AI Agent

Responsible AI Agents

Deven R. Desai, Mark O. Riedl

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

IMAS: A Comprehensive Agentic Approach to Rural Healthcare Delivery

Agasthya Gangavarapu, Ananya Gangavarapu

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

Encoding Agent Trajectories as Representations with Sequence Transformers

Athanasios Tsiligkaridis, Nicholas Kalinowski, Zhongheng Li, Elizabeth Hou

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

Comments 12 pages, to be presented at GeoAI workshop at ACM SigSpatial 2024

AgentInstruct: Toward Generative Teaching with Agentic Flows

Arindam Mitra, Luciano Del Corro, Guoqing Zheng, Shweti Mahajan, Dany Rouhana, Andres Codas, Yadong Lu, Wei-ge Chen, Olga Vrousgos, Corby Rosset, Fillipe Silva, Hamed Khanpour, Yash Lara, Ahmed Awadallah

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

Autonomous Intelligent Cyber-defense Agent (AICA) Reference Architecture. Release 2.0

Alexander Kott, Paul Théron, Martin Drašar, Edlira Dushku, Benoît LeBlanc, Paul Losiewicz, Alessandro Guarino, Luigi Mancini, Agostino Panico, Mauno Pihelgas, Krzysztof Rzadca, Fabio De Gaspari

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

Comments This is a major revision and extension of the earlier release of AICA Reference Architecture

Agents.jl: A performant and feature-full agent based modelling software of minimal code complexity

George Datseris, Ali R. Vahdati, Timothy C. DuBois

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

Comments SIMULATION. January 2022

Crystallography companion agent for high-throughput materials discovery

Phillip M. Maffettone, Lars Banko, Peng Cui, Yury Lysogorskiy, Marc A. Little, Daniel Olds, Alfred Ludwig, Andrew I. Cooper

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

Comments For associated code, see https://github.com/maffettone/xca

Journal ref Nat. Comput. Sci. 1, 290 (2021)

GitSkills: A Dataset of Agent Skills on GitHub

GitSkills：GitHub上的智能体技能数据集

Giuseppe Destefanis, Daniel Graziotin, Matteo Vaccargiu, Marco Ortu

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

AI总结 本文提出GitSkills数据集，包含从28.22万个公开GitHub代码库收集的379.7117万个智能体技能相关文件，为智能体技能的多维度研究提供了数据支撑。

Comments Giuseppe Destefanis, Daniel Graziotin, Matteo Vaccargiu, and Marco Ortu. 2027. GitSkills: A Dataset of Agent Skills on GitHub. In Proceedings of the 24th International Conference on Mining Software Repositories (MSR '27). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 3 pages. To appear

Toward Agentic Software Engineering Beyond Code: Framing Vision, Values, and Vocabulary

迈向超越代码的代理软件工程：构架视野、价值观和词汇

Rashina Hoda

机构 * Monash University（墨尔本大学） 纠错

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

AI总结 本文提出代理软件工程应超越代码，构建全过程愿景，基于SE基础和新兴框架，提出价值观和原则，并指导词汇设计，推动SE范式转变。

Comments 5 pages

Journal ref Rashina Hoda, Toward agentic software engineering beyond code: Framing vision, values, and vocabulary. In 2026 IEEE/ACM 48th International Conference on Software Engineering: Companion Proceedings (ICSE-Companion), 2026

Agint: Agentic Graph Compilation for Software Engineering Agents

Agint：软件工程代理的代理图编译

Abhi Chivukula, Jay Somasundaram, Vijay Somasundaram

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

AI总结 Agint通过代理图编译器和运行时实现高效、可靠的软件工程代理，支持自然语言到代码的自动化转换与协作开发。

Comments 18 pages, 5 figures, NeurIPS 2025: Deep Learning for Code in the Agentic Era

Agentic Misalignment: How LLMs Could Be Insider Threats

Aengus Lynch, Benjamin Wright, Caleb Larson, Stuart J. Ritchie, Soren Mindermann, Evan Hubinger, Ethan Perez, Kevin Troy

机构 * University College London（伦敦大学学院） ； Anthropic ； MATS ； Mila 纠错

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

Comments 20 pages, 12 figures. Code available at https://github.com/anthropic-experimental/agentic-misalignment

SHERLOC: Structured Diagnostic Localization for Code Repair Agents

SHERLOC: 代码修复智能体的结构化诊断定位

Hovhannes Tamoyan, Sean Narenthiran, Erik Arakelyan, Mira Mezini, Boris Ginsburg

机构 * NVIDIA（英伟达） ； Santa Clara, CA 95051, USA（美国加利福尼亚州圣克拉拉） ； TU Darmstadt（达姆施塔特工业大学） ； National Research Center for Applied Cybersecurity ATHENE（国家应用网络安全研究中心 ATHENE） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；tool use(abstract)；agentic(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 提出SHERLOC框架，通过推理LLM与紧凑仓库工具及自恢复机制，实现无需微调的结构化诊断定位，在SWE-Bench上达到最优定位精度，并提升修复率、降低令牌消耗。

Breaking the Code: Security Assessment of AI Code Agents Through Systematic Jailbreaking Attacks

破解代码：通过系统性越狱攻击对AI代码代理进行安全评估

Shoumik Saha, Jifan Chen, Sam Mayers, Sanjay Krishna Gouda, Zijian Wang, Varun Kumar

机构 * University of Maryland – College Park（马里兰大学-College Park） ； AWS AI Labs（AWS人工智能实验室） ； Meta Superintelligence Labs（Meta超智能实验室） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract,abstract_cn)；tool use(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出JAWS-Bench基准测试，通过三级工作区评估代码LLM代理的越狱风险，发现代理化使攻击成功率提升1.6倍，并揭示可执行攻击代码的高比例。

Comments 22 pages, 18 figures, 8 tables

See Before You Code: Learning Visual Priors for Spatially Aware Educational Animation Generation

在编码前看到：学习视觉先验以生成空间感知的教育动画

Yuejia Li, Ke He, Junheng Li, Shutong Chen, Jingkang Xia, Zhiyue Su, Junchi Zhang, Mang Ye

机构 * Wuhan University（武汉大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract,abstract_cn)；planning(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出OmniManim框架，通过视觉规划和反馈机制提升教育动画生成质量，改进渲染效果和教学效果。

Comments 21 pages, 4 figures

SpatialGrammar: A Domain-Specific Language for LLM-Based 3D Indoor Scene Generation

SpatialGrammar: 一种面向领域的语言用于基于LLM的3D室内场景生成

Song Tang, Kaiyong Zhao, Yuliang Li, Qingsong Yan, Penglei Sun, Junyi Zou, Qiang Wang, Xiaowen Chu

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

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

AI总结 本文提出SpatialGrammar，一种领域特定语言，通过BEV网格放置确定性编译生成有效3D几何，提升空间准确性和物理合理性。SG-Agent通过编译器反馈迭代优化场景，SG-Mini在单次生成场景中表现优异。

A Survey on Code Generation with LLM-based Agents

Yihong Dong, Xue Jiang, Jiaru Qian, Tian Wang, Kechi Zhang, Zhi Jin, Ge Li

机构 * School of Computer Science, Peking University（计算机科学学院，北京大学） 纠错

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

Comments Work in progress (V2)

Coding Agents with Multimodal Browsing are Generalist Problem Solvers

Aditya Bharat Soni, Boxuan Li, Xingyao Wang, Valerie Chen, Graham Neubig

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；AI agent(abstract)；workflow(abstract)；multi-agent(abstract)

AppWorld: A Controllable World of Apps and People for Benchmarking Interactive Coding Agents

Harsh Trivedi, Tushar Khot, Mareike Hartmann, Ruskin Manku, Vinty Dong, Edward Li, Shashank Gupta, Ashish Sabharwal, Niranjan Balasubramanian

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

Comments ACL'24 Camera Ready

Private Agent-Based Modeling

Ayush Chopra, Arnau Quera-Bofarull, Nurullah Giray-Kuru, Michael Wooldridge, Ramesh Raskar

专题命中 软件智能体 ：agent(title,abstract)；autonomous agent(comments)；multi-agent(comments)

Comments Accepted at the 23rd International Conference on Autonomous Agents and Multi-Agent Systems (AAMAS 2024)

Capability Sheaves for Compositional Agent-Harness Repair: Controlled Quotients and a Real-Repository Stress Test

用于组合智能体 harness 修复的层架：受控商与真实仓库压力测试

Saveliy Batruin

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

AI总结 本研究提出用能力层架建模智能体 harness 故障，通过受控实验验证其可减少候选预算，在SWE-bench多语言库测试中，弃权门解决127个问题，支持其受控不变性机制。

Specification-first convergence with an AI coding agent: a case study of dismantling a core architectural invariant across 189 files in a 717k-line codebase with no test oracle and no human code review

采用AI编码智能体的规范优先收敛：在71.7万行代码库中拆解189个文件的核心架构不变量的案例研究

Joel Abenhaim

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

AI总结 本文通过案例研究，展示AI编码智能体在规范优先协议下，成功在71.7万行代码库中拆解核心架构不变量，耗时3天、成本2430美元，修正201个缺陷，涉及189个文件。

Comments 14 pages, 4 figures, 3 tables

Humans are Missing from AI Coding Agent Research

AI编码智能体研究中缺失了人类

Zora Z. Wang, John Yang, Kilian Lieret, Alexa Tartaglini, Valerie Chen, Yuxiang Wei, Zijian Wang, Lingming Zhang, Karthik Narasimhan, Ludwig Schmidt, Graham Neubig, Daniel Fried, Diyi Yang

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

AI总结 该文指出AI编码智能体研究当前缺失人类维度，主张转向以人为中心的编码智能体，明确了人机交互的四个核心层面并提出相关研究方向。

Better, Faster, Stronger: Programmatic Skill Learning Best Reduces Agent Cost

更好、更快、更强：程序化技能学习最能降低智能体成本

Zixi Huang, Xiheng Wang, Andrew Wang, William Jurayj, Bernal Jiménez Gutiérrez, Daniel Khashabi, Nicholas Andrews

机构 * Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出程序化技能学习的SpeedRunner编码智能体，通过分析轨迹重构技能，在三个具身环境中实现最优学习与成本降低，且对分布偏移和环境随机性能保持鲁棒性。

Ouroboros: A Self-Developing Frontier Coding Agent with Reviewed Core Evolution

Ouroboros：一种具有经审核的核心演化机制的自发展前沿编码智能体

Anton Razzhigaev, Andrei Gritsaev, Andrei Kaznacheev, Nikita Dragunov, Roman Yampolskiy, Andrei Kuznetsov

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

AI总结 本研究提出具有经审核核心演化机制的编码智能体Ouroboros，其在三个基准测试中均创最优结果，Hope部署为长期活体演化实验，同时需应对自发展带来的操作安全问题。

SkillClaw: Let Skills Evolve Collectively with Agentic Evolver

SkillClaw: 让技能与代理进化者共同进化

Ziyu Ma, Shidong Yang, Yuxiang Ji, Xucong Wang, Yong Wang, Yiming Hu, Tongwen Huang, Xiangxiang Chu

机构 * DreamX Team（DreamX团队） 纠错

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

AI总结 SkillClaw通过聚合多用户交互数据，实现技能的集体进化，提升代理在现实场景中的性能。

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。

CodeGrep: An RL-Trained Retrieval Agent for LLM Coding Agents

CodeGrep：用于LLM编码智能体的基于强化学习训练的检索智能体

Wuya Chen, Yihao yang, Yang Cao, Yue Lin

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

AI总结 该研究针对LLM编码智能体查找文件效率低的问题，提出基于GRPO训练的14B检索智能体CodeGrep，在SWE-Bench Verified上保持解决率的同时，减少了交互轮数和token使用量。

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