comenius大学） ； UC San Diego（圣地亚哥大学） ； BenchFlow ； UC Santa Barbara（圣巴巴拉大学） 纠错

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

AI总结 提出SWE-Marathon基准，包含20个超长时程任务，平均消耗2720万token，评估智能体在规划、长上下文理解和记忆方面的能力，当前前沿编码智能体解决率低于30%。

Where Accountability Lives: Mapping Human Responsibility to Workflow Artifacts in Agentic Software Development

责任归属：在智能体软件开发中将人类责任映射到工作流制品

Sabry E. Farrag

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

AI总结 该研究分析智能体软件开发中责任归属的矛盾，替换验证分类法，发现责任归属方向相反，指出智能体工具未造成责任差距，相关数据已公开。

Comments 30 pages, 5 tables. Source collection of 118 archived documents and 12 processing scripts deposited at Zenodo, doi:10.5281/zenodo.21965182

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

Diagnosis Before Recovery: Turning Agent Failures into Selective Self-Correction

修复前诊断：将智能体故障转化为选择性自修正

Pan Wang, Yihao Hu, Hang Wang, Zirui Lv, Xin Zhang, Jianshe Li, Jiang-Ming Yang, Wei Wu, Yongqi Tong

机构 * Ant International（蚂蚁国际） 纠错

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

AI总结 本研究提出诊断引导的修复框架DARC，通过先诊断故障类型再进行选择性自修正，在ALFWorld等三个任务场景中提升了智能体平均任务性能并减少资源消耗，为缺乏类编译器反馈的领域构建可靠智能体提供了实用路径。

Principal Trait Analysis: Towards Deriving "Skills" in Human-AI Collaboration

主特质分析：面向人机协作中“技能”的推导

Hunter McNichols, Kai Du, Andrew Lan

机构 * University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） 纠错

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

AI总结 本研究提出主特质分析算法，从人机协作编码数据中推导有效交互特质，该特质可解释协作者行为并预测任务结果，但特质是否为技能仍需验证。

Self-evolving network verifiers

自演进网络验证器

Ioannis Protogeros, Tibor Schneider, Laurent Vanbever

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

AI总结 该研究提出一种自动演进的网络验证器，通过编码智能体与可信预言机的反例引导循环，让基于SMT的验证器自主学习新网络功能，解决手动维护模型的难题。

Comments 8 pages, 5 figures

MEGA: Self-Evolving Agent Optimization Infrastructure via Wisdom Graph

MEGA：基于智慧图的自进化智能体优化基础设施

Jung Hwan Lee, Kyu Ho Lee, Gwang Hoon Yoo

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

AI总结 MEGA是一种自进化智能体优化基础设施，通过三层架构实现智慧积累、组合推理与自进化，可系统性优化异构智能体系统，将优化与知识进化融为一体。

Comments 29 pages, 10 figures. Technical report

One Recipe, Many Harnesses: What Self-Evolution Encodes Across Languages and Models

一个方案，多种适配：自演化在不同语言和模型中编码了什么

Siqi Yang, Qianlan Yang, Yu-Xiong Wang, Saurabh Pujar, Martin Hirzel

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

AI总结 该研究固定演化方案，在八种编程语言和三个基础模型上分析自演化适配工具，发现其为语言需求与模型差距共同塑造的补偿层，可提升编码智能体性能并能蒸馏为通用工具。

Comments 20 pages, 12 figures, 9 tables. Includes appendix

SBCO: Self-Supervised, Verifier-Grounded Harness Optimization For Planning Agents

SBCO：面向规划智能体的自监督、验证器驱动的工具链优化器

Vivek Kulkarni, Sudipta Paul, Aounon Kumar, Nicholas Tzou, Srinivas Chappidi

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

AI总结 本研究针对规划任务提出SBCO，一种自监督的验证器驱动工具链优化器，其性能优于或相当的定制基线，且计算成本仅为其1/4至1/5.5。

ZhuLong: Execution-Grounded LLM Agent for EDA Scripting with Offline API Self-Exploration

ZhuLong：基于执行的大语言模型智能体，用于结合离线API自探索的EDA脚本编写

Yang Liu, Shiwei Hou, Xiyuan Chen, Yu Wang, Sen Yuan, Qirui Gan, Shao You, Feifan Chen, Wencheng Li, Shuyang Hu, Yongzhou Liu, Emma Xia, Xiaojing Lu, Hao Wang, Fan Xu, Yanfeng Li

机构 * Changxin Memory Technologies, Inc.（长鑫存储技术有限公司） 纠错

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

AI总结 本文提出基于执行的LLM智能体ZhuLong，结合API检索、沙箱执行与离线API自探索机制，在EDA脚本任务基准测试中性能远超纯LLM基线，为EDA脚本编写提供了有效解决方案。

Reason Wide, Not Deep: Amortizing the Reasoning Premium into Distilled Skills

广泛推理，而非深度推理：将推理溢价分摊到提炼技能中

Agamdeep Singh, Srishti Gautam, Priyanshu Gupta, Nikita Mehrotra, Tanmay Bakshi, Sumit Gulwani

机构 * Microsoft（微软公司） 纠错

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

AI总结 该研究提出将推理模式的重复分摊为跨任务提炼的技能，在四个智能体基准上大幅降低代币量的同时恢复多数推理性能，部分场景下优于推理模式。

Comments COLM 2026 Efficient Reasoning Workshop

Internalising the Identity Primitive: Cryptographic Individuality for an Autonomous Agent on a Public Blockchain

内化身份基元：公有区块链上自主智能体的密码学个体性

Keisuke Suzuki

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

AI总结 本文提出将公有区块链上自主智能体的身份密钥-权重绑定信任根转移至密码学假设，在Solana开发网部署了首个身份基元为密码学不变量的链上智能体，完成了2.36天链上运行，实例化了密码学个体性。

Comments 52 pages, 3 figures, 11 tables. Cryptographic key-to-weights binding (W = HKDF(sk) inside Groth16) with an on-chain state-commitment chain on Solana devnet; active-query, homeostatic, and economic-metabolism extensions; 166- and 168-cycle continuous runs. Code, threat model, and per-cycle telemetry: https://github.com/ksk-S/internalising-identity-2026 (tag arxiv-v1)

PRWeaver: Evaluating LLM-Based Code Auditors against Long-Horizon Malicious Pull Requests

PRWeaver：针对基于大语言模型的代码审计工具对抗长周期恶意拉取请求的评估

Yuekun Wang, Mingfei Cheng, Xiaofei Xie

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

AI总结 该研究提出PRWeaver基准，评估基于LLM的代码审计工具对长周期恶意PR的可靠性，发现特定评审策略会降低检测率，为优化代码审计工具提供了依据。

Building a Process-Modeling Tool using Agentic AI: An Experience Report on PM4Py-UCM

使用智能体AI构建流程建模工具：PM4Py-UCM的经验报告

Daniel Amyot

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

AI总结 本文通过AI辅助构建开源流程建模工具PM4Py-UCM的深入案例，提出相关工具包与分类法，总结了开发经验教训及验证策略。

Comments 17 pages, 9 figures, 4 tables, submitted to a conference

Distributing Security Controls Through Harness Engineering

通过工具工程分发安全控制

William Robert Gore

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

AI总结 研究商业AI编码代理安全控制分发问题，通过分阶段测试方法，利用SHarD工具在多种代理配置上测试，证明三类安全控制可通过单个命令嵌入分发，效果与直接安装商业代理相同，还提出相关框架特征及后续研究问题。

Beyond Memory: A Templated Substrate for Heterogeneous Collaborative Knowledge Work with LLM Agents

超越记忆：一种用于异构协作知识工作的带大语言模型代理的模板化基础架构

Priscila Saboia Moreira, Christopher R. Sweet

机构 * University of Notre Dame（圣母大学） 纠错

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

AI总结 研究指出知识工作成果难传承，大语言模型代理无持久记忆。提出llm-wiki-memory-template，它是异构协作知识工作基础架构，沿多人类、多代理、多领域三个轴，通过案例研究展示其能保留失败路径等，解决负面结果丢失问题。

Comments 15 pages, 3 figures, 1 table

Beyond Text Editing: Algebraic Manipulation of Source Code

超越文本编辑：源代码的代数操作

Kevin Pulo

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

AI总结 研究提出源代码代数方法，通过逻辑代数操作修改代码库，概述其操作属性。实验表明大语言模型代理用此方法完成代码更改成功率更高、令牌数更少，为代码编辑提供新方向，推动相关研究。

Comments Accepted for publication in the Visions and Emerging Results Track of the 42nd IEEE International Conference on Software Maintenance and Evolution (ICSME 2026), 14-18 September 2026, Benevento, Italy

A Decision-Centered Reference Architecture for Trustworthy Agentic Commerce

用于可信代理商务的以决策为中心的参考架构

Dimitrios S. Sfiris

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

AI总结 研究针对代理商务问题，提出以决策为中心的与协议无关的架构，含规范信封等多种机制，通过开源实现、多场景和消融评估，支持受保护依赖项检测等多项功能，但未涵盖部分关键特性。

Comments 23 pages, 3 figures. Includes ancillary reproducibility materials