AI Agent

From Agent Behaviour to Agent-Friendly Documentation: An Empirical Study of How Coding Agents Discover, Read, and Write Technical Documentation

从智能体行为到智能体友好型文档：关于编码智能体如何发现、阅读和编写技术文档的实证研究

Zhijun Gao, Jing Chen

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

AI总结 本研究通过SWE-chat和AIDev两个数据集，揭示编码智能体的文档交互规律，发现面向智能体的制品占主导，文档与代码编辑关联弱，验证序列缺失，文档滞后代码，且"智能体友好型"文档的可操作性、可验证性缺乏行为支持。

Comments 14 pages, 1 figure, 10 tables

Accelerated Genetic Programming Hyper-Heuristics for Simulation-Based Scheduling via Agentic AI

基于智能体AI的仿真调度加速遗传编程超启发式算法

Heyang Thomas Li, Alexander Pletzer, Yuan Tian, Yi Mei, Mengjie Zhang

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

AI总结 本文提出基于Claude智能体AI的系统性重构方法，用于解决Python项目调度仿真代码的运行瓶颈，使运行时间大幅缩短，年节省大量核心小时与成本。

Self-Evolving Coding Agents

自进化编码智能体

Hao Zhou, Haichuan Hu, Ye Shang, Quanjun Zhang

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

AI总结 本综述系统梳理自进化编码智能体领域，明确其与传统智能体的区别，提出分类法，分析该领域的挑战，为设计更优智能系统奠定基础。

Repo0: Design-Driven Zero-to-All Code Generation

Repo0：面向从零到全代码生成的设计驱动框架

Silin Chen, Haoyi Teng, Xiaodong Gu, Yuling Shi, Jiale Huang, Yongpan Wang, Hongyu Zhang, Haibing Guan

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

AI总结 Repo0是面向从零到全代码生成的连续结构演化框架，通过Dual-DAG架构等技术，在RepoCraft数据集上相较RPG大幅提升了代码生成的功能覆盖率与通过率。

Comments Our code and data are available at this https URL (https://github.com/cslsolow/Repo0)

PRAXIS: Graph-Grounded Tacit Knowledge for Domain Code Generation

PRAXIS：面向领域代码生成的基于图的默会知识

Xue Jiang, Tianyu Zhang, Lingwei Wu, Ziyu Wang, Ge Li, Yuan Sui, Hao Zhu, Wenpin Jiao, Zhi Jin, Yihong Dong

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

AI总结 PRAXIS框架通过模拟人类开发工作流提取代码依赖图上的默会知识，提升智能体领域代码生成性能，优于现有方法且可适配多种智能体框架与大语言模型

Break It Down, Pass It On: Cross-Task Skill Transfer in LLM Agents

分解与传递：大语言模型智能体的跨任务技能迁移

Yiyang Feng, Biddut Sarker Bijoy, Niranjan Balasubramanian, Jiawei Zhou

机构 * Stony Brook University（石溪大学） 纠错

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

AI总结 该研究探究LLM智能体跨任务技能迁移的可靠性，对比任务级与子任务级、文本与代码两种技能格式，提出结合特异性与抽象性的技能效用分数，发现子任务级文本技能迁移效果更优，可用于诊断技能记忆。

Comments 34 pages, 28 figures, 7 tables

SWE-bench Science: Can Coding Agents Resolve Engineering Tasks in Science?

SWE-bench Science：编码智能体能解决科学领域的工程任务吗？

Zhipeng Xu, Jiahao Lu, Yining Zheng, Yuxin Wang, Xipeng Qiu

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

AI总结 本研究推出SWE-bench Science基准，含20个领域98个仓库的119项任务，评估发现最优智能体pass@1低于50%，揭示科学软件工程的挑战，分析四类失败机制并经消融实验明确科学知识的作用，为编码智能体研究提供测试平台。

Comments 26 pages, 7 figures

Loreley: Repository-Scale Program Evolution with Quality-Diversity Search

Loreley：基于质量多样性搜索的仓库级程序演化

Mohan Chen

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

AI总结 该研究提出名为 Loreley 的 QD 方法，将完整仓库状态存入存档采样，在 Zstandard 实验中对比三种策略，发现 48 作业时 QD 未显优势但垫脚石机制生效，早期活动已产出多文件改进。

Comments 15 pages, 3 figures, 8 tables. Code and evidence: this https URL (https://github.com/NeapolitanIcecream/loreley)

ReCache: Efficient KV Cache Reuse and Compression for Tool-Augmented LLM Agents

ReCache：面向工具增强型大语言模型智能体的高效键值缓存复用与压缩

Yichu Fang, Sitong Wei, Haozhe Hu, Xiaoyu Shen

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Eastern Institute of Technology（东方理工学院） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） 纠错

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

AI总结 ReCache是面向工具增强型大语言模型智能体的框架，通过资源级注意力与剪枝实现KV缓存复用压缩，在性能损失极小的情况下大幅降低推理计算与内存开销，已在多工具数据集基准上验证有效。

Comments 17 pages, 4 figures

FlowEvo: Self-Evolving Agents through the Co-Evolution of Workflows and Executable Skills

FlowEvo：通过工作流和可执行技能的协同进化实现自我进化的智能体

Zeyu Ren, Ling Yue, Ran Li, Yishu Wang, Shengxiang Xu, Hanmo Liu, Shaowu Pan, Shimin Di

机构 * Southeast University（东南大学） ； Rensselaer Polytechnic Institute（伦斯勒理工学院） ； 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(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究旨在让大型语言模型智能体通过工作流解决复杂任务。提出FlowEvo框架，通过工作流到技能编译、技能到工作流反馈、技能管理三个机制，使智能体无需更新模型参数积累完善能力，实验显示其在基准测试中精度-成本权衡优，各机制有贡献。

Comments Published as a conference paper at the Conference on Language Modeling (COLM) 2026. 25 pages, 3 figures, 16 tables. Code: this https URL (https://github.com/DEFENSE-SEU/FlowEvo)

Understanding as an Explicit and Assessable Component of Frontier AI Safety Decisions

将理解作为前沿AI安全决策的明确且可评估的组成部分

Stephen Barrett, Robin Bloomfield, Alexandra Chirilă, Mamoon Masud, David Meredith Hardy, Phillip Mulvana

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)

AI总结 该研究提出一种基于Assurance 2.0框架的临时方法，用于明确且可评估前沿AI安全决策中的理解，经两种场景测试，该方法可应用且能驱动工程工作。