AI 大模型
智能体、工具调用、规划、工作流、多智能体和自主任务执行。
SHERLOC: 代码修复智能体的结构化诊断定位
机构 * NVIDIA（英伟达） ； Santa Clara, CA 95051, USA（美国加利福尼亚州圣克拉拉） ； TU Darmstadt（达姆施塔特工业大学） ； National Research Center for Applied Cybersecurity ATHENE（国家应用网络安全研究中心 ATHENE）
专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；tool use(abstract)；agentic(abstract)；multi-agent(abstract)
AI总结 提出SHERLOC框架，通过推理LLM与紧凑仓库工具及自恢复机制，实现无需微调的结构化诊断定位，在SWE-Bench上达到最优定位精度，并提升修复率、降低令牌消耗。
未来软件职业的技能：超越智能体AI！
机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学）
专题命中 软件智能体 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.SE
AI总结 本文通过2026年在纽约和新加坡举行的两场圆桌会议，总结未来软件工程师所需的核心技能，强调验证与确认在智能体处理实现时的重要性。
OmniPath: 用于审计轮椅可达性的多模态智能体框架
机构 * Causal AI Lab, Department of Information Systems, University of Maryland Baltimore County（因果AI实验室，信息系统系，马里兰大学巴尔的摩分校） ； Department of Computer Science & Software Engineering, Miami University（计算机科学与软件工程系，迈阿密大学）
专题命中 软件智能体 ：agentic(title,comments)；agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出OmniPath框架，融合OSM网络拓扑与机载LiDAR数据，通过虚拟遍历量化坡度、横坡等物理摩擦点，按ADA标准分级评估轮椅可达性，经实地验证有效识别标准地图遗漏的障碍。
Comments 10 pages, 13 figures. Submitted to IEEE COMPSAC 2026. OmniPath: A Multi-Modal Agentic Framework for Auditing Wheelchair Accessibility
理解“氛围编码”应用的安全性（与非安全性）
专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；AI agent(abstract)；分类 cs.SE
AI总结 本文系统研究了通过“氛围编码”范式开发的应用的安全性，发现其存在占位符逻辑、未过滤输入和秘密泄露等重复性漏洞模式，根源在于AI代理的系统性局限，且即使改进LLM能力也无法消除根本风险。
编码智能体的贝叶斯控制
机构 * PolyShape ； National Technical University of Athens（雅典国家技术大学） ； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学）
专题命中 软件智能体 ：tool-use(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL
AI总结 将编码智能体的编排建模为成本敏感的序贯假设检验，贝叶斯控制器动态决策证据收集、候选优化、验证或停止，在昂贵验证下最有效，且信念状态提供可解释的正确性分数。
检测开源中的AI编码代理：对1.8亿个仓库的多方法普查验证
专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE
AI总结 提出多层面检测框架，整合配置扫描、提交消息分析等四种方法，发现单一信号低估AI代理活动达30倍，揭示不同检测渠道捕获的代理群体几乎不重叠。
Metis: 连接文本与代码记忆以实现自我进化智能体
机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Huawei（华为） ； Wuhan University（武汉大学）
专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL
AI总结 提出Metis系统，通过分层双表示记忆（文本与代码）平衡构建成本、执行效率和可迁移性，在AppWorld上任务准确率提升20.6%，执行成本降低22.8%。
Comments Work in progress
超越自回归视野：扩散模型、世界模型和状态空间模型在代码领域的综合综述
机构 * IBM
专题命中 软件智能体 ：planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE
AI总结 综述扩散模型、代码世界模型和状态空间模型在代码生成中的潜力，以克服自回归模型在全局规划、长程依赖和执行语义方面的局限，并展望“系统2”代码生成智能体。
Comments 14 Pages, 1 Table, 1 Figure
多轮LLM对话中NFR评估的准确性与满意度
机构 * University of Maine（缅因大学） ； University of Notre Dame（圣母大学）
专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究开发者在与LLM对话助手评估非功能需求（NFR）时的准确性和满意度，发现开发者倾向于同意LLM评估但准确性低，且长回复和过多信息提供轮次降低满意度，而主动交互提升满意度。
Comments 9 pages, 5 figures. Accepted to SIGDIAL 2026 (27th Annual Meeting of the Special Interest Group on Discourse and Dialogue)
语言模型代理能否成为机械可解释性中有用的电路解释器？
机构 * George Mason University（乔治梅森大学） ； The Ohio State University（俄亥俄州立大学）
专题命中 软件智能体 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究语言模型代理在机械可解释性中自动解释已定位电路的能力，提出HyVE方法，通过迭代观察、假设生成和因果验证生成组件级解释，实验表明代理有潜力但可靠验证仍是关键障碍。
Comments 23 pages, 4 figures, 14 tables
ESAA-Conversational：一种用于异构LLM编码智能体之间连续性、交接和策管的事件溯源记忆层
专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.SE
AI总结 提出ESAA-Conversational架构，通过事件溯源实现跨多个LLM编码智能体的共享会话记忆，解决会话状态漂移问题，支持连续性、交接和策管。
Comments 11 pages, 1 table
组合数据中标准误差的界限
专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)
AI总结 提出从不同样本的矩条件估计参数时，标准误差下界的构造方法，利用几何不等式推导无跨样本相关性信息的显式界限，并通过半定规划得到一般情况下的计算可行界限，最后通过三个实证案例展示实用性。
Comments 46 pages, 2 figures
数值相对论代码AMSS-NCKU的用户友好型Python接口
专题命中 软件智能体 ：workflow(abstract)
AI总结 为数值相对论代码AMSS-NCKU开发用户友好的Python接口，实现模拟初始化、执行和输出数据可视化的自动化，降低技术门槛，并通过双黑洞和三黑洞并合示例验证其有效性。
Comments 14 pages, 4 figures, 1 appendix. V2: minor revisions; V3: formulas used to exact gravitational waves were added; V4: modifying some background discussions and figures; V5: published version
Journal ref Astronomy and Computing 55 (2026) 101093
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