AI Agent

"Do Not Mention This to the User": Detecting and Understanding Malicious Agent Skills in the Wild

“不要向用户提及此事”：检测与理解恶意代理技能

Yi Liu, Zhihao Chen, Yanjun Zhang, Gelei Deng, Yuekang Li, Jianting Ning, Leo Yu Zhang

机构 * Griffith University（格里菲斯大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of New South Wales（新南威尔士大学） ； Zhejiang Key Laboratory of Digital Fashion and Data Governance, Zhejiang Sci-Tech University（浙江数字时尚与数据治理重点实验室，浙江科技大学） 纠错

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

AI总结 本文通过对两个主要注册中心的98,380个技能进行系统安全分析，结合静态模式匹配和动态行为验证，识别出157个恶意技能，揭示了13种攻击技术中的632个不同漏洞，并发现攻击复杂性与隐藏投入相关。

Comments Accepted to the 35th USENIX Security Symposium (USENIX Security 2026)

Runtime Skill Audit: Targeted Runtime Probing for Agent Skill Security

运行时技能审计：针对智能体技能安全的目标运行时探测

Tu Lan, Chaowei Xiao

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

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

AI总结 提出运行时技能审计（RSA）动态分析方法，通过目标运行时条件探测技能行为，在100个技能上达到90.0%准确率，优于静态基线。

Toward Generalist Autonomous Research via Hypothesis-Tree Refinement

通过假设树精炼迈向通用自主研究

Jiajie Jin, Yuyang Hu, Kai Qiu, Qi Dai, Chong Luo, Guanting Dong, Xiaoxi Li, Tong Zhao, Xiaolong Ma, Gongrui Zhang, Zhirong Wu, Bei Liu, Zhengyuan Yang, Linjie Li, Lijuan Wang, Hongjin Qian, Yutao Zhu, Zhicheng Dou

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学高瓴人工智能学院） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

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

AI总结 提出Arbor框架，通过假设树精炼（HTR）实现长期自主研究循环，在六项真实任务中平均相对保留增益超过Codex和Claude Code的2.5倍。

AI Coding Agents in Social Science: Methodologically Diverse, Empirically Consistent, Interpretively Vulnerable

社会科学中的AI编码智能体：方法多样，经验一致，解释脆弱

Meysam Alizadeh, Fabrizio Gilardi, Mohsen Mosleh, Enkelejda Kasneci

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； University of Zurich（苏黎世大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） 纠错

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

AI总结 研究LLM智能体在科学分析中的方法多样性与解释脆弱性，通过20次独立实验发现智能体在设计层匹配或超越人类多样性，但在裁决层易受提示影响，偏差源于解释而非估计。

Rule Taxonomy and Evolution in AI IDEs: A Mining and Survey Study

AI IDE中的规则分类与演化：挖掘与调查研究

Guangzong Cai, Ruiyin Li, Peng Liang, Zengyang Li, Mojtaba Shahin

机构 * School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院） ； School of Computer Science, Central China Normal University（中央师范大学计算机学院） ； School of Computing Technologies, RMIT University（皇家墨尔本理工大学计算技术学院） 纠错

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

AI总结 通过挖掘83个开源项目中的7310条规则和99份从业者调查，建立了包含5个主类和25个子类的规则分类法，发现开发者重视架构约束但实际配置多为低级工作流和代码格式规则，规则演化主要由建设性上下文扩展和丰富驱动，且更新规则可使工件合规率平均提升22.99%。

Comments 52 pages, 21 images, 8 tables, Manuscript submitted to a Journal (2026)

PROJECTMEM: A Local-First, Event-Sourced Memory and Judgment Layer for AI Coding Agents

PROJECTMEM：面向AI编码代理的本地优先、事件溯源记忆与判断层

Ripon Chandra Malo, Tong Qiu

机构 * University of Utah（犹他大学） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出PROJECTMEM，一种本地优先、事件溯源的记忆与判断层，通过记录事件日志并生成紧凑摘要，帮助AI编码代理避免重复错误，实现记忆即治理。

Comments 12 pages, 5 figures, 1 table. Code: https://github.com/riponcm/projectmem

SentTrack: Sentiment-Driven Bottleneck Detection in GitHub Issue Repositories

SentTrack: GitHub问题仓库中情感驱动的瓶颈检测

Xinyu Hu, Ali Behbahani, Daniel Moon, Yaren Dogan, Nasir U. Eisty

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

AI总结 提出SentTrack双管道框架，结合大语言模型摘要与ABCDE交互分类，从约9000个GitHub问题线程中检测社会技术瓶颈，发现49%线程停滞，仅13%解决，并通过加权评分引擎优先处理高摩擦讨论。

AI Coding Agents Can Reproduce Social Science Findings

AI编码智能体能够复现社会科学研究结果

Meysam Alizadeh, Mohsen Mosleh, Fabrizio Gilardi, Atoosa Kasirzadeh, Joshua Tucker

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； University of Zurich（苏黎世大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； New York University（纽约大学） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本研究构建SocSci-Repro-Bench基准测试，评估Claude Code和Codex两个前沿编码智能体在221项社会科学任务中的复现能力，发现它们能复现大部分结果，且Claude Code表现更优，同时提示框架会影响确认性规范搜索。

MPC-Patch-Bench: Security-Aware LLM Code Patch for Multi-Party Computation

MPC-Patch-Bench：面向多方计算的安全感知LLM代码补丁

Yukuan Zhang, Mengxin Zheng, Qian Lou

机构 * University of Central Florida（中央佛罗里达大学） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对多方计算（MPC）软件缺乏仓库级代码修复基准的问题，提出MPC-Patch-Bench，包含数据筛选框架和MPC验证器，评估LLM在MPC仓库级修复中的安全性和数值保真度。

Comments preprint

An Ocean Model Ported by a Large Language Model: Experience and Lessons from FESOM2 (Fortran to C to C++/Kokkos)

大型语言模型移植海洋模型：FESOM2（Fortran到C再到C++/Kokkos）的经验与教训

Nikolay V. Koldunov, Suvarchal K. Cheedela, Sergey Danilov, Dmitry Sidorenko, Sebastian Beyer, Thomas Jung

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

AI总结 本文展示利用LLM将FESOM2海洋模型从Fortran移植到C再到C++/Kokkos，通过两阶段翻译、严格字面转换和逐级验证，在数周内保持物理准确性并实现GPU加速。

Demonstrating chart-plot: Closing the Last Mile of Academic Chart Generation

展示chart-plot：弥合学术图表生成的最后一英里

Yinghao Tang, Yupeng Xie, Yingchaojie Feng, Jiale Lao, Tingfeng Lan, Wei Chen

专题命中 软件智能体 ：agentic(abstract,comments)

AI总结 提出chart-plot系统，通过风格感知代码生成、部署感知渲染循环和结构化编辑层，解决学术图表从代码到发表的质量差距问题。

Comments 7 pages, 6 figures. Submitted to the VLDB ADS 2026 Workshop: The Joint Workshop on Agentic Data Systems and Data-Centric AI

SG2Loc: Sequential Visual Localization on 3D Scene Graphs

SG2Loc: 基于3D场景图的顺序视觉定位

Nicole Damblon, Olga Vysotska, Federico Tombari, Marc Pollefeys, Daniel Barath

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Google（谷歌） ； TU Munich（慕尼黑工业大学） ； Microsoft（微软） 纠错

专题命中 软件智能体 ：autonomous agent(abstract)

AI总结 提出一种轻量级顺序视觉定位方法，利用紧凑的3D场景图表示环境，通过粒子滤波和语义匹配实现高效定位，显著降低存储需求。

Comments The code will be available at https://github.com/DmblnNicole/sg2loc