AI Agent

AgenticFlict: A Large-Scale Dataset of Merge Conflicts in AI Coding Agent Pull Requests on GitHub

AgenticFlict：一个大规模的人工智能编码代理拉取请求中合并冲突数据集

Daniel Ogenrwot, John Businge

机构 * University of Nevada Las Vegas（内华达大学拉斯维加斯分校） 纠错

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

AI总结 本文提出AgenticFlict数据集，用于研究AI编码代理生成的合并冲突问题，揭示了AI生成代码中合并冲突的频率和影响，强调了对AI辅助软件开发中集成挑战的理解需求。

Comments Accepted at the 3rd ACM International Conference on AI-Powered Software (AIware 2026)

Combining Mechanical and Agentic Specification Inference for Move

结合机械和代理规范推断的Move

Wolfgang Grieskamp, Teng Zhang, Vineeth Kashyap

机构 * Aptos Labs（Aptos实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出结合机械分析与代理编码的Move规范推断工具，通过WP分析和AI辅助生成高阶规范，减少手动编写规范的繁琐工作。

How to Interpret Agent Behavior

如何解释智能体行为

Jie Gao, Kaiser Sun, Jen-tse Huang, Katherine Van Koevering, Sijie Ji, Heyuan Huang, Weiyan Shi, Zhuoran Lu, Ziang Xiao, Daniel Khashabi, Mark Dredze

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； California Institute of Technology（加州理工学院） ； Northeastern University（东北大学） ； Purdue University（普渡大学） 纠错

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

AI总结 本文提出ACT*ONOMY框架，通过构建行为分类体系和开放仓库，帮助研究人员更一致地解读智能体行为，提升监控与控制能力。

Comments 34 pages in total

Language-Based Agent Control

基于语言的代理控制

Timothy Zhou, Loris D'Antoni, Nadia Polikarpova

机构 * Department of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出语言基于代理控制（LBAC），一种新的代理应用编程模型，结合编程语言和语言基础安全技术，确保代理控制的正确性。LBAC通过要求代理生成在周围框架代码上下文中类型正确的程序，从而在执行前拒绝不安全程序，实现统一的策略应用。

Agentic Interpretation: Lattice-Structured Evidence for LLM-Based Program Analysis

代理解释：基于格结构的证据用于基于LLM的程序分析

Jacqueline L. Mitchell, Chao Wang

机构 * University of Southern California, Los Angeles, California, USA（美国南加州大学） 纠错

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

AI总结 本文提出代理解释框架，结合格结构静态分析与LLM程序推理，通过分解分析目标为局部断言并跟踪LLM判断，改进程序分析的灵活性和准确性。

Comments 27 pages, 6 figures

SimWorld Studio: Automatic Environment Generation with Evolving Coding Agent for Embodied Agent Learning

SimWorld Studio：基于进化编码代理的自动环境生成用于具身学习

Haoqiang Kang, Xiaokang Ye, Yuhan Liu, Siddhant Hitesh Mantri, Lingjun Mao, James Fleming, Drishti Regmi, Lianhui Qin

机构 * UC San Diego（加州大学圣迭戈分校） ； New York University（纽约大学） 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SimWorld Studio平台，通过进化编码代理生成动态3D环境，提升具身学习性能。环境生成与学习相互促进，使代理在未见基准上表现更优。

AI Harness Engineering: A Runtime Substrate for Foundation-Model Software Agents

AIHarness工程：一种用于基础模型软件代理的运行时基质

Hailin Zhong, Shengxin Zhu

机构 * Hong Kong Baptist University（香港 Baptist大学） ； Beijin Normal University（北京师范大学） 纠错

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

AI总结 本文提出AIHarness工程，通过运行时基质提升软件代理的工程能力，定义了十一项核心职责，并提出四层 ladder 框架和基于追踪的评估协议，以验证模型-基质-环境系统生成可验证、可归因和可维护的变更。

Comments 16 pages

Learning POMDP World Models from Observations with Language-Model Priors

从观测中学习POMDP世界模型：利用语言模型先验

Valentin Six, Frederik Panse, Mathis Fajeau, Lancelot Da Costa, Mridul Sharma, Alfonso Amayuelas, Tim Z. Xiao, David Hyland, Philipp Hennig, Bernhard Schölkopf

机构 * Max Planck Institute for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究所） ； IRIIS ； University of California, Santa Barbara（加州大学圣芭芭拉分校） ； University of Tübingen（图宾根大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； ELLIS Institute Tübingen（图宾根ELLIS研究所） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出Pinductor，利用语言模型先验从少量观测-动作轨迹学习POMDP模型，实现高效世界模型学习。

SWE-Cycle: Benchmarking Code Agents across the Complete Issue Resolution Cycle

SWE-Cycle：在完整问题解决周期中对齐代码代理的基准测试

Hao Guan, Lingyue Fu, Shao Zhang, Yaoming Zhu, Kangning Zhang, Lin Qiu, Xunliang Cai, Xuezhi Cao, Weiwen Liu, Weinan Zhang, Yong Yu

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 本文提出SWE-Cycle基准测试，评估代码代理在环境重建、代码实现和测试生成等任务中的能力，揭示了在端到端任务中处理跨阶段依赖和保持代码质量的关键瓶颈。

PROMETHEUS: Automating Deep Causal Research Integrating Text, Data and Models

PROMETHEUS：整合文本、数据和模型的深度因果研究自动化

Sridhar Mahadevan

机构 * Adobe Research and University of Massachusetts, Amherst（Adobe研究院和马萨诸塞大学阿默斯特分校） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 PROMETHEUS通过整合文本、数据和模型构建因果地图，利用局部因果预测状态模型和区域限制图分析研究领域内的因果关系与证据矛盾。

Comments 27 pages

Collaborator or Assistant? How AI Coding Agents Partition Work Across Pull Request Lifecycles

合作者还是助手？AI编码代理如何在拉取请求生命周期中分配工作

Young Jo, Chung, Safwat Hassan

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 本文研究AI编码代理在拉取请求生命周期中如何分配工作，通过分析工具的协作-助手光谱，探讨操作权与合并治理的分离，提出分类学、状态机和可重复实验包。

Comments 10 pages, 8 figures, AIWare 2026 conference