AI Agent

From Registry to Repository: How AI Agent Skills Are Written, Adapted, and Maintained

从注册表到仓库：AI代理技能如何编写、适配和维护

Haoyu Gao, Jai Lal Lulla, Hong Yi Lin, Sebastian Baltes, Christoph Treude, Mansooreh Zahedi

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

AI总结 本研究首次对AI代理技能作为工程制品进行实证分析，通过挖掘公共注册表和GitHub仓库中的技能，发现技能重用多为一次性复制，定制化主要适配本地环境，而行为契约几乎不变。

Knowledge-Based Pull Requests: A Trusted Workflow for Agent-Mediated Knowledge Collaboration

基于知识的拉取请求：一种可信的智能体中介知识协作工作流

Xinyu Zhang, Weiwei Sun

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

AI总结 提出知识型拉取请求（KPR）工作流，通过分离知识采纳与实现合并，利用智能体蒸馏外部知识并再生代码，以降低跨信任边界的软件协作成本。

Agentic Very Much! Adoption of Coding Agent in New GitHub Projects

Agentic Very Much! 新GitHub项目中编码助手的采用

Romain Robbes, Théo Matricon, Thomas Degueule, Andre Hora, Stefano Zacchiroli

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

AI总结 研究新创建的GitHub项目中编码助手的采用情况，发现采用率是之前研究的两倍以上，且AI辅助提交比例显著更高。

Harness Handbook: Making Evolving Agent Harnesses Readable,Navigable, and Editable

Harness手册：使不断演进的智能体框架具有可读性、可导航性和可编辑性

Ruhan Wang, Yucheng Shi, Zongxia Li, Zhongzhi Li, Yue Yu, Junyao Yang, Kishan Panaganti, Haitao Mi, Dongruo Zhou, Leoweiliang

机构 * Tencent（腾讯） ； Indiana University（印第安纳大学） ； University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） ； University of Georgia（佐治亚大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 研究智能体框架演进中行为定位难的问题，提出通过Harness手册和行为引导的渐进式披露，以行为为中心自动合成框架表示并辅助规划，提高行为定位和编辑计划质量，助力复杂智能体系统发展。

Comments 29 pages, 6 figures. Project page: https://ruhan-wang.github.io/Harness-Handbook/

TraceView: Interactive Visualization of Agentic Program Repair Trajectories

TraceView: 智能体程序修复轨迹的交互式可视化

Amirali Sajadi, Tu Nguyen, Kimmie Huynh, Esteban Parra, Preetha Chatterjee

机构 * Belmont University（贝尔蒙特大学） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；tool use(abstract)；workflow(abstract)

AI总结 提出TraceView工具，通过交互式可视化和语义关系标注，帮助开发者诊断LLM-based自动程序修复代理的失败原因，支持轨迹扫描与理解。

Beyond Simpson's Paradox: A Cascade of Confounders in AI Agent Pull-Request Co-Authorship

超越辛普森悖论：AI 智能体拉取请求合著中的级联混杂因素

Haoran Yu, Xiaochong Jiang, Lifei Liu, Su Wang, Pin Qian, Yihang Chen

机构 * Independent Researcher（独立研究者） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 本研究通过分层分析和多级控制，揭示了AI编码智能体拉取请求合著与合并率之间的关联主要由智能体组成、仓库选择和PR结构等混杂因素驱动，而非因果关系。

Comments 5 pages. Accepted at the KDD 2026 Workshop on Agentic Software Engineering (SE 3.0)

The Role Specialization Model (RSM): Coordinating LLM-Based Tools in Agentic Software Development - An Exploratory Case Study

角色专业化模型（RSM）：在智能体软件开发中协调基于大语言模型（LLM）的工具——一项探索性案例研究

Carlos Alberto Fernández-y-Fernández, Jorge R. Aguilar-Cisneros

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

AI总结 本研究通过探索性案例研究提出角色专业化模型（RSM），协调Antigravity、Gemini CLI等三种LLM工具开发Python气候可视化应用，发现明确角色协调可优化开发质量但需配套策略与人工验证。

Comments 28 pages, 4 figures, 5 tables

AutoPDE: Reliable Agentic PDE Solving via Explicitly Represented Solver Strategies

AutoPDE: 通过显式表示的求解器策略实现可靠的智能体PDE求解

Huanshuo Dong, Keyao Zhang, Hong Wang, Zhezheng Hao, Zhiwei Zhuang, Ziyan Liu, Jiacong Wang, Gengyuan Liu, Xin Jin

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of the Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Eastern Institute of Technology, Ningbo（宁波东方理工大学） 纠错

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

AI总结 提出AutoPDE，一种将求解器策略作为显式对象维护的代码智能体，通过PDE分析、数值方法选择和自适应调优三阶段构建策略，在PDE Agent Bench上达到54.5%的通过率，比最强基线提升14.2个百分点。

Anatomy of a Quantized Agent: VRAM Stability and Forecasting in Code-Synthesis Agentic Workloads

量化智能体剖析：代码合成智能体工作负载中的VRAM稳定性与预测

Anubhab Banerjee

机构 * Nokia Germany（诺基亚德国） 纠错

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

AI总结 该研究针对基于LangGraph的AgentK智能体，在1920条轨迹上评估量化LLM的VRAM消耗，提出闭式峰值内存预测模型，发现编译成功率受LLM容量限制，且无需复杂VRAM预测模型。

Before the Pull Request: Mining Multi-Agent Coordination

在拉取请求之前：挖掘多智能体协调

Dipankar Sarkar

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

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

AI总结 针对自主编码智能体在拉取请求中协调不足的问题，提出基于git的协调基板grite，通过事件日志减少重复和冲突工作，提升吞吐量，并自动恢复多种故障模式。

Comments 9 pages, 2 tables. LNCS format. Code, dataset, and mining toolkit: https://github.com/neul-labs/grite

Habituation at the Gate: Rising Approval and Declining Scrutiny in Human Review of AI Agent Code

门前的习惯化：人类对AI智能体代码审查中批准率上升与审查力度下降

Haoran Yu, Lifei Liu, Xiaochong Jiang, Yuwen Jia, Su Wang, Pin Qian, Yihang Chen

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

AI总结 通过分析400名重复审查者在七个月内对AI生成代码的审查行为，发现批准率从30.1%上升至36.8%，审查评论量下降22%，而等待时间增加3.5倍，表明审查者因工作负荷增加而出现习惯化反应。

Comments 5 pages, 2 figures, 2 tables. Accepted at the KDD 2026 Workshop on Agentic Software Engineering (SE 3.0)

Internalising the Identity Primitive: Cryptographic Individuality for an Autonomous Agent on a Public Blockchain

内化身份基元：公有区块链上自主智能体的密码学个体性

Keisuke Suzuki

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

AI总结 本文提出将公有区块链上自主智能体的身份密钥-权重绑定信任根转移至密码学假设，在Solana开发网部署了首个身份基元为密码学不变量的链上智能体，完成了2.36天链上运行，实例化了密码学个体性。

Comments 52 pages, 3 figures, 11 tables. Cryptographic key-to-weights binding (W = HKDF(sk) inside Groth16) with an on-chain state-commitment chain on Solana devnet; active-query, homeostatic, and economic-metabolism extensions; 166- and 168-cycle continuous runs. Code, threat model, and per-cycle telemetry: https://github.com/ksk-S/internalising-identity-2026 (tag arxiv-v1)

Writing Bug Reports for Software Repair Agents: What Information Matters Most?

为软件修复代理编写错误报告：哪些信息最重要？

Vincenzo Luigi Bruno, Alessandro Giagnorio, Daniele Bifolco, Leon Wienges, Massimiliano Di Penta, Gabriele Bavota

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

AI总结 研究软件开发中为软件修复代理编写错误报告的问题，通过对错误报告分类标注，用三个LLM主干运行mini-swe-agent，拟合回归模型，发现定位线索和建议修复等信息对代理成功更重要，传统对人类有用的信息作用较小。

What Makes a Good Bug Report for an AI Agent?

什么是适合人工智能代理的优质错误报告？

Lara Khatib, Noble Saji Mathews, Meiyappan Nagappan, Pengyu Nie, Thomas Zimmermann

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

AI总结 研究自动化程序修复代理的优质错误报告，通过统计建模和受控消融分析发现，代理受益于具体可执行且定位好的信息，与人类优质报告有别，如自然语言重现步骤等对代理作用不大，不同模型处理缺失信息方式有差异。

Adversarial Review: Structured Disagreement for Grounded Agentic Code Review

对抗评审：基于结构化分歧的 grounded 智能体代码评审

Eric S. Qiu, Joyce Gill

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 本文提出对抗评审（AR）协议，仅用3个智能体实现结构化分歧的协作代码评审，在LiveCodeBench、SWE-PRBench等基准上优于多智能体基线，证明无需大量智能体即可完成高效代码评审。

Comments Accepted to ICML 2026 Workshop on DL4C

Deep Agentic Search for Repository-Level Code Question Answering: An Empirical Study

面向仓库级代码问答的深度智能体搜索：一项实证研究

Amirkia Rafiei Oskooei, Bora Ilci, Alperen Kayim, Mehmet Egemen Uzun, Berat Can, Kaan Emre Kara, Ozan Orhan, Mehmet S. Aktas

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

AI总结 该研究在SWE-QA基准上对比语义搜索与深度智能体搜索的代码问答效果，发现语义搜索正确率更高、成本更低，深度智能体搜索存在交接环节的新失败问题。

Comments 41 pages, 21 figures, 6 tables. Under review at a journal

Agentic Coding in the Wild: Characterizing GitHub Copilot Traces at Production Scale

野外环境下的智能体编码：生产规模下GitHub Copilot轨迹的特征分析

Banruo Liu, Haoran Qiu, Íñigo Goiri, Rodrigo Fonseca, Ricardo Bianchini, Esha Choukse

机构 * Microsoft Azure Research（微软Azure研究院） ； Microsoft Azure（微软Azure） 纠错

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

AI总结 该研究对GitHub Copilot等AI编码智能体的生产规模轨迹进行特征分析，揭示其工作负载特性，设计轻量级空闲预测器，为智能体原生LLM服务基础设施提供实证基础。

AgenticRepair: Multi-Faceted Program Context Engineering for Agentic Vulnerability Repair

AgenticRepair：面向智能体漏洞修复的多维度程序上下文工程

Michael Fu, Qiyue Mei, Patanamon Thongtanunam, Kla Tantithamthavorn

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

AI总结 针对现有智能体漏洞修复方法缺乏多维度程序上下文工程的问题，提出AgenticRepair框架，协调三个LLM子智能体构建三类上下文，在SEC-Bench上取得73%的修复成功率，显著优于基线。

Comments Under Review at IEEE TSE

Code-Augur: Agentic Vulnerability Detection via Specification Inference

Code-Augur：通过规约推断的智能体漏洞检测

Zhengxiong Luo, Mehtab Zafar, Dylan Wolff, Abhik Roychoudhury

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 提出安全规约优先范式，通过显式化智能体假设并运行时反证，结合引导式模糊测试提升漏洞检测能力，在真实项目中比现有智能体检测更多漏洞。

Toward Instructions-as-Code: Understanding the Impact of Instruction Files on Agentic Pull Requests

面向指令即代码：理解指令文件对智能体拉取请求的影响

Ali Arabat, Mohammed Sayagh

机构 * École de Technologie Supérieure 纠错

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

AI总结 通过分析148个项目的15549个智能体PR，发现指令文件对合并率、代码变更量和合并工作量无一致正面影响，但成功项目指令文件更长且结构更清晰，提出“指令即代码”研究方向。

Comments 5 pages, 8 figures, 23rd International Conference on Mining Software Repositories, April 13--14, 2026

What makes a harness a harness: necessary and sufficient conditions for an agent harness

什么使一个工具成为工具：智能体工具的必要和充分条件

Sanderson Oliveira de Macedo

机构 * Federal Institute of Goiás（戈亚斯联邦理工学院） 纠错

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

AI总结 本文通过概念分析，定义了智能体工具的必要和充分条件，并提供了包含/排除测试，以区分智能体工具与智能体框架、SDK、IDE插件等。

Topological collapse of higher-order interactions bottlenecks collective intelligence in AI agent societies

智能体社群中高阶相互作用的拓扑崩溃是集体智能的瓶颈

Shuo Lu, Weicheng Meng, Aijing Yu, Kun Shao, Jian Luan, Ran He, Jian Liang

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

AI总结 该研究发现AI智能体社群中高阶交互的拓扑崩溃会成为集体智能瓶颈，提出HIS和Φ指标，证实该瓶颈与模型无关，为人工社会设计提供了新方向。

Agent Safety Should Be a Runtime Contract

智能体安全应成为运行时契约

Albus W. Ng, Yi Han, Jusheng Zhang, Wenhao Wang

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

AI总结 该研究指出将AI安全仅在训练阶段植入的范式不足，提出智能体安全应是兼具预防与证据层面的运行时契约，通过四类公开证据支撑该立场并给出研究议程。

P$^{3}$: Joint Program-and-Proof Planning for Verified Code Generation

P³：用于验证代码生成的程序与证明联合规划

Zenan Li, Ziran Yang, Peiyang Song, Zhaoyu Li, Kaiyu Yang

机构 * Apodex ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Caltech（加州理工学院） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

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

AI总结 P³是一种用于验证代码生成的程序与证明联合规划的LLM智能体工作流，在三个基准上的求解率优于基线，还降低了API成本与运行时间。

Vibe-FDTR: An agent-oriented framework for reproducible frequency-domain thermoreflectance data analysis

Vibe-FDTR：一种面向智能体的可复现频域热反射数据分析框架

Fuwei Yang, Weiheng Li, Bai Song

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

AI总结 Vibe-FDTR是面向智能体的FDTR数据分析框架，结合领域代码包与智能体技能，在基准测试中表现优异，可降低计算成本与执行时间，助力低门槛可信热计量。

From Human-Centric to Agentic Code Review: The Impact of Different Generations of Generative AI Technology on Review Quality

从以人类为中心到智能体代码审查：不同代际生成式人工智能技术对审查质量的影响

Suzhen Zhong, Shayan Noei, Bram Adams, Ying Zou

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

AI总结 研究不同代际生成式人工智能技术对代码审查质量的影响，通过分析102万条GitHub拉取请求，识别三种人工智能审查者采用模式，将审查讨论建模为交互序列，发现智能体协作模式虽能提高效率，但未提升质量，为设计高效代码审查过程提供实证指导。

Governed Individuation: Cryptographically Decoupling an Agent's Learning from Its Authority

受治理的个体化：通过密码学方式将智能体的学习与其授权方解耦

Xue Qin, Simin Luan, Cong Yang, Zhijun Li

机构 * School of Software, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学软件学院） ； School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院） ； School of Future Science and Engineering, Soochow University（苏州大学未来科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 研究智能体在部署中学习时，运行系统是否仍受操作员授权限制的问题。提出受治理的个体化方法，通过绑定身份摘要和基于语义效果的动作门控保证限制，证明学习等不会扩大权限，实证验证了该方法效果。

Comments Technical companion report. 25 pages, 8 figures

Code Isn't Memory: A Structural Codebase Index Inside a Coding Agent

代码不是内存：编码代理中的结构化代码库索引

Ishaan Bhola, Adithyan Krishnan, Sravanth Kurmala, Mukunda NS

机构 * TransformerOptimus 纠错

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

AI总结 通过消融实验和跨框架对比，研究在固定编码代理框架中增加结构化代码库索引对成本与解决率的影响，发现索引能显著提升定位和解决率且不增加成本。

Comments Code and data: https://github.com/TransformerOptimus/supercoder-eval

A Jagged Frontier: Evaluating Robustness of Code Agents to Semantics-Preserving Transformations

锯齿状前沿：评估代码智能体对语义保留转换的鲁棒性

Hasan Najib Mahmud, Shreya Gupta, Isha Chaudhary, Nathaniel Enis, Ravi Mangal, Gagandeep Singh, Corina Pasareanu

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

AI总结 该研究评估AI代码智能体对语义保留代码转换的鲁棒性，发现其存在锯齿状鲁棒性前沿，mini-SWE agent更鲁棒，顶级模型仍易受此类扰动影响，引发部署可靠性担忧。

Comments 18 pages, 6 figures

EEG-SpikeAgent: Agentic Closed-Loop Program Synthesis for Automated EEG Spike Detection

EEG-SpikeAgent：用于自动脑电图尖峰检测的智能闭环程序合成

Sonali Santhosh, Kelly Shuhong Yu, Eugene Chang, Jonathan Kim, Kie Shidara, Danilo Bernardo

机构 * Dept. of Brain and Cognitive Sciences, Massachusetts Institute of Technology（脑科学与认知科学系，麻省理工学院） ； Dept. of Neuroscience, University of California, Berkeley（神经科学系，加州大学伯克利分校） ； Dept. of Neurology and Neurologic Sciences, Stanford University（神经病学与神经科学系，斯坦福大学） ； Weill Institute of Neurology and Neurosciences, University of California, San Francisco（Weill神经医学研究所，加州大学旧金山分校） ； University of California, San Francisco（加州大学旧金山分校） 纠错

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

AI总结 研究利用大语言模型智能系统，为头皮脑电图尖峰检测生成信号处理特征。核心方法是迭代提出特征模块并执行代码生成表格特征，评估性能后反馈优化。贡献是实现可审核的脑电图特征工程自动化。

Comments 7 pages, 5 figures