AI Agent

EDATracer: An Agentic Framework for Large-Scale EDA Artifact Analysis

EDATracer：用于大规模EDA工件分析的智能体框架

Phat Tieu, Sayanti Jana, Matthew DeLorenzo, Jiawen Wu, Narendran Srinivasan, Srinivas Shakkottai, Jiang Hu, Jeyavijayan Rajendran

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

AI总结 本文提出EDATracer框架，将EDA工件组织为知识图谱搭配语义向量索引，构建含2787个开源芯片设计的18.9GB数据集及90题基准，使LLM智能体跨工件检索证据，准确率优于Cursor、Claude Code且token用量更少。

Formal Analysis and Supply Chain Security for Agentic AI Skills

代理AI技能的正式分析与供应链安全

Varun Pratap Bhardwaj

机构 * Independent Research（独立研究） 纠错

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

AI总结 SkillFortify是首个用于代理技能供应链的形式化分析框架，通过六大贡献提升安全性和检测效率。

Comments 32 pages, 5 theorems with full proofs, 68 references, open-source tool: https://github.com/qualixar/skillfortify

AutoProteinEngine: A Large Language Model Driven Agent Framework for Multimodal AutoML in Protein Engineering

AutoProteinEngine：一种用于蛋白质工程多模态自动机器学习的大语言模型驱动智能体框架

Yungeng Liu, Zan Chen, Yu Guang Wang, Yiqing Shen

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

AI总结 研究针对生物学家缺乏计算知识难以应用深度学习开展蛋白质工程的问题，提出AutoProteinEngine框架，集成LLMs与AutoML，经两项任务验证其性能优于传统方法，降低了深度学习应用门槛。

MetaVideoAgent: Automated Video-Agent Evolution for Long-Form Video Understanding

MetaVideoAgent：面向长视频理解的自动视频智能体进化框架

Benlei Cui, Ruize Wang, Junjie Li, Jinhao Chen, Longtao Huang, Yinghao Chen, Yuwen Zhai, Jingqun Tang, Ruijian Jia, Weiwei Wu, Pengfei Sun, Haiwen Hong

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(title,abstract)

AI总结 MetaVideoAgent是自动进化视频智能体的框架，在VA-EvoBench上经4次迭代后将宏平均准确率从38.44%提至51.47%，性能优于现有最优固定设计智能体且成本更低。

Comments 16 pages, 7 figures. Code: https://github.com/Alibaba-VELLDEPTH/MetaVideoAgent

OctoLong: Mid-Training On Cross-Repository Code Contexts Enhances Long-Context Modeling

OctoLong：跨仓库代码上下文的训练中优化增强长上下文建模

Indraneil Paul, Falko Helm, Goran Glavaš, Iryna Gurevych

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

AI总结 该研究提出OctoLong流水线，通过跨仓库代码上下文的训练中优化，训练出OctoLong-Instruct长上下文开源LMs，用其替代12%传统语料库可显著提升长上下文相关任务性能及短场景API使用能力。

CIDR: A Large-Scale Industrial Source Code Dataset for Software Engineering Research

CIDR：一个大规模工业源代码数据集用于软件工程研究

Vladislav Savenkov

机构 * Fermatix AI 纠错

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

AI总结 CIDR是首个基于工业合作的大型源代码数据集，包含2440个仓库、138种语言和3.73亿行代码，支持代码智能、软件质量分析和语言模型预训练等研究。

Comments 60 pages, 13 figures, 8 appendices. Dataset access: https://fermatix.ai/#Contact. Anonymization tool: https://github.com/Fermatix/repo-sanitizer. Metadata utility: https://github.com/Fermatix/repo_metadata_cli

Characterizing Visual Accessibility Issues in AI Developer Tools: An Empirical Study

AI开发者工具中的视觉可访问性问题表征：一项实证研究

Sabrina Haque, Christoph Csallner

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 本研究通过分析五个AI开发者工具生态系统的问题报告，表征了其中的视觉可访问性障碍类型及差异，揭示了交互设计与生态系统实践对工具可访问性记录的影响。

Hidden Ciphers and Where to Find Them: Static Discovery and Assessment of Cryptographic Assets in Software

隐藏的密码及其发现途径：软件中密码资产的静态发现与评估

Christian Näther, Eduard Hirsch

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

AI总结 本文提出分类驱动的静态方法，可在不到6分钟处理57610个文件，发现370个密码资产（含6个CVE漏洞、52个后量子迁移候选），F1达0.75，助力密码资产发现与后量子迁移规划

Comments 22 pages, 8 figures, 5 tables, accepted at ICICS 2026

Automated Code Review Assignments: An Alternative Perspective of Code Ownership on GitHub

自动化代码审查分配：GitHub上的代码所有权另一种视角

Jai Lal Lulla, Raula Gaikovina Kula, Christoph Treude

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

AI总结 研究分析GitHub CODEOWNERS功能的使用情况，发现其能提升代码审查效率和流程稳定性，但应用仍不广泛。

Comments 19 pages, 8 figures, 12 tables

Augmenting software engineering with AI - The ai4se taxonomy and its use

用人工智能增强软件工程：ai4se分类法及其应用

Ina K. Schieferdecker

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

AI总结 本文针对MDSE应用受限问题，提出ai4se分类法，展望SE中利用MDSE结构优势与AI可扩展性的大模型愿景，并探讨人机协作的配对建模范式以提升软件质量。

Comments 32 pages, 4 figures, 7 tables, final revision after review

A repository for discovery and reuse of higher-order network datasets

用于发现和复用高阶网络数据集的仓库

Florian Frantzen, Michael T. Schaub

专题命中 软件智能体 ：workflow(abstract)

AI总结 针对高阶网络数据集分散难复用的问题，本文推出AHORN仓库，提供标准化数据集及多种功能，助力高阶网络数据集的发现与互操作复用。

MadAgents

MadAgents通过智能代理提升MadGraph的使用效率

Tilman Plehn, Daniel Schiller, Nikita Schmal

专题命中 软件智能体 ：agentic(abstract)

AI总结 MadAgents通过智能代理提升MadGraph的使用效率，简化了高能物理模拟流程，并加速了LHC研究。

Comments 59 pages, 3 figures, 1 table. v3: includes a Claude Code implementation with a self-improvement loop

Signal-Driven Observation for Long-Horizon Web Agents

信号驱动观测：面向长程任务的Web智能体

Shubham Gaur, Ian Lane

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.CL；agentic(comments)

AI总结 提出信号驱动观测（SDO）方法，通过专用子调用读取完整DOM但仅返回任务相关元素，并由轻量信号检测器触发重新调用，解决长程Web智能体中上下文退化问题。

Comments 10 pages, 1 figure. Accepted to the Failure Modes in Agentic AI (FAGEN) Workshop at ICML 2026

SpikingNav: Robust Embodied Navigation with Spiking Neural Policies

SpikingNav：基于脉冲神经网络策略的鲁棒具身导航

Jiahong Zhang, Sijun Shen, Dehua Wu, Yifan Lin, Xuechen Xia, Xu Chu, Youhui Zhang, GuoqiLi

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； State Key Laboratory of Media Convergence and Communication, Communication University of China（中国传媒大学媒体融合与传播国家重点实验室） ； Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） ； Beijing National Research Center for Information Science and Technology, Tsinghua University（北京信息科学与技术国家研究中心） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出SpikingNav脉冲导航框架，含SSE与SPN，在PointNav、ObjectNav任务中，其参数更少、计算量更低，鲁棒性优于匹配的ANN基线，且可部署于Thruster-V2芯片。

Deliberate Before You Fly: Vision-Guided Spatial Deliberation for UAV See-and-Reach Navigation

飞行前深思熟虑：面向无人机“看见并到达”导航的视觉引导空间深思熟虑

Fanfu Xue, En Yu, Bohang Liu, Hongjun Wang, Yang Yang, Xindi Wang, Jiande Sun

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)

AI总结 针对无人机“看见并到达”导航中语义-控制失配问题，提出视觉-语言航路点预测框架DBFly，通过空间机动决策链、隐式飞行走廊和感知终端收敛的停止策略，使成功率较SOTA基线平均提升25.07个百分点。

Comments 13 pages, 9 figures

"Allow" to Achieve, Over-Privileged Inadvertently: The Unintended Cost of Task-Completion-Driven Pop-up Decisions in Mobile GUI Agents

“允许”达成目标：移动GUI智能体中任务完成驱动的弹窗决策的意外代价

Dongsheng Chen, Yuxuan Li, Guanhua Chen, Jiaxin Zhang, Xiangyu Zhao, Lei Ma, Xin Yao, Xuetao Wei

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)

AI总结 研究移动GUI智能体的权限素养，发现其存在应用信任偏差、任务优先级覆盖等问题，提示干预效果不一，建议将任务执行与权限授权分离。

LoginTrap: Uncovering Task-Agnostic Phishing-Style Indirect Prompt Injection Attacks against LLM-based Web Agents

LoginTrap：针对基于大语言模型的Web智能体的任务无关型钓鱼式间接提示注入攻击的发现

Longtao Guo, Zelin Zhang, Kaifeng Huang, Yang Shi

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)

AI总结 该研究提出LoginTrap攻击，是针对基于LLM的Web智能体的任务无关型登录诱导攻击，在黑盒威胁模型下可达到86%的平均端到端攻击成功率，揭示了登录诱导的认证边界风险并推动相关防御研究。

FocusMem: Factorizing Content, Readout, and Trust in Latent GUI Memory

FocusMem：对潜在GUI记忆中的内容、读出和信任进行因子分解

Zhuoran Zhang, Bowen Li, Jingcheng Ju, Yang Shi, Qixun Wang, Haotian Wang, Wei Chen, Tengjiao Wang

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)

AI总结 FocusMem将潜在GUI记忆的内容、读出和信任因子分解，解决现有固定记忆方法的细节丢失、阶段适配差和误导问题，在五个GUI智能体基准测试中性能优于基线与现有方法。

Comments 36 pages

Agent Against Agent: An Agentic System for Automatic Prompt Injection Red Teaming

智能体对抗智能体：一种用于自动提示注入红队测试的智能体系统

Yanting Wang, Chenlong Yin, Runpeng Geng, Jinyuan Jia

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title,abstract)；agentic(title,abstract)

AI总结 本研究提出PIMiner智能体系统，用于自动提示注入红队测试，该系统构建可迁移策略库，仅需少量查询即可在IPIArena、AgentDojo基准上对多款LLM实现高攻击成功率，解决现有方法泛化性差的问题。

Comments Our code is available at https://github.com/wang-yanting/PIMiner

A Survey of Agent Memory in the Second Half: Towards Self-Evolving and Long-Horizon Agents

重新思考基础智能体的内存机制：第二阶段综述

Wei-Chieh Huang, Weizhi Zhang, Yueqing Liang, Yuanchen Bei, Yankai Chen, Tao Feng, Xinyu Pan, Zhen Tan, Yu Wang, Tianxin Wei, Shanglin Wu, Ruiyao Xu, Liangwei Yang, Rui Yang, Wooseong Yang, Chin-Yuan Yeh, Hanrong Zhang, Haozhen Zhang, Siqi Zhu, Henry Peng Zou, Wanjia Zhao, Song Wang, Wujiang Xu, Zixuan Ke, Zheng Hui, Dawei Li, Yaozu Wu, Langzhou He, Chen Wang, Xiongxiao Xu, Baixiang Huang, Juntao Tan, Shelby Heinecke, Huan Wang, Caiming Xiong, Ahmed A. Metwally, Jun Yan, Chen-Yu Lee, Hanqing Zeng, Yinglong Xia, Xiaokai Wei, Ali Payani, Yu Wang, Haitong Ma, Wenya Wang, Chenguang Wang, Yu Zhang, Xin Eric Wang, Yongfeng Zhang, Jiaxuan You, Hanghang Tong, Xiao Luo, Xue Liu, Yizhou Sun, Wei Wang, Julian McAuley, James Zou, Jiawei Han, Philip S. Yu, Kai Shu

机构 * UIC（伊利诺伊大学香槟分校） ； IIT（伊利诺伊理工学院） ； UIUC（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； UW–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； ASU（亚利桑那州立大学） ； Emory（埃默里大学） ； Northwestern（西北大学） ； NTU（国立台湾大学） ； UCF（佛罗里达大学） ； Rutgers（新泽西罗格斯大学） ； Cambridge（剑桥大学） ； Harvard（哈佛大学） ； UTokyo（东京大学） ； UCSD（加州大学圣地亚哥分校） ； UCSC（加州大学圣塔克鲁斯分校） ； TAMU（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； UCSB（加州大学圣塔芭芭拉分校） ； MBZUAI（马克斯·普朗克人工智能研究所） ； McGill（麦吉尔大学） ； UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； Stanford（斯坦福大学） ； Salesforce ； Google（谷歌） ； Meta ； Roblox ； Cisco（思科） ； Capital One 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title,abstract)；agentic(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 本文综述了基础智能体内存机制，从内存基质、认知机制和主体维度分析内存在不同拓扑结构下的实现，并探讨内存操作的学习策略与评估指标。

Comments Accepted at Transactions on Machine Learning Research (TMLR) with Survey Certification. Project page: https://github.com/AgentMemoryWorld/Awesome-Agent-Memory

Contextual Agentic Memory is a Memo, Not True Memory

情境代理记忆是一种备忘录，而非真正的记忆

Binyan Xu, Xilin Dai, Kehuan Zhang

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；AI agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 本文指出当前代理记忆系统仅实现查找而非记忆，导致代理能力、长期学习和安全性的局限，提出生物智能通过结合快速海马体示例存储与慢速新皮层权重巩固解决此问题。

ChronoMem: Version Control and Semantic Rollback for Large Language Model Agent Memory

ChronoMem：大语言模型智能体记忆的版本控制与语义回滚

Yongye Su, Wujiang Xu, Chaoji Zuo, Elisa Bertino

机构 * Purdue University（普渡大学） ； Rutgers University（罗格斯大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title,abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 ChronoMem是集成于Google开源智能体开发套件的语义版本控制层，首次实现LLM智能体记忆的语义全局回滚，在长周期对话基准中显著提升回滚一致的问答与历史总结性能。

SpecBox: Speculative Sandbox Scheduling for Efficient LLM Agent Serving

SpecBox：用于高效大语言模型智能体服务的推测性沙盒调度

Yihui Zhang, Tianyu Wo, Jinghao Wang, Xiaoyang Sun, Menghao Zhang, Cangzhou Yuan, Li Li, Chunming Hu, Albert Y. Zomaya, Renyu Yang

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究大语言模型智能体服务中沙盒部署的资源利用与延迟矛盾，提出SpecBox，通过推测性沙盒预分配、上下文感知随机预取及相关优化，有效降低端到端延迟并削减峰值内存消耗。

Caching for the Future: Scrub Jay Episodic Memory Principles for Agent Memory Systems

面向未来的缓存：用于智能体记忆系统的灌丛鸦情景记忆原理

Kartikey Singh Bhandari, Aarya Wadhwani, Dhruv Kumar, Pratik Narang

机构 * Birla Institute of Technology and Science, Pilani（比拉理工学院皮拉尼分校） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 该研究借鉴灌丛鸦情景记忆原理，提出ScrubJay-MEM智能体记忆系统，通过类型条件时间衰减优化记忆管理，在TGT和MemoryAgentBench任务上取得优于现有方法的效果。

CogniFold: Always-On Proactive Memory via Cognitive Folding

CogniFold: 通过认知折叠实现始终在线的主动记忆

Suli Wang, Yiqun Duan, Yu Deng, Rundong Zhao, Dai Shi, Minghua Deng, Chen Chen, Yiqi Wang, Xinliang Zhou

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；autonomous agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 提出CogniFold，一种受大脑启发的主动记忆系统，通过将互补学习系统扩展为三层（海马体、新皮层、前额叶意图层）并利用图拓扑自组织，实现事件流的持续认知结构涌现，在认知评估和常规记忆基准上均表现优异。

Comments Code is available at https://github.com/OpenNorve/CogniFold

Mimir: A Neuro-Symbolic Memory System with Dynamic Grounding for Embodied Agents in Interactive Environments

Mimir：面向交互环境中具身智能体的、具备动态 grounding 的神经符号记忆系统

Haoming Xu, Zhenlin He, Hengyi Wang, Jiafeng Xu, Hao Dong

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；planning(abstract)

AI总结 本文提出Mimir，一种分离世界与任务记忆并具备动态grounding的神经符号记忆系统，在EB-ALFRED、EB-Habitat等具身任务中显著提升了智能体的长程执行成功率。

Comments 9 pages, 4 figures

State2State: Environment-Derived Mid-Training for LLM Agents

State2State：面向大语言模型智能体的环境衍生式中间训练

Xuanyu Lei, Yiqi Zhu, Chenliang Li, Kaiming Liu, Peng Li, Ming Yan, Jieping Ye, Ya-Qin Zhang, Yang Liu

机构 * Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院） ； Institute for AI, Tsinghua University（清华大学人工智能研究院） ； Institute of Intelligent Computing, Alibaba Group（阿里巴巴集团智能计算研究院） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 该研究提出State2State环境衍生式中间训练方法，无需外部任务与监督，可提升LLM智能体性能及学习效率，具备跨环境泛化潜力。

Comments Work in progress

SafeCommit: Certifying When Memory-Grounded Agents May Safely Act

SafeCommit：验证基于记忆的智能体何时可以安全行动

Mayur Akewar, Ravi Ranjan

机构 * Florida International University（佛罗里达国际大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 针对长程智能体过早承诺的问题，提出SafeCommit风险控制层，通过构建合理潜在世界、共形动作证书等实现安全行动决策，还展示了安全-效用权衡。

Comments 14 pages, 6 tables, and 1 figure, target NeurIPS

Trivium: Temporal Regret as a First-Class Objective for Causal-Memory Controllers

Trivium: 时间遗憾作为因果记忆控制器的一等目标

Edward Y. Chang

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出将长期时间遗憾作为一等目标，与结果遗憾和认知遗憾共同构成因果记忆控制器的可证伪失败分析框架，证明时间校准偏差在对结果遗憾为零时仍线性增长，而基于持久因果日志的探测复杂度为对数级。

Comments Note on version 2 (closure). This version corrects errors in v1. The use of the term "regret'' also caused confusion because the quantities defined here are not standard comparator-based online-learning regret. Subsequent work will use "liability'' or "debt'' to be clear

When Memory Lies: An Empirical Study of Spatial Memory Staleness in VLM Agents

当记忆“说谎”：VLM智能体中空间记忆过时的实证研究

Yushi Sun, Yanjie Zhang

机构 * Tencent LIGHTSPEED（腾讯光速工作室） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 该研究通过动态FrozenLake测试平台，探究了VLM智能体的空间记忆过时问题，发现文本可解性不代表视觉接地、信任过时记忆存在安全隐患、审核无法完全消除差距，明确了相关核心挑战。