AI Agent

Aleena: Alignment Agent for Research Software Engineering Collaborations

Aleena：用于研究软件工程协作的对齐代理

Kshitij Dani, Cordero Core, Landung Setiawan, Carlos Garcia Jurado Suarez, Anshul Tambay, Vani Mandava, Anant Mittal

机构 * eScience Institute（eScience研究院） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 研究软件协作中决策易失依据致相关人员心智模型不同，提出智能AI可支持对齐与跟踪。介绍开源的Aleena，以GitHub为协作平台，转化交互为结构化记录，揭示风险等，还阐述其动机、设计、原型及场景。

Comments 8 pages, 5 figures. AgenticSE @ KDD '26: Agentic Software Engineering (SE 3.0): The Rise of AI Teammates, KDD 2026 Workshop

ProjAgent: Procedural Similarity Retrieval for Repository-Level Code Generation

ProjAgent：用于仓库级代码生成的过程相似性检索

QiHong Chen, Aaron Imani, Iftekhar Ahmed

机构 * University of California, Irvine（加州大学伊文斯分校） 纠错

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

AI总结 研究仓库级代码生成问题，提出ProjAgent系统，将目标函数分解为中间推理步骤，通过代理工作流程检索相似过程行为的函数，结合语义检索构建丰富上下文，并利用静态分析反馈循环修复代码，实验表明该方法有效。

PERFOPT-Bench: Evaluating Coding Agents on Software Performance Optimization

PERFOPT-Bench：评估软件性能优化中的编码代理

Yingyun Cui, Yi Xie, Piaohong Wang, Jiawei Ma, Bo Liu, Liangliang Cao

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

AI总结 该研究介绍PERFOPT-Bench基准，用于评估软件性能优化中编码代理的完整性能工程循环。通过7个长期任务评估7个不同的代理堆栈，发现优化性能取决于工作负载，原始加速作基准分数不安全，还提出中继试验可恢复额外空间。

From Prompts to Contracts: Harness Engineering for Auditable Enterprise LLM Agents

从提示到契约：用于可审计企业大语言模型代理的 harness 工程

Joongho Ahn, Moonsoo Kim

机构 * AI Leadership Research Center（人工智能领导力研究中心） 纠错

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

AI总结 研究针对企业大语言模型应用从原型到产品化的需求，提出 harness 工程方法，在韩国企业数据切片上实例化并评估三个问题，包括契约保留、模型替换检查及代码执行效果，形成可将原型转为可审计应用的工程模式。

Comments 32 pages, 6 figures, 16 tables. Reference implementation and evaluation artifacts: https://github.com/hammerbaki/enterprise-llm-agent-harness (archived at https://doi.org/10.5281/zenodo.21269426)

3100 Opinions on Code Review in an AI World: Building Causal Theory from Practitioner Discourse

人工智能时代关于代码审查的3100种观点：从从业者话语中构建因果理论

Shyam Agarwal, Courtney Miller, Christian Kästner, Bogdan Vasilescu

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 研究人工智能对代码审查的影响，通过收集从业者话语构建因果模型，明确审查是控制点，团队决定编码代理对软件影响，转化相关命题，还提供LLM辅助灰色文献理论构建方法。

DeepSWE: Measuring Frontier Coding Agents on Original, Long-Horizon Engineering Tasks

DeepSWE：在原始的、长周期工程任务上评估前沿编码智能体

Wenqi Huang, Charley Lee, Leonard Tng, Serena Ge

机构 * Datacurve 纠错

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

AI总结 研究针对编码智能体评估，指出多数基准测试存在的问题。提出DeepSWE基准测试，其任务从零编写，用手写验证器评分，能避免相关问题，在区分智能体等方面表现出色，还发布了基准测试等相关内容。

Comments 32 pages, 10 figures. Code and data: https://github.com/datacurve-ai/deep-swe ; https://deepswe.datacurve.ai/

LEEVLA: Seeing What Matters in Latent Environment Evolution for Vision-Language-Action

LEEVLA：在视觉-语言-动作的潜在环境演化中洞察关键要素

Qi Lyu, Baicheng Liu, Xudong Wang, Jiahua Dong, Lianqing Liu, Zhi Han

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对视觉-语言-动作模型难以应对复杂动态场景的问题，提出LEEVLA架构，引入漂移引导动态优先级和结构化特征流生成，构成“何处-如何”训练框架，实验表明该方法优于现有方法，强调了关键要素引导和结构化推理的重要性。

Bug Report Specification Refinement with Trajectory Guidance for Automated Program Repair

基于轨迹引导的自动程序修复的错误报告规范细化

S M Farah Al Fahim, Md Nakhla Rafi, Md Ahasanuzzaman, Zeyang Ma, Dong Jae Kim, Shaowei Wang, Tse-Hsun, Chen

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 研究针对自动程序修复中错误报告规范不完善的问题，提出TrajSpec方法，通过轨迹引导收集证据并组织成三级表示，经审查生成细化报告，实验表明该方法能有效提高修复性能。