AI Agent

SpaceMind: A Modular and Self-Evolving Embodied Vision-Language Agent Framework for Autonomous On-orbit Servicing

SpaceMind：一种模块化且自我进化的具身视觉-语言代理框架，用于自主在轨服务

Aodi Wu, Haodong Han, Xubo Luo, Ruisuo Wang, Shan He, Xue Wan

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Technology and Engineering Center for Space Utilization, Chinese Academy of Sciences（中国科学院空间利用技术与工程中心） 纠错

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

AI总结 本文提出SpaceMind框架，通过模块化和自我进化机制，实现自主在轨服务中的视觉感知、三维空间推理和多阶段任务执行，验证了其在不同环境下的鲁棒性和适应性。

Comments 23 pages, 6 figures, 7 tables. Code available at https://github.com/wuaodi/SpaceMind

Challenges and Future Directions in Agentic Reverse Engineering Systems

代理反工程系统中的挑战与未来方向

Salem Radey, Jack West, Kassem Fawaz

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

AI总结 本文探讨了基于大语言模型的代理系统在二进制反工程中的表现，分析了静态、动态和混合代理的局限性，指出token限制、反编译困难和缺乏程序防护等挑战，并提出未来发展方向。

Comments 7 pages, 1 figure, accepted at SAGAI 2026

Atropos: Improving Cost-Benefit Trade-off of LLM-based Agents under Self-Consistency with Early Termination and Model Hotswap

Atropos：通过早期终止和模型热切换提升基于LLM的代理在自一致性下的成本效益权衡

Naryeong Kim, Shin Yoo

机构 * KAIST（韩国明知大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Atropos技术，通过预测早期终止和模型热切换提升基于LLM的代理在自一致性下的成本效益权衡，实验表明其能将性能提升至闭合LLM的74.35%，成本降低至23.9%。

Comments Will appear at ISSTA 2026

HWE-Bench: Benchmarking LLM Agents on Real-World Hardware Bug Repair Tasks

HWE-Bench：在真实世界硬件Bug修复任务上评估LLM代理的基准测试

Fan Cui, Hongyuan Hou, Zizhang Luo, Chenyun Yin, Yun Liang

机构 * Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 HWE-Bench是首个大规模仓库级基准，用于评估LLM代理在真实世界硬件Bug修复任务中的表现，通过417个任务实例验证代理在不同项目中的性能差异。