AI Agent

The Specification Gap: Coordination Failure Under Partial Knowledge in Code Agents

规范鸿沟：在代码代理中部分知识下的协调失败

Camilo Chacón Sartori

机构 * Catalan Institute of Nanoscience and Nanotechnology (ICN2), CSIC and BIST（加泰罗尼亚纳米科学与纳米技术研究所（ICN2），西班牙国家科研 council（CSIC）和巴塞罗那技术研究所（BIST）） 纠错

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

AI总结 研究代码代理在部分知识下的协调失败问题，发现规范鸿沟导致两代理整合准确率下降，信息不对称和协调成本是主要因素，支持以规范为导向的多代理代码生成观点。

QLCoder: A Query Synthesizer For Static Analysis of Security Vulnerabilities

QLCoder：一种用于静态分析安全漏洞的查询生成器

Claire Wang, Ziyang Li, Saikat Dutta, Mayur Naik

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

AI总结 QLCoder通过结合LLM与执行反馈，利用MCP接口生成有效的安全查询，有效检测漏洞。在111个Java项目中，53.4%的CVE被正确识别，优于仅使用Claude Code的10%。

DomAgent: Leveraging Knowledge Graphs and Case-Based Reasoning for Domain-Specific Code Generation

DomAgent：利用知识图谱和基于案例的推理进行领域特定代码生成

Shuai Wang, Dhasarathy Parthasarathy, Robert Feldt, Yinan Yu

机构 * Chalmers University of Technology（楚德斯大学） 纠错

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

AI总结 DomAgent通过结合知识图谱和基于案例的推理，提升领域特定代码生成能力，通过结构化推理和定向检索实现领域适应，实验表明其能显著提升复杂真实应用场景的代码生成性能。

Comments Accepted to AAMAS 2026 EA

Where Do Your Citations Come From? Citation-Constellation: A Free, Open-Source, No-Code, and Auditable Tool for Citation Network Decomposition with Complementary BARON and HEROCON Scores

你的引用来自哪里？Citation-Constellation：一个免费、开源、无代码且可审计的引用网络分解工具，结合互补的BARON和HEROCON评分

Mahbub Ul Alam

机构 * SciLifeLab Data Centre（SciLifeLab数据中心） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出Citation-Constellation工具，通过BARON和HEROCON评分分解引用网络，揭示引用来源的社会结构路径，不用于评价决策。

Comments Citation-Constellation No-Code Tool Link: https://citation-constellation.serve.scilifelab.se

ELITE: Experiential Learning and Intent-Aware Transfer for Self-improving Embodied Agents

ELITE：经验学习与意图感知迁移用于自我改进的具身智能体

Bingqing Wei, Zhongyu Xia, Dingai Liu, Xiaoyu Zhou, Zhiwei Lin, Yongtao Wang

机构 * Wangxuan Institute of Computer Technology, Peking University, Beijing, China（清华大学王轩计算机技术研究所，北京，中国） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 ELITE通过经验学习与意图感知迁移机制，使具身智能体能持续学习环境交互经验并迁移至相似任务，实现在EB-ALFRED和EB-Habitat基准上的性能提升。

Detect--Repair--Verify for LLM-Generated Code: A Multi-Language, Multi-Granularity Empirical Study

检测-修复-验证LLM生成的代码：多语言、多粒度实证研究

Cheng Cheng

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

AI总结 本文通过检测-修复-验证工作流评估LLM生成代码的安全性，发现多阶段修复能提升安全性和正确性，但修复可靠性依赖于修复范围和测试基础。

Dynamic Neural Potential Field: Online Trajectory Optimization in the Presence of Moving Obstacles

动态神经势场：在移动障碍物存在下的在线轨迹优化

Aleksei Staroverov, Muhammad Alhaddad, Aditya Narendra, Konstantin Mironov, Aleksandr Panov

机构 * Cognitive AI Systems Lab（认知人工智能系统实验室） ； National University of Science and Technology MISIS（科学与技术国立大学MISIS） ； Moscow Independent Research Institute of Artificial Intelligence（莫斯科独立人工智能研究 institutes） ； Ufa University of Science and Technology（乌fa科学与技术大学） 纠错

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

AI总结 本文提出动态神经势场模型，结合传统优化与Transformer预测器，实现高效安全的轨迹优化，在动态环境中表现更优。

AgenticNet: Utilizing AI Coding Agents To Create Hybrid Network Experiments

AgenticNet：利用AI编码代理创建混合网络实验

Majd Latah, Kubra Kalkan

专题命中 软件智能体 ：AI agent(abstract)

AI总结 AgenticNet通过AI编码代理提供混合网络实验工具，支持纯模拟、纯仿真和混合模式，提升实验灵活性和开发效率。