AI Agent

From I/O to Code with Discovery Agent

从输入输出到代码：发现代理

Yihong Dong, Jiaru Qian, Haoran Zhang, Peixu Wang, Binhua Li, Zhi Jin, Yongbin Li, Ge Li, Xiaokang Yang, Xue Jiang

机构 * School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学系） ； Tongyi Lab, Alibaba Group（阿里集团通义实验室） ； Wuhan University（武汉大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 本文提出DIO-Agent，通过将IO2Code视为离散程序空间的进化搜索，利用LLM作为突变算子，结合执行误差信号指导突变，解决从输入输出行为合成代码的难题。

BootstrapAgent: Distilling Repository Setup into Reusable Agent Knowledge

BootstrapAgent: 将仓库设置提炼为可重用的代理知识

Sihan Fu, Oucheng Liu, Shiyuan Wang, Jin Shi, Chengkun Wei

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； The Australian National University（澳大利亚国立大学） ； Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） 纠错

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

AI总结 BootstrapAgent通过提炼仓库初始化过程中的启发式知识，生成可验证的代理合同，提升代码代理在 unfamiliar repositories 的任务成功率和效率。

Comments 19 pages, 9 figures, 6 tables

Solvita: Enhancing Large Language Models for Competitive Programming via Agentic Evolution

Solvita：通过代理进化增强大型语言模型以应对编程竞赛

Han Li, Jinyu Tian, Rili Feng, Yuqiao Du, Chong Zheng, Chenyu Wang, Chenchen Liu, Shihao Li, Xinping Lei, Yifan Yao, Weihao Xie, Letian Zhu, Jiaheng Liu

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 Solvita通过闭环系统和可训练知识网络，使代理动态学习，提升编程竞赛任务的准确性和经验积累。

Runtime-Structured Task Decomposition for Agentic Coding Systems

运行时结构化任务分解用于代理编码系统

Shubhi Asthana, Bing Zhang, Chad DeLuca, Hima Patel, Ruchi Mahindru

机构 * IBM Research（IBM研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出运行时结构化任务分解方法，通过可执行控制逻辑管理任务分解与执行流程，降低重试成本，提升代理编码系统的效率和可靠性。

Comments Paper presented at ACM Conference on AI and Agentic Systems 2026 at the Agentic Software Engineering workshop

Detecting Privilege Escalation in Polyglot Microservices via Agentic Program Analysis

通过代理程序分析检测多语言微服务中的特权提升

Penghui Li, Hong Yau Chong, Yinzhi Cao, Junfeng Yang

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 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Neo框架，结合LLM和经典程序分析，解决微服务中特权提升检测的复杂性问题，发现24个零日漏洞，精度和召回率均优于现有方法。

Comments In Proceedings of the 47th IEEE Symposium on Security and Privacy (S&P)

See Before You Code: Learning Visual Priors for Spatially Aware Educational Animation Generation

在编码前看到：学习视觉先验以生成空间感知的教育动画

Yuejia Li, Ke He, Junheng Li, Shutong Chen, Jingkang Xia, Zhiyue Su, Junchi Zhang, Mang Ye

机构 * Wuhan University（武汉大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

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

AI总结 本文提出OmniManim框架，通过视觉规划和反馈机制提升教育动画生成质量，改进渲染效果和教学效果。

Comments 21 pages, 4 figures

Context Pruning for Coding Agents via Multi-Rubric Latent Reasoning

通过多标准潜在推理进行编码代理的上下文剪枝

Jingjing Wang, Xiwen Chen, Wenhui Zhu, Huayu Li, Zhengxiao He, Feiyang Cai, Ana S. Carreon-Rascon, Xuanzhao Dong, Feng Luo

机构 * Clemson University（克莱姆森大学） ； Morgan Stanley（摩根大通） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； University of Arizona（亚利桑那大学） 纠错

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

AI总结 本文提出LaMR框架，通过分解代码相关性为语义证据和依赖支持两个维度，利用多任务CRF模型提升编码代理的上下文剪枝效果，实验表明其在多个基准测试中表现优异。

Shaping Sparse Rewards in Reinforcement Learning: A Semi-supervised Approach

在强化学习中塑造稀疏奖励：一种半监督方法

Wenyun Li, Wenjie Huang, Chen Sun

机构 * Department of Mathematics, The University of Hong Kong (HKU)（香港大学数学系） ； Department of Data and Systems Engineering, HKU（香港大学数据与系统工程系） ； Musketeers Foundation Institute of Data Science, HKU（穆斯克特基金会数据科学研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出一种半监督方法，通过利用非零奖励转移和数据增强学习轨迹空间表示，提升稀疏奖励下的奖励塑造效果，在Atari和机器人操控任务中优于监督方法。

MultiMat: Multimodal Program Synthesis for Procedural Materials using Large Multimodal Models

MultiMat: 多模态程序合成用于基于过程的材料生成

Jonas Belouadi, Tamy Boubekeur, Adrien Kaiser

机构 * University of Mannheim（曼海姆大学） ； Adobe Research（Adobe研究） 纠错

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

AI总结 MultiMat利用大规模多模态模型实现多模态程序合成，提升生成过程材料图的效率与视觉质量，优于纯文本基线方法。

Comments Accepted at ICLR 2026 (poster)

Rule2DRC: Benchmarking LLM Agents for DRC Script Synthesis with Execution-Guided Test Generation

Rule2DRC：用于DRC脚本合成的LLM代理基准测试

Jinuk Kim, Junsoo Byun, Donghwi Hwang, Seong-Jin Park, Hyun Oh Song

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Seoul National University（首尔国立大学计算机科学与工程系） ； Neural Processing Research Center（神经处理研究所以） ； Samsung Electronics Co., Ltd（三星电子公司） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 Rule2DRC是一个大规模基准，用于评估DRC脚本生成代理，包含1000个规则到脚本任务和13921个用于执行评分的评估芯片布局。它提供了一种通过DRC执行结果衡量功能正确性的评估流程，并引入SplitTester生成区分性测试用例以提升Best-of-N选择性能。

Comments ICML 2026

Bayesian Sequential Verification for Budget-Aware Quantum Program Testing

基于预算的量子程序测试的贝叶斯顺序验证

Lei Zhang

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

AI总结 本文提出一种基于预算的量子程序测试方法，通过贝叶斯假设检验流程减少测量成本，适用于高成功概率的量子程序。

Comments 7 pages, 1 figure

Do Coding Agents Understand Least-Privilege Authorization?

编码代理是否理解最小特权授权？

Zheng Yan, Jingxiang Weng, Charles Chen, Dengyun Peng, Ethan Qin, Jiannan Guan, Jinhao Liu, Qiming Yu, Yixin Yuan, Fanqing Meng, Carl Che, Mengkang Hu

机构 * Evolvent AI Research Team（Evolvent AI研究院） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究编码代理是否能自主推断最小特权授权边界，提出Sufficiency-Tightness Decomposition方法，提升敏感任务成功率并降低攻击成功率。

CodeDistiller: Automatically Generating Code Libraries for Scientific Coding Agents

CodeDistiller：自动为科学编码代理生成代码库

Peter Jansen, Samiah Hassan, Pragnya Narasimha

机构 * University of Arizona（亚利桑那大学） ； Allen Institute for Artificial Intelligence（人工智能研究所） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 CodeDistiller通过自动提炼科学GitHub仓库代码，生成经过验证的领域特定代码库，提升科学发现系统实验的准确性与完整性。

Comments 8 pages, 3 figures, 3 tables. Accepted to ACL 2026 (Demo Track)