AI Agent

GenClaw: Code-Driven Agentic Image Generation

GenClaw: 代码驱动的智能体图像生成

Junyan Ye, Jun He, Zilong Huang, Dongzhi Jiang, Xuan Yang, Rui Chen, Weijia Li

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

AI总结 提出GenClaw，一种代码驱动的智能体图像生成范式，通过概念构思、代码草图绘制和纹理补充三个阶段，将黑盒图像生成转变为可控、可解释的分阶段过程。

Comments 21 pages, 7 figures

Investigating Detection and Obfuscation of Prompt Injection Attacks Against Software Reverse Engineering AI Agents

针对软件逆向工程AI代理的提示注入攻击的检测与混淆研究

Brian Crawford, Patrick McClure

机构 * Dept. of Computer Science（计算机科学系） ； Naval Postgraduate School（海军学院） 纠错

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

AI总结 本研究针对软件逆向工程AI代理面临的提示注入攻击，提出了检测反编译器输出中提示注入字符串的防御策略，并探索了攻击混淆及相应防御方法。

First head-to-head comparison of agentic AI applied to the analysis of simulated data of the Einstein Telescope

应用于爱因斯坦望远镜模拟数据分析的智能体AI首次头对头比较

Gianluca Inguglia

机构 * Anthropic ； OpenAI 纠错

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

AI总结 本文首次直接比较了Claude Code和Codex两种智能体AI系统在无人干预下自主执行引力波数据分析管线的行为、科学结果和计算成本，揭示了速度与可审计性、指令解释差异等关键问题。

Comments Version 2; includes the report autonomoulsy written in PRD style by agentic AI systems as supplemental material

MatchFixAgent: Language-Agnostic Autonomous Repository-Level Code Translation Validation and Repair

MatchFixAgent: 语言无关的自主仓库级代码翻译验证与修复

Ali Reza Ibrahimzada, Brandon Paulsen, Reyhaneh Jabbarvand, Joey Dodds, Daniel Kroening

机构 * Siebel School of Computing and Data Science, University of Illinois Urbana-Champaign, Urbana, IL, USA（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校Siebel计算与数据科学学院） ； Amazon, Arlington, VA, USA（亚马逊公司，阿灵顿，弗吉尼亚州，美国） ； University of Oxford, Oxford, UK（牛津大学，牛津，英国） 纠错

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

AI总结 提出基于大语言模型的多智能体框架MatchFixAgent，实现语言无关的仓库级代码翻译等价性验证与修复，在验证覆盖率和修复成功率上显著优于现有方法。

Comments Published in ICML 2026

Healthcare Mechanisms from Policy-as-Code Search under Strategic Provider Response

战略提供者响应下的策略即代码搜索中的医疗机制

Zihan Wang, Xiang Xu, Hongyuan Zha, Wenhao Li

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Tongji University（同济大学） 纠错

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

AI总结 将医疗机制设计转化为语言模型的程序合成，通过多智能体模拟器Medi-Sim评估策略提供者响应下的均衡，并利用LLM引导的进化代码搜索合成可检查的混合目标程序。

Comments 32 pages, 18 figures, 4 tables

Used Car Salesbots? Honesty and Credulity of LLMs as Bargaining Agents under Partial Information

二手车销售机器人？作为讨价还价代理的LLM在部分信息下的诚实与轻信

Antonio Valerio Miceli-Barone, Vaishak Belle, Shay B. Cohen

机构 * University of Edinburgh（爱丁堡大学） 纠错

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

AI总结 研究LLM代理在模拟讨价还价场景中的表现，发现它们偏离博弈论均衡，尝试撒谎但无法有效利用信息不对称，且优化财务效用会增强谈判能力但增加不诚实行为。

Comments 18 pages, 14 figures

Pull Requests as a Training Signal for Repo-Level Code Editing

拉取请求作为仓库级代码编辑的训练信号

Qinglin Zhu, Tianyu Chen, Shuai Lu, Lei Ji, Runcong Zhao, Murong Ma, Xiangxiang Dai, Yulan He, Lin Gui, Peng cheng, Yeyun Gong

机构 * King's College London, UK（伦敦国王学院） ； Chinese University of Hong Kong, HK（香港中文大学） ； National University of Singapore, SG（新加坡国立大学） ； Microsoft Research Asia, CN（微软亚洲研究院） ； The Alan Turing Institute, UK（艾伦·图灵研究所） 纠错

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

AI总结 提出Clean-PR方法，利用真实GitHub拉取请求作为训练信号，通过重建和验证转换为搜索/替换编辑块，结合无代理对齐的监督微调，在SWE-bench上显著提升仓库级代码编辑性能。

Comments Accepted at ICML 2026

UniRTL: Unifying Code and Graph for Robust RTL Representation Learning

UniRTL：统一代码和图以实现稳健的RTL表示学习

Yi Liu, Hongji Zhang, Lei Chen, Mingxuan Yuan, Qiang Xu

机构 * Department of Computer Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong SAR（计算机科学与工程系，香港中文大学，香港特别行政区） ； Noah's Ark Lab, Huawei, Hong Kong SAR（华为诺亚实验室，香港特别行政区） 纠错

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

AI总结 提出UniRTL多模态预训练框架，通过互掩码建模和分层训练策略联合利用RTL代码与控制数据流图，实现细粒度对齐，在性能预测和代码检索任务上优于现有方法。

Comments Forty-Third International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

Learned Relay Representations for Forward-Thinking Discrete Diffusion Models

学习的中继表示用于前向思考的离散扩散模型

Benjamin Rozonoyer, Jacopo Minniti, Dhruvesh Patel, Neil Band, Avishek Joey Bose, Tim G. J. Rudner, Andrew McCallum

机构 * University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； Mila ； Vijil 纠错

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

AI总结 提出Learned Relay Representations (Relay)方法，通过可微通道传递潜在信息，使掩码扩散模型在去噪步骤间前向思考，减少推理延迟并提升性能。

Comments 16 pages, 3 figures. Equal contribution: Benjamin Rozonoyer, Jacopo Minniti, and Dhruvesh Patel. Code: https://github.com/jacopo-minniti/relay

PictSure: Pretraining Embeddings Matters for In-Context Learning Image Classifiers

PictSure：预训练嵌入对上下文学习图像分类器至关重要

Lukas Schiesser, Cornelius Wolff, Sophie Haas, Simon Pukrop

机构 * German Research Center for AI (DFKI)（德国人工智能研究中心（DFKI）） ； Centrum Wiskunde & Informatica (CWI)（数学与信息学研究中心（CWI）） 纠错

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

AI总结 本文提出PictSure视觉上下文学习模型，发现预训练嵌入质量是下游性能的关键瓶颈，而融合层训练数据的多样性影响有限。

Comments 10 pages, 2 figures

Optimal Contract Design with Quadratic Effort Cost

具有二次努力成本的最优契约设计

Xinfu Chen, Shuaijie Qian, Guan Qiao

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)

AI总结 本文通过证明相应HJB方程经典解的存在性，解决了二次努力成本下委托代理问题中最优契约的存在性。