AI Agent

DiDPO: Diff-in-Diff Policy Optimization for Coding Agent Training

DiDPO：用于编码智能体训练的差异内差异策略优化

Xucong Wang, Zhe Zhao, Liheng Yu, Di Wu, Xiaofeng Cao, Pengkun Wang

机构 * University of Science and Technology of China (USTC)（中国科学技术大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Suzhou Institute for Advanced Research, USTC（中国科学技术大学苏州高等研究院） ； Tongji University（同济大学） 纠错

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

AI总结 针对编码智能体训练的细粒度信用分配难题，提出DiDPO方法，在Qwen2.5-7B-Coder上性能超可比方法10%以上，开源了支持多种RL方法的verl-code代码库。

Comments 16 pages, 6 figures, work in progress

ADIAS: Automated Design of Interactive Agentic Systems

ADIAS：交互式智能体系统的自动化设计

Lekang Jiang, Bohan Tang, Stephan Goetz, Yiwen Guo

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； Tencent（腾讯） 纠错

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

AI总结 本研究针对现有智能体设计方法的缺陷，提出以问题为中心的优化方案，构建ADIAS框架，在五个交互式基准中较最强基线平均提升25.2%，消融实验验证了关键机制的有效性。

Comments 23 pages, 7 tables, 5 figures

SkillTrace: Multi-Trace Provenance Auditing for LLM-Agent Skill Reuse

SkillTrace：面向LLM智能体技能复用的多溯源审计

Jialuo Chen, Minghe Wang, Lingqi Jiang, Jianan Ma, Xinhao Deng, Xiaohu Du, Ruixiao Lin, Yunhao Feng, Linkang Du, Jingyi Wang

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

AI总结 本文提出SKILLTRACE框架，通过提取三种溯源审计LLM智能体技能复用，在SKILLTRACE-BENCH上取得高指标，野外审计显示其能生成更具操作性的复用审查队列。

TokTier: Exact Stateful CPU+GPU Tokenization for Agentic LLM Serving

TokTier：面向智能体大语言模型服务的精确有状态分词方案

Zhenyu Zhang, Zhichao Cao

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出TokTier，一种面向智能体LLM服务的精确有状态分词方案，通过增量修复、GPU加速分词等技术，将首次令牌生成时间降低16%-34%，饱和请求速率提升至1821次/秒，性能远超现有方案。

Comments 26 pages. Code: https://github.com/asu-idi/toktier

SynChain: Inducing Computer-Use Agent Systems to Construct Their Own Attack Chains

SynChain：诱导计算机使用智能体系统构建自身攻击链

Fuyao Zhang, Jiaming Zhang, Che Wang, Boyang Chen, Yurong Hao, Xiongtao Sun, Guowei Guan, Blaise Delattre, Yang Cao, Wei Yang Bryan Lim

专题命中 软件智能体 ：agent(title,abstract)

AI总结 该研究提出SynChain攻击范式，通过定向监督微调诱导计算机使用智能体构建含恶意内容的良性制品，在多模型多防御设置下实现高攻击成功率，揭示需对智能体跨任务执行轨迹做来源感知推理以保障安全。

CyberForge: Verified Vulnerability Injection at Repository Level for Cybersecurity Agent Training

CyberForge：用于网络安全智能体训练的、基于代码仓库级别的经验证漏洞注入框架

Amine Lbath, Manan Suri, Aurelien Delaitre, Vadim Okun, Massih-Reza Amini, Ram D. Sriram, Dinesh Manocha

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

AI总结 本研究提出CyberForge框架，通过向真实C/C++项目注入漏洞生成经验证的代码仓库级安全训练数据，微调后可提升智能体在SEC-bench和PatchEval上的漏洞修复性能。

F(AI)2R: Who Did What, and Who Checked? Verifiable AI Provenance as an Executable Skill

F(AI)2R：谁做了什么，谁进行了检查？可验证的人工智能溯源作为一项可执行技能

Florian Krebs

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

AI总结 研究将F(AI)2R实验的溯源模型扩展为aiprov，涵盖任何含人工智能工件。方法被打包为可执行技能，由人工智能代理操作，能解析操作员身份，把关图一致性并发布论文版本，以自身为例展示溯源记录。

Bootstrapping Coding Agents: The Specification Is the Program

通过代码代理进行 Bootstrap：规范即程序

Martin Monperrus

机构 * KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院） 纠错

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

AI总结 研究通过代码代理实现自我提升，基于规范重新实现程序，体现元循环属性，强调规范的重要性。

Comments To appear in IEEE Software

Journal ref IEEE Software, 2026

Curriculum as Code: An AI-Assisted Architecture for Instructional Design in STEM Education

课程即代码：STEM教育中教学设计的AI辅助架构

Henrique Mohallem Paiva

机构 * Universidade Federal de Sao Paulo (Unifesp)（圣保罗联邦大学） ； Institute of Technology and Leadership (Inteli)（技术与领导力学院） 纠错

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

AI总结 该研究提出基于课程即代码的六阶段AI辅助教学设计架构，结合生成式AI与LaTeX、Python，经验证可降低教师STEM教学材料创作工作量，提升材料质量与可扩展性。

Comments This work has been submitted to the IEEE for possible publication. Copyright may be transferred without notice, after which this version may no longer be accessible

Autonomous discovery of accelerator commissioning algorithms

加速器调试算法的自主发现

Thorsten Hellert

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究提出语言模型智能体闭环循环，自主发现加速器调试算法，在ALS-U储存环射频束流捕获任务中取得良好效果，生成多目标非支配算法，推动调试研究模式转变。

Comments 9 pages, 4 figures. Submitted to Physical Review Accelerators and Beams (ZVR1001)