AI Agent

Egent: An Autonomous Agent for Equivalent Width Measurement

Egent：等效宽度测量的自主代理

Yuan-Sen Ting, Serat Mahmud Saad, Fan Liu, Yuting Shen

专题命中 软件智能体 ：agent(title,abstract)；autonomous agent(title,abstract)；tool use(abstract)

AI总结 Egent结合传统多Voigt拟合与大语言模型视觉检查，实现自动化等效宽度测量，通过函数调用进行拟合推理，验证结果与专家测量一致，且能压缩专家工作量，提供开源代码和网页接口。

Comments 26 pages, 14 figures, 6 tables. Code available at https://github.com/tingyuansen/Egent. Published in the Open Journal of Astrophysics

Mise en Place for Agentic Coding: Deliberate Preparation as Context Engineering Methodology

代理编程的准备：作为情境工程方法论的刻意准备

Andrew Zigler

机构 * LinearB 纠错

专题命中 软件智能体 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；AI agent(abstract)；workflow(abstract)

AI总结 本文提出了一种三阶段的代理编程准备方法，通过情境 grounding、协作规范和任务分解，提升 AI 编程的效率与质量，通过 hackathon 实验验证了准备阶段的重要性。

Comments 5 pages. Accepted at VibeX 2026, the 1st International Workshop on Vibe Coding and Vibe Researching, co-located with EASE 2026, Glasgow, June 9-12 2026. Camera-ready version. Research artifact: https://doi.org/10.5281/zenodo.19868258

Problem Reductions at Scale: Agentic Integration of Computationally Hard Problems

大规模问题规约：代理集成计算难题

Xi-Wei Pan, Shi-Wen An, Jin-Guo Liu

机构 * HKUST (GZ)（香港科技大学（广州）） ； Institute of Science Tokyo（东京科学研究所） ； RIKEN AIP（理化学研究所AIP） 纠错

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

AI总结 本文提出通过代理工程实现大规模问题规约库，利用无代码贡献路线、多层验证栈和自动化流程，快速构建包含100多种问题类型和200多种规约规则的工具，实现问题与求解器的高效连接。

Comments The source code is available at https://github.com/CodingThrust/problem-reductions

Operationalizing Ethics for AI Agents: How Developers Encode Values into Repository Context Files

将伦理应用于AI代理：开发者如何将价值观编码到仓库上下文文件中

Christoph Treude, Sebastian Baltes, Marc Cheong

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

AI总结 本文探讨开发者如何通过仓库上下文文件将伦理原则转化为AI代理的行为指令，分析价值观编码的多样性及治理动态，为AI治理提供软件工程实践基础。

Comments 3rd ACM International Conference on AI-powered Software (AIware 2026)

Stateful Agent Backdoor

具备状态的代理后门

Zhengchunmin Dai, Jiaxiong Tang, Liantao Wu, Peng Sun, Honglong Chen

专题命中 软件智能体 ：agent(title,abstract)

AI总结 本文提出一种具备状态的代理后门，通过持久化组件跨多个会话维持状态，实现自主递增执行。该方法基于Mealy机建模，并通过分解框架提升攻击成功率。

BUILD-AND-FIND: An Effort-Aware Protocol for Evaluating Agent-Managed Codebases

BUILD-AND-FIND: 一种考虑努力的协议用于评估代理管理的代码库

Jhen-Ke Lin

机构 * National Yang Ming Chiao Tung University 纠错

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

AI总结 该研究提出BUILD-AND-FIND协议，用于评估下游代理从生成代码库中恢复意图选择的能力及所需检查努力，通过分离行为正确性与恢复过程，评估准确性、稳定性、重复性、覆盖范围和努力程度。

Comments 25 pages, 8 figures, 17 tables

Constraint Decay: The Fragility of LLM Agents in Backend Code Generation

约束衰减：后端代码生成中LLM代理的脆弱性

Francesco Dente, Dario Satriani, Paolo Papotti

机构 * EURECOM ； University of Basilicata（巴利卡塔大学） 纠错

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

AI总结 研究探讨了LLM代理在多文件后端生成中处理结构约束的能力，发现随着约束累积，性能显著下降，且框架敏感性导致不同环境下的性能差异。

SWE-Pruner: Self-Adaptive Context Pruning for Coding Agents

SWE-Pruner: 为编码代理设计的自适应上下文修剪

Yuhang Wang, Yuling Shi, Mo Yang, Rongrui Zhang, Shilin He, Heng Lian, Yuting Chen, Siyu Ye, Kai Cai, Xiaodong Gu

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

AI总结 本文提出SWE-Pruner，一种针对编码代理的自适应上下文修剪框架，通过任务感知的动态修剪策略减少长上下文影响，提升代码生成效率与准确性。

Comments Code available at https://github.com/Ayanami1314/swe-pruner

An Empirical Study of Proactive Coding Assistants in Real-World Software Development

对现实软件开发中主动编码助手的实证研究

Lehui Li, Ruixuan Jia, Guo-Ye Yang, Jia Li

机构 * College of AI, Tsinghua University（清华大学人工智能学院） ； Fitten Tech Co., Ltd.（Fitten科技有限公司） 纠错

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

AI总结 本文通过大规模实证研究，分析了模拟与现实数据在主动意图预测中的差异，提出ProCodeBench基准，并指出模拟数据无法替代真实数据。

Breaking, Stale, or Missing? Benchmarking Coding Agents on Project-Level Test Evolution

打破、过时或缺失？基于项目级测试演变的基准测试

Ye Shang, Quanjun Zhang, Haichuan Hu, Chunrong Fang, Liang Xiao, Zhenyu Chen

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 本文提出TEBenchmark，首个项目级测试演变基准，评估系统自主识别需修改的测试、确定新测试需求并生成测试补丁的能力，揭示测试演变任务的性能上限。

Comments 15 pages, 5 figures

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 ：agent(abstract)；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 ：agent(abstract)；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

PARNESS: A Paper Harness for End-to-End Automated Scientific Research with Dynamic Workflows, Full-Text Indexing, and Cross-Run Knowledge Accumulation

PARNESS：一种用于端到端自动化科学研究的论文工具，支持动态工作流、全文索引和跨运行知识积累

Yuchen Wang, Zhongzhi Luan

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 PARNESS通过动态工作流、全文索引和跨运行知识积累，解决传统科研系统流程僵化、知识累积不足的问题，实现端到端自动化科研。

Comments 31 pages, 13 figures, includes appendix with a verbatim end-to-end-generated paper produced by the framework. Source: https://github.com/gtrhythm/PARNESS