AI Agent

EvolveNet: Collaborative Harness Evolution for Agent Self-Improvement

EvolveNet：智能体自我改进的协作式工具链进化

Jun Nie, Yonggang Zhang, Qianshu Cai, Yiu-ming Cheung, Xinmei Tian, Bo Han

机构 * Hong Kong Baptist University（香港浸会大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 EvolveNet提出协作式工具链进化范式，通过数据本地智能体的程序适配组合实现共享工具链改进，在五类任务场景均获增益，异构工作负载下效果更显著。

Comments 20 pages, 3 figures

DAC-Pose: Dual-Agent Collaborative Framework for Pose-Guided Human Generation

DAC-Pose：用于姿态引导人体生成的双智能体协作框架

Haotian Yang, Zhile Yang, Huiyu Zhou, Xin Sun

机构 * Faculty of Data Science, City University of Macau（澳门城市大学数据科学学院） ； Shenzhen University of Advanced Technology（深圳理工大学） ； Shenzhen Institute of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究院） ； School of Computing and Mathematical Sciences, University of Leicester（莱斯特大学计算与数学科学学院） 纠错

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

AI总结 针对姿态引导人体生成在剧烈视角变化下的视觉伪影问题，提出双智能体协作框架DAC-Pose，通过PSR与DAVE智能体的反馈循环实现高保真合成，在DeepFashion和Market-1501基准上验证了其优越性。

Comments Code is available at DAC-Pose" target="_blank" rel="noopener">https://github.com/AIVRC/DAC-Pose

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