Agentic Program Repair from Test Failures at Scale: A Neuro-symbolic approach with static analysis and test execution feedback
机构 * Meta
专题命中 软件智能体 :agentic(title,abstract);agent(abstract);分类 cs.AI、cs.SE
AI 大模型
智能体、工具调用、规划、工作流、多智能体和自主任务执行。
机构 * Meta
专题命中 软件智能体 :agentic(title,abstract);agent(abstract);分类 cs.AI、cs.SE
机构 * InternAgent Team(InternAgent团队) ; Shanghai Artificial Intelligence Laboratory(上海人工智能实验室)
专题命中 软件智能体 :agent(title,abstract);multi-agent(abstract);分类 cs.AI、cs.CL
Comments Code: https://github.com/Alpha-Innovator/InternAgent, HomePage: https://alpha-innovator.github.io/InternAgent-project-page
专题命中 软件智能体 :agent(title);workflow(abstract);agentic(abstract);分类 cs.AI、cs.SE
机构 * University of Science and Technology of China(中国科学技术大学) ; Johns Hopkins University(约翰霍普金斯大学)
专题命中 软件智能体 :agent(title,abstract);multi-agent(abstract);分类 cs.AI、cs.SE
专题命中 软件智能体 :agent(title,abstract);multi-agent(abstract);分类 cs.AI、cs.SE
专题命中 软件智能体 :agent(title,abstract);planning(abstract);分类 cs.AI、cs.CL
专题命中 软件智能体 :AI agent(title,abstract);agent(abstract);分类 cs.AI、cs.SE
配置代理AI编码工具:探索性研究
专题命中 软件智能体 :agentic(title,abstract);agent(abstract);分类 cs.SE
AI总结 本文探讨了代理AI编码工具的配置机制,分析了多种工具的配置方法,发现Context Files主导配置,并提出AGENTS.md作为通用标准。
Comments 10 pages, 7 figures, 3 tables, based on "Configuring Agentic AI Coding Tools: An Exploratory Study" published in Proceedings of the 3rd ACM/IEEE International Conference on AI-powered Software (AIware 2026)
上下文很重要:基于仓库感知的代理技能生态系统安全分析
机构 * Interdisciplinary Transformation University (IT:U)(交叉学科转化大学) ; University of Vienna(维也纳大学) ; CDL AsTra Faculty of Computer Science(计算机科学学院CDL AsTra系)
专题命中 软件智能体 :agent(title,abstract);AI agent(abstract);分类 cs.AI;agentic(comments)
AI总结 通过仓库上下文感知分析,发现现有扫描器高估了恶意技能比例(从46.8%降至0.52%),并识别出废弃仓库劫持等新攻击向量。
Comments AgentSkills '26 Workshop: ACM Conference on AI and Agentic Systems (CAIS), Best Paper Award
声明式数据服务:用于组合数据系统的结构化智能体发现
机构 * Northeastern University(东北大学) ; Brown University(布朗大学)
专题命中 软件智能体 :agentic(title,abstract);agent(abstract);分类 cs.AI;AI agent(comments)
AI总结 提出声明式数据服务(DDS)架构,通过分层类型契约将全局搜索分解为有界子搜索,解决无界智能体发现无法稳定收敛的问题,并在交易后端工作负载上验证其有效性。
Comments Accepted at AI Agents for Discovery in the Wild (AID-Wild), Workshop at ACM CAIS 2026
超越静态沙箱:为自主AI代理的学得能力治理
机构 * Institute for Applied AI Research(应用人工智能研究所) ; Faculty of Computer and Information Science(计算机与信息科学学院) ; Ben-Gurion University of the Negev(贝内-约尔大学)
专题命中 软件智能体 :AI agent(title,abstract);agent(abstract,comments);分类 cs.AI
AI总结 本文提出Aethelgard框架,通过学得策略实现AI代理的最小必要能力集,解决能力过度配置问题。
Comments 17 pages (9 content pages), 2 figures, 7 tables. Submitted to NeurIPS 2026 Agent Safety Workshop. Code and dataset available at https://github.com/sidikbro/aethelgard
类型检查合规性:使用Lean 4定理证明的确定性守卫机制用于代理金融系统
机构 * Independent Researcher(独立研究员) ; Thomas Jefferson High School for Science and Technology(托马斯·杰斐逊科技高中)
专题命中 软件智能体 :agentic(title,abstract);agent(abstract,comments);分类 cs.AI
AI总结 本文提出Lean-Agent协议,通过Lean 4定理证明技术,将机构政策自动形式化为代码,确保代理金融系统在微秒延迟内满足监管要求。
Comments 8 pages, 1 table. Code and live demo available at https://github.com/arkanemystic/lean-agent-protocol and https://axiom.devrashie.space
专题命中 软件智能体 :agent(title,abstract);分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG
Comments Code, data, and demo available at https://swe-agent.com
关键在于接口:评估工具架构如何影响编码智能体行为
专题命中 软件智能体 :agent(title,abstract);agentic(abstract);分类 cs.SE
AI总结 该研究通过编码智能体的对照实验,发现工具架构会显著影响智能体行为,不同工具架构在一致性、文件访问量、步骤数等方面表现出不同效果,其中Python CodeAct风格接口性能优异。
RecSys Factory:限制LLM智能体在工业推荐生命周期内的自主决策点
机构 * Tencent(腾讯) ; FiT(腾讯FiT)
专题命中 软件智能体 :agent(title,abstract);workflow(abstract);分类 cs.AI
AI总结 RecSys Factory 是限制 LLM 智能体自主到决策点的平台,解决工业推荐系统运营的三角困境,在腾讯三业务线部署 78 天,CLI 调度成功率达 78.6%。
Comments 21 pages, 6 figures, 9 tables. Reports a 78-day deployment across three heterogeneous industrial recommender business lines (1,624 CLI-tool dispatches). Companion paper: AutoResearch (P3b), which instantiates the same substrate for autonomous research
OpenCodeReview:面向成本效益型智能体代码评审的非确定性转确定性方案
专题命中 软件智能体 :agent(title,abstract);tool use(abstract);分类 cs.SE
AI总结 OpenCodeReview针对LLM代码评审智能体的非确定性与上下文局部性缺陷,通过在三个流水线节点注入确定性,在AACR-Bench上实现SEM-F1提升且大幅降低令牌消耗,性能优于主流编码智能体。
VideoCoCo:基于智能体双引擎系统的、以代码为思维链(CoT)的物理一致性视频生成方法
机构 * CUHK(香港中文大学) ; USTC(中国科学技术大学) ; SCUT(华南理工大学) ; HKU(香港大学) ; NTU(南洋理工大学) ; PKU(北京大学) ; SJTU(上海交通大学) ; CMU(卡内基梅隆大学) ; THU(清华大学) ; HUST(华中科技大学) ; MBZUAI(穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学)
专题命中 软件智能体 :agentic(title,abstract);agent(abstract);分类 cs.AI
AI总结 VideoCoCo作为智能体双引擎框架,以可执行Blender代码为过程级思维链,构建专属数据集提升视频编辑器适配性,在两个基准上显著优于基线,实现了高质量物理一致性视频生成。
Comments 15 pages, 3 figures, and 3 tables
DiDPO:用于编码智能体训练的差异内差异策略优化
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)
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
AgentExecutor:基于智能体上下文生成的部分代码执行工具
专题命中 软件智能体 :agentic(title);agent(abstract);multi-agent(abstract);分类 cs.SE
AI总结 本文提出多智能体框架AgentExecutor,通过三阶段设计和自适应优化策略提升部分代码执行效果,在两个数据集上的覆盖度、执行时间和成本均优于现有最优方法Treefix。
Comments ASE 2026
EvolveNet:智能体自我改进的协作式工具链进化
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)
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
从社交编码到智能体编码:开源社区中的生产力与关系重构
专题命中 软件智能体 :agentic(title);agent(abstract);multi-agent(abstract);分类 cs.AI
AI总结 该研究基于含1084名开发者的GitHub数据模拟发现,编码智能体(CA)可提升开源社区生产力,但采用率低且收益集中于活跃开发者,还会减少人类直接交互、降低公共知识实用性。
SPEAR: 代码增强的智能体提示优化
机构 * LinkedIn Corporation(领英公司)
专题命中 软件智能体 :agentic(title,abstract);agent(abstract);分类 cs.CL
AI总结 提出SPEAR方法,将代码执行作为智能体工具进行提示优化,通过Python沙箱实现结构错误分析,并在工业任务和基准测试中取得显著提升。
Comments 19 pages, 3 figures, EMNLP 2026 submission
对代理生成的拉取请求中图书馆使用情况的研究
专题命中 软件智能体 :agent(title,abstract);agentic(abstract);分类 cs.SE
AI总结 研究探讨了代理生成的拉取请求中图书馆使用情况,发现代理频繁导入图书馆但很少引入新依赖项,且在引入时遵循严格的版本控制实践。
Comments 5 pages, 3 tables. Accepted at MSR '26 (Challenge Track)
Journal ref 23rd International Conference on Mining Software Repositories: MSR 2026
SIGIL:将智能体技能编译为类型化工具框架
专题命中 软件智能体 :agent(title,abstract);agentic(abstract);分类 cs.SE
AI总结 SIGIL通过Skill Compilation将散文式智能体技能编译为类型化工具框架,提升了智能体执行技能要求步骤的比例、完整过程的频率并减少token使用,且效果与模型无关。
TrajAudit:智能体编码系统的自动化故障诊断
专题命中 软件智能体 :agentic(title,abstract);agent(abstract);分类 cs.SE
AI总结 针对仓库级编码轨迹中噪声多、上下文长的问题,提出TrajAudit框架,通过模式匹配过滤和测试报告先验知识辅助,实现高效故障诊断,在RootSE基准上定位准确率提升24.4个百分点,令牌消耗降低18%。
CollabSkill: 评估真实世界任务中的人机协作
机构 * Stanford University(斯坦福大学) ; Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学) ; University of Rochester(罗切斯特大学) ; Individual Researcher(独立研究者)
专题命中 软件智能体 :agent(title,abstract);AI agent(abstract);分类 cs.AI
AI总结 提出CollabSkill框架,通过配对真实工人与AI代理执行职业任务,利用贝叶斯技能评级系统量化人机贡献,揭示Claude Code排名第一且实践经验是协作技能的主要驱动力。
Comments 10 pages of main paper, COLM 2026
代理程序验证中的引理发现
专题命中 软件智能体 :agentic(title,abstract);agent(abstract);分类 cs.SE
AI总结 本文提出LemmaNet代理,通过分析源代码和规格,发现辅助引理以提升程序验证的正确性保证。
Comments 13 pages. To appear in ASE 26
智能拉取请求的测试覆盖分析
专题命中 软件智能体 :agentic(title,abstract);agent(abstract);分类 cs.SE
AI总结 研究人工智能编码代理生成的拉取请求的测试覆盖情况,分析4882个相关请求,发现代理包含测试更改比例低,现有测试覆盖不足,代理编写测试仅在少数请求中提升覆盖,错误处理结构测试严重不足,为此提出相关改进措施。
Comments 12 pages, to appear 42nd International Conference on Software Maintenance and Evolution
在长上下文情况下代理技能如何失效:代码审计中的白盒研究
专题命中 软件智能体 :agent(title,abstract);workflow(abstract);分类 cs.SE
AI总结 研究长上下文下代码审计中代理技能失效问题,通过改变上下文分类故障位置,对比不同条件下Codex等运行情况,发现长上下文影响大,不同任务表现有别,外部检查表效果好,编码代理支架有帮助,给出故障分类和实证案例。
终端中的智能代码审查:行为、成本和人工对齐的轨迹级分析
专题命中 软件智能体 :agentic(title,abstract);planning(abstract);分类 cs.SE
AI总结 研究终端环境中智能代码审查的行为、成本等,基于审查者轨迹分析,发现智能审查者审查精度高但有探索等开销,成功审查与规划等有关,凸显轨迹感知和成本敏感评估对未来此类系统的好处。