AI Agent

Agentic AI-assisted coding offers a unique opportunity to instill epistemic grounding during software development

智能AI辅助编码为软件开发过程中注入认知基础提供了独特契机

Magnus Palmblad, Jared M. Ragland, Benjamin A. Neely

机构 * Center for Proteomics and Metabolomics, Leiden University Medical Center（蛋白质组学与代谢组学中心，莱顿大学医学中心） ； National Institute of Standards and Technology - Charleston（国家标准与技术研究院-查尔斯顿） 纠错

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

AI总结 研究以蛋白质组学为例，提出社区管理的领域范围认知基础文档用于智能AI辅助编码。核心方法是文档编码硬约束和约定参数。主要贡献是助力非领域专家生成优质代码等，增强各方信心并让领域专家参与定制软件开发。

Comments Letter, 12 pages, 1 table

RECEIPT: Deterministic, Reward-Hacking-Resistant Verification for White-Box Agentic XSS Discovery

RECEIPT：用于白盒代理式XSS发现的确定性、抗奖励攻击验证

Muxi Lyu, Karen Shieh, Yiwei Hou, Hao Wang, Koushik Sen, David Wagner

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

AI总结 研究针对白盒代理式XSS发现中编码代理声明不可信的问题，提出RECEIPT验证框架，通过环境隔离等手段使发现可信，经实验评估，在预算内发现多个未知漏洞，相比其他方式能确认更多真实利用且无假阳性。

Don't Blame the Large Language Model: How Agent Harness Evolution Shapes Coding Agent Quality

不要责怪大语言模型：脚手架演化如何塑造编码代理质量

Oussama Ben Sghaier, Hao Li, Bram Adams, Ahmed E. Hassan

机构 * Queen’s University Canada（加拿大女王大学） 纠错

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

AI总结 研究编码代理中脚手架演化对其质量的影响。通过固定模型、仅改变脚手架，对Qwen Code CLI的35个连续版本进行评估，追踪质量波动与开发模式及架构组件的关系。

They'll Verify. They Just Won't Act. How Authority Framing and Laundered Code Turn a Trusted Agentic CI/CD Pipeline Into an Attack Surface

他们会验证。但他们不会采取行动。权威框架和清洗后的代码如何将一个可信的代理式CI/CD管道变成攻击面

Yohann Sidot

机构 * Senthex Research（Senthex研究机构） ； RELAY Lab（RELAY实验室） 纠错

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

AI总结 研究五代理CI/CD管道在面对恶意输入时的安全性，通过AxB（xC）析因设计实验发现权威框架注入会使下游验证者放行恶意代码，基于内容的控制会失效，只有来源感知控制可防攻击，揭示了现有保护机制的不足。

Comments 9 pages. Dataset and reproduction code: https://github.com/senthex-security/senthex-research

PhoenixRepair: Rethinking Repair Strategy Exploration in Software Agents

PhoenixRepair：重新思考软件代理中的修复策略探索

Tianyue Jiang, Yanlin Wang, Xin He, Daya Guo, Jiachi Chen, Ming Wen, Ensheng Shi, Xilin Liu, Yuchi Ma, Guanbin Li

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Huawei CodeArts Model Team（华为代码艺术模型团队） 纠错

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

AI总结 研究针对现有软件代理修复策略探索不足的问题，提出PhoenixRepair多代理框架，通过多位置采样、迭代反思优化等扩大搜索空间，实验表明该框架在解决率和故障定位精度上有提升，实现了7.8%的相对改进及76.0%的最高解决率Pass@1。

Comments 14 pages, 5 figures

Distribution-First Population Simulation: Collapse, Calibration, and Recall in Non-WEIRD LLM Persona Modeling

分布优先的总体模拟：非怪异大语言模型角色建模中的崩溃、校准和召回

Gurkan Ozkan

机构 * Istanbul Technical University（伊斯坦布尔技术大学） 纠错

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

AI总结 研究非怪异LLM角色建模中独立代理范式的问题，提出分布优先校正方法，通过言语化采样等进行实验，发现原范式有崩溃等问题，校正方法能测量内部不一致性及校准条件。

Comments 8 pages, 8 figures

CODENS: Transforming Code Changes into Living, Accessible, and Queryable Documentation

CODENS：将代码变更转化为生动、可访问且可查询的文档

Abdelhak Kelious, Chyrine Tahri, Eliot Bardet

机构 * CAPSENS 纠错

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

AI总结 研究如何在快速发展代码库中维护文档，提出CODENS系统，它从拉取请求构建知识图，经语义提取等操作，通过三种检索模式展示知识，保留变更历史并集成评估指标，在项目中评估效果良好，但在文档综合方面有挑战。

Comments Accepted at the 26th ACM Symposium on Document Engineering (DocEng 2026). DOI: 10.1145/3820755.3832807

Beyond Text Editing: Algebraic Manipulation of Source Code

超越文本编辑：源代码的代数操作

Kevin Pulo

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

AI总结 研究提出源代码代数方法，通过逻辑代数操作修改代码库，概述其操作属性。实验表明大语言模型代理用此方法完成代码更改成功率更高、令牌数更少，为代码编辑提供新方向，推动相关研究。

Comments Accepted for publication in the Visions and Emerging Results Track of the 42nd IEEE International Conference on Software Maintenance and Evolution (ICSME 2026), 14-18 September 2026, Benevento, Italy

Interactive Training 2: Auditable Control Plane for Live Model Training

交互式训练2：实时模型训练的可审计控制平面

Wentao Zhang, Xuanhe Pan, Han Zhou, Yang Lu, Yuntian Deng

机构 * University of Waterloo（滑铁卢大学） ； University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究针对实时模型训练更改需特定代码的问题，提出交互式训练2这一开源控制平面，通过共享协议指导训练，经五个工作流程演示，其代码和跟踪为可审计训练提供了可重用基础。

FindStatBench: Evaluating Large Language Models on Combinatorial Code Synthesis

FindStatBench：在组合代码合成上评估大语言模型

Soham Dan

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

AI总结 介绍用于评估大语言模型组合代码合成能力的FindStatBench基准，涵盖多种合成任务，通过特定方式评分并评估11个系统，发现开源闭源系统准确率趋同、示例可能有害、存在输出预算问题等，揭示统计合成与映射合成的差异及相关问题。