AI Agent

SEMAG: Self-Evolutionary Multi-Agent Code Generation

SEMAG：自演化多智能体代码生成

Yulin Peng, Haowen Hou, Xinxin Zhu, Ying Tiffany He, F. Richard Yu

机构 * College of Computer Science and Software Engineering, Shenzhen University, China（深圳大学计算机科学与软件工程学院） ； Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (SZ), China（广东省人工智能与数字经济发展实验室（深圳）） ； School of Information Technology, Carleton University, Canada（卡尔顿大学信息技术学院） 纠错

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

AI总结 SEMAG通过自演化多智能体框架提升代码生成适应性，实现更高准确率和更强的模型自适应能力。

RepoReviewer: A Local-First Multi-Agent Architecture for Repository-Level Code Review

RepoReviewer: 一种面向仓库级别的多智能体架构

Peng Zhang

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

AI总结 RepoReviewer通过分解仓库获取、上下文合成、文件分析等步骤，提供一种实用的仓库级自动化审查架构，强调系统设计与可重用的评估工具。

The Agentic Researcher: A Practical Guide to AI-Assisted Research in Mathematics and Machine Learning

代理研究员：人工智能辅助数学和机器学习研究的实用指南

Max Zimmer, Nico Pelleriti, Christophe Roux, Sebastian Pokutta

机构 * Department for AI in Society, Science, and Technology（人工智能与社会、科学和技术部门） ； Zuse Institute Berlin（柏林Zuse研究所） ； Institute of Mathematics（数学研究所） ； Technische Universität Berlin（柏林技术大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种开源框架，通过方法学规则将CLI编码代理转化为自主研究助手，并通过深度学习和数学案例研究，指导研究人员如何有效利用AI工具进行研究。

Human-AI Synergy in Agentic Code Review

代理代码审查中的人工智能与人类协同

Suzhen Zhong, Shayan Noei, Ying Zou, Bram Adams

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

AI总结 研究通过分析300个开源项目27.8万次代码审查对话，比较人类与AI在代码审查中的反馈差异及建议采纳效果，发现人类提供更全面的反馈，AI建议采纳率较低且导致代码复杂度增加。

Comments 14 pages, 6 figures, 14 tables

IQuest-Coder-V1 Technical Report

IQuest-Coder-V1 技术报告

Jian Yang, Wei Zhang, Shawn Guo, Zhengmao Ye, Lin Jing, Shark Liu, Yizhi Li, Jiajun Wu, Cening Liu, X. Ma, Yuyang Song, Siwei Wu, Yuwen Li, L. Liao, T. Zheng, Ziling Huang, Zelong Huang, Che Liu, Yan Xing, Renyuan Li, Qingsong Cai, Hanxu Yan, Siyue Wang, Shikai Li, Jason Klein Liu, An Huang, Yongsheng Kang, Jinxing Zhang, Chuan Hao, Haowen Wang, Weicheng Gu, Ran Tao, Mingjie Tang, Peihao Wu, Jianzhou Wang, Xianglong Liu, Weifeng Lv, Bryan Dai

机构 * IQuest Coder Team（IQuest Coder团队） 纠错

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

AI总结 本文介绍IQuest-Coder-V1系列模型，通过代码流多阶段训练范式提升软件逻辑动态演化能力，结合预训练、中训练和后训练阶段，实现代码智能在代理软件工程、编程竞赛和复杂工具使用中的先进性能。

SWE-QA-Pro: A Representative Benchmark and Scalable Training Recipe for Repository-Level Code Understanding

SWE-QA-Pro：一个代表性的基准和可扩展的训练配方用于仓库级代码理解

Songcheng Cai, Zhiheng Lyu, Yuansheng Ni, Xiangchao Chen, Baichuan Zhou, Shenzhe Zhu, Yi Lu, Haozhe Wang, Chi Ruan, Benjamin Schneider, Weixu Zhang, Xiang Li, Andy Zheng, Yuyu Zhang, Ping Nie, Wenhu Chen

机构 * University of Waterloo（滑铁卢大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； McGill University & MILA（麦吉尔大学及MILA） ； Verdent AI, Inc.（Verdent AI公司） 纠错

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

AI总结 本文提出SWE-QA-Pro基准，通过多样化的长尾仓库和可执行环境构建，验证了代理工作流在代码理解任务中的优势，并提出可扩展的合成数据管道和两阶段训练方法，使小型模型在复杂行为学习中取得优异表现。

VIBEPASS: Can Vibe Coders Really Pass the Vibe Check?

VIBEPASS：振动编码器真的能通过振动检查吗？

Srijan Bansal, Jiao Fangkai, Yilun Zhou, Austin Xu, Shafiq Joty, Semih Yavuz

机构 * Salesforce AI Research（Salesforce AI研究院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了振动编码器在自主软件工程中的能力，发现故障定位推理是瓶颈，而非代码生成或测试有效性。

Generative AI for Quantum Circuits and Quantum Code: A Technical Review and Taxonomy

生成式AI用于量子电路和量子代码：技术综述与分类

Juhani Merilehto

机构 * University of Vaasa（瓦萨大学） ； University of Turku（图尔库大学） 纠错

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

AI总结 综述13个生成系统和5个支持数据集，探讨量子电路和代码生成的分类与训练方法，发现生成系统在语法和语义层面有所覆盖，但缺乏对量子硬件的端到端评估。

Comments 20 pages, 4 tables

Approximating Competitive Equilibrium by Nash Welfare

通过纳什福利近似竞争均衡

Jugal Garg, Yixin Tao, László A. Végh

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)

AI总结 研究了在可分商品分配中竞争均衡与纳什福利最大化之间的关系，针对非均质效用函数，提出Gale替代效用函数概念，并证明纳什福利最大化分配能提供强近似竞争均衡保障。