AI Agent

Knowledge-Based Pull Requests: A Trusted Workflow for Agent-Mediated Knowledge Collaboration

基于知识的拉取请求：一种可信的智能体中介知识协作工作流

Xinyu Zhang, Weiwei Sun

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

AI总结 提出知识型拉取请求（KPR）工作流，通过分离知识采纳与实现合并，利用智能体蒸馏外部知识并再生代码，以降低跨信任边界的软件协作成本。

Augmentation with Dilution: A Large-Scale Empirical Study of Human Contributor Ecosystems After AI Coding Agent Adoption

稀释式增强：AI编码代理采纳后人类贡献者生态系统的大规模实证研究

Weixing Zhang, Bowen Jiang, Anne Koziolek

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

AI总结 通过双重差分法分析11,097个GitHub仓库，发现AI编码代理采纳不改变人类贡献者绝对数量，但显著降低其密度，并减少新人参与份额，同时增加审查深度，揭示“稀释式增强”模式。

The Verification Horizon: No Silver Bullet for Coding Agent Rewards

验证地平线：编码智能体奖励没有银弹

Binghai Wang, Chenlong Zhang, Dayiheng Liu, Jiajun Zhang, Jiawei Chen, Mingze Li, Mouxiang Chen, Rongyao Fang, Siyuan Zhang, Xuwu Wang, Yuheng Jing, Zeyao Ma, Zeyu Cui

机构 * Qwen Team（Qwen团队） 纠错

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

AI总结 本文指出，随着编码智能体能力增强，验证解决方案比生成更难，并沿可扩展性、忠实性和鲁棒性三个维度分析验证信号质量，通过四种奖励构建实验表明验证必须与生成器共同进化。

Comments Authors are listed alphabetically by their first names

Theory-Scale Auto-Formalization of Logics for Computer Science

计算机科学逻辑的理论级自动形式化

Yuming Feng, Frederick Pu, One An, Osbert Bastani, Li Zhang, Jiani Huang, Xujie Si, Ziyang Li

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

AI总结 提出LCS-Bench基准，通过半自动化流水线构建包含327个教材条目、4076个Lean声明的理论级自动形式化数据集，评估14个模型，发现最先进模型仅达20.1%准确率。

Type-Error Ablation and AI Coding Agents

类型错误消融与AI编码代理

Shriram Krishnamurthi, Matthew Flatt

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

AI总结 通过消融实验研究AI编码代理在修复类型错误时，更详细的错误消息是否比简洁消息更有效，并发现详细错误消息提升修复能力，类型系统比仅测试失败报告更有帮助。

The Spec Growth Engine: Spec-Anchored, Code-Coupled, Drift-Enforced Architecture for AI-Assisted Software Development

规范增长引擎：AI辅助软件开发的规范锚定、代码耦合、漂移强制架构

Hartwig Grabowski

机构 * Hochschule Offenburg（奥芬堡应用科学大学） 纠错

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

AI总结 提出规范增长引擎框架，通过机器可读的规范图、Spine上下文组装器、垂直切片增长协议和漂移门，解决AI编码代理中的上下文爆炸和规范-代码漂移问题。

A Deterministic Control Plane for LLM Coding Agents

LLM编码代理的确定性控制平面

Padmaraj Madatha

机构 * Happiest Minds Technologies (AIP Centre of Excellence)（happiest minds technologies（aip中心卓越机构）） 纠错

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

AI总结 针对LLM编码代理配置缺乏管理的问题，提出确定性控制平面Rel(AI)Build，通过内容寻址、分层权限、阶段状态机等机制确保配置安全与一致性。

Comments 45 pages, 9 figures, 13 tables. Dataset and reproduction scripts: Zenodo DOI 10.5281/zenodo.20780913. Ancillary files include report.json, organizations.txt, and figure-reproduction scripts

To Run or Not to Run: Analyzing the Cost-Effectiveness of Code Execution in LLM-Based Program Repair

运行还是不运行：分析基于LLM的程序修复中代码执行的成本效益

Zhihao Lin, Junhua Zhu, Mingyi Zhou, Xin Wang, Zhensu Sun, Renyu Yang, David Lo, Li Li

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 通过分析SWE-bench上的代理轨迹和端到端修复尝试，发现代码执行在LLM程序修复中普遍使用但效益不均，限制执行可节省成本且不影响修复成功率。

Comments Accepted to the ACM SIGSOFT International Symposium on Software Testing and Analysis (ISSTA 2026). 23 pages

EvoOptiGraph: Weakness-Driven Coevolution via Graph-Based Structural Generation for Optimization Modeling

EvoOptiGraph：基于图结构生成的弱点驱动协同进化优化建模

Qingcan Kang, Mingyang Liu, Xiaojin Fu, Shixiong Kai, Tao Zhong, Mingxuan Yuan

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

AI总结 提出EvoOptiGraph框架，通过图结构表示混合整数线性规划并应用进化算子生成多样实例，结合监督微调和强化学习实现数据与模型的协同进化，显著提升优化建模的准确性和泛化能力。

A hardware-safety-gated system for LLM-written native ARTIQ control code on a trapped-ion platform

基于硬件安全门控的LLM编写原生ARTIQ控制代码系统在离子阱平台上的应用

Duanyang Wang, Lu Qi, Yuanheng Xie, Norbert M. Linke, Kenneth R. Brown

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)

AI总结 提出一种硬件安全门控系统，通过令牌授权机制确保LLM代理在离子阱实验中安全自主地编写和执行控制代码，并在实验中验证了其有效性和可移植性。

Comments 15 pages, 5 figures

OmniRobotHome: A Multi-Camera Home Platform for Real-Time Human-Robot Interaction

OmniRobotHome：一个多摄像头平台用于实时多对多人机交互

Junyoung Lee, Inhee Lee, Sookwan Han, Jeonghwan Kim, Kyungwon Cho, Mingi Choi, Lee Chae-Yeon, Wonjung Woo, Gunhee Kim, Jisoo Kim, Jeonghyeon Na, Hanbyul Joo

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） ； RLWRLD 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)

AI总结 OmniRobotHome通过多摄像头和双Franka机械臂实现多对多人机协作的实时3D感知与协同动作，解决了近距离交互中的遮挡和状态变化问题，为多对多协作实验提供了可行平台。

Comments Project Page: https://junc0ng.github.io/omnirobothome