AI Agent

MetaDrive: Composing Diverse Driving Scenarios for Generalizable Reinforcement Learning

Quanyi Li, Zhenghao Peng, Lan Feng, Qihang Zhang, Zhenghai Xue, Bolei Zhou

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

Comments Source code, documentation, and demo video are available at https://metadriverse.github.io/metadrive . More research projects based on MetaDrive simulator are listed at https://metadriverse.github.io

Program Synthesis Guided Reinforcement Learning for Partially Observed Environments

Yichen David Yang, Jeevana Priya Inala, Osbert Bastani, Yewen Pu, Armando Solar-Lezama, Martin Rinard

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

Journal ref NeurIPS 2021

Gym-$μ$RTS: Toward Affordable Full Game Real-time Strategy Games Research with Deep Reinforcement Learning

Shengyi Huang, Santiago Ontañón, Chris Bamford, Lukasz Grela

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

Comments Accepted to IEEE Conference of Games (COG) 2021. See the blog post at https://wandb.ai/vwxyzjn/gym-microrts-paper/reports/Gym-RTS-Toward-Affordable-Deep-Reinforcement-Learning-Research-in-Real-Time-Strategy-Games--Vmlldzo2MDIzMTg and the source code at https://github.com/vwxyzjn/gym-microrts-paper

Attend What You Need: Motion-Appearance Synergistic Networks for Video Question Answering

Ahjeong Seo, Gi-Cheon Kang, Joonhan Park, Byoung-Tak Zhang

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

Comments ACL 2021

Learning Long-term Visual Dynamics with Region Proposal Interaction Networks

Haozhi Qi, Xiaolong Wang, Deepak Pathak, Yi Ma, Jitendra Malik

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

Comments ICLR 2021; Code: https://github.com/HaozhiQi/RPIN Website: https://haozhiqi.github.io/RPIN/ v5: update PHYRE results of each evaluation fold

Symmetry-Based Disentangled Representation Learning requires Interaction with Environments

Hugo Caselles-Dupré, Michael Garcia-Ortiz, David Filliat

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

Comments 33rd Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2019), Vancouver, Canada

How to Design a Program Repair Bot? Insights from the Repairnator Project

Simon Urli, Zhongxing Yu, Lionel Seinturier, Martin Monperrus

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

Journal ref Proceedings of ICSE, Software Engineering in Practice, 2018

From Prompts to Contracts: Harness Engineering for Auditable Enterprise LLM Agents

从提示到契约：用于可审计企业大语言模型代理的 harness 工程

Joongho Ahn, Moonsoo Kim

机构 * AI Leadership Research Center（人工智能领导力研究中心） 纠错

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

AI总结 研究针对企业大语言模型应用从原型到产品化的需求，提出 harness 工程方法，在韩国企业数据切片上实例化并评估三个问题，包括契约保留、模型替换检查及代码执行效果，形成可将原型转为可审计应用的工程模式。

Comments 32 pages, 6 figures, 16 tables. Reference implementation and evaluation artifacts: https://github.com/hammerbaki/enterprise-llm-agent-harness (archived at https://doi.org/10.5281/zenodo.21269426)

The Observability Gap: Why Output-Level Human Feedback Fails for LLM Coding Agents

可观性缺口：为何输出级人类反馈在LLM编码代理中失效

Yinghao Wang, Cheng Wang

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

AI总结 研究发现，LLM编码代理在缺乏预定义功能的情况下，通过轻量级人类反馈构建可重用函数库时，输出反馈无法有效识别根因，导致持续失败模式。

Comments Accepted to CHI 2026 Workshop on Human-Agent Collaboration

Learning the Value Systems of Agents with Preference-based and Inverse Reinforcement Learning

基于偏好和逆强化学习的学习代理价值系统

Andrés Holgado-Sánchez, Holger Billhardt, Alberto Fernández, Sascha Ossowski

机构 * Universidad Rey Juan Carlos（雷乌安卡洛斯大学） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(comments,journal_ref)；autonomous agent(comments,journal_ref)；multi-agent(comments,journal_ref)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出了一种基于偏好和逆强化学习的方法，用于自动从观察和人类示范中学习代理的价值系统，以解决不同用户价值系统差异带来的协议一致性问题。

Comments 42 pages, 5 figures. Published in Journal of Autonomous Agents and Multi-Agent Systems

Journal ref Holgado-Sánchez, A., Billhardt, H., Fernández, A., Ossowski, S. Learning the value systems of agents with preference-based and inverse reinforcement learning. Autonomous Agents Multi-Agent Systems 40, 4 (2026)

$\texttt{Aether.jl}$ : A High-Performance 3D MHD and Multifluid Dust Code Written in a Dynamic Language with an Interactive Human-AI Development Framework

Aether.jl：一种用动态语言编写、具备人机交互开发框架的高性能三维磁流体与多流体尘埃代码

Ka Wai Ho

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

AI总结 Aether.jl是一款用Julia编写的高性能三维磁流体与多流体尘埃代码，采用交互式人机开发框架，单GPU性能优于C++代码，在Frontier超算4096个GCD上并行效率超93%，支持CPU、GPU运行，已公开。

Comments 25 pages, 16 figures

From crown candidates to neighborhood screening: integrating optical GeoAI and spatial modeling for urban-canopy assessment in Davis, California

从树冠候选到邻域筛选：整合光学地理人工智能与空间建模用于加利福尼亚州戴维斯市的城市树冠评估

Mohammadreza Narimani, Shreyan Mitra, Parastoo Farajpoor

专题命中 软件智能体 ：planning(abstract)；workflow(abstract)

AI总结 本研究整合光学GeoAI与空间建模，利用2022年影像在戴维斯市生成树冠筛选层，绘制了该市9.37%的树冠，验证了其与热环境的关联，为城市规划提供支持。

Comments 17 pages, 10 figures + 5 supplementary figures, 7 tables. Preprint submitted to Taylor & Francis. Code: https://github.com/MohammadrezaNarimaniUCDavis/Davis_Urban_Canopy_GeoAI Data: https://doi.org/10.5281/zenodo.21925527

Mechanist: AI as a Scientific Instrument for Discovering the Mechanisms of Intelligence

Mechanist：作为科学仪器的AI，用于发现智能的机制

Mengru Wang, Junfeng Fang, Shuofei Qiao, Zhenqian Xu, Haoming Xu, Haoxiong Wang, Shumin Deng, Linyi Yang, Zhixiang Cui, Xin Xu, Yunzhi Yao, Buqiang Xu, Fei Shen, Haozhe Luo, Yunxiang Wei, Ningyu Zhang, Julian McAuley, Tat Seng Chua, Huajun Chen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Heriot-Watt University（赫瑞瓦特大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； University of California, San Diego（加利福尼亚大学圣迭戈分校） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

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

AI总结 本研究推出智能体系统Mechanist，以AI为科学仪器自主发现AI智能机制，其生成假设更有价值、实验更可靠，还能发现安全风险、构建信念机制理论并转化为提升模型性能的干预措施。

Comments Work in progress

HINT: Toward an Executable Hardware-Intent Representation Layer for LLM-Driven RTL Generation

HINT：面向大语言模型驱动的RTL生成的可执行硬件意图表示层

Tairan Cheng, Yi Liu, Dongsheng Zuo, Zhengyuan Shi, Hongji Zhang, Xiangfei Hu, Maoshuo He, Hao Yan, Qiang Xu

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

AI总结 本文提出HINT可执行硬件意图表示层，用于LLM驱动的RTL生成，在7个算子案例中全量生成合规可综合RTL，面积较人工实现及直接C2RTL结果显著降低，还验证了其在各类复杂设计中的有效性。

FronTalk: Benchmarking Front-End Development as Conversational Code Generation with Multi-Modal Feedback

FronTalk: 以多模态反馈进行对话式代码生成的前端开发基准测试

Xueqing Wu, Zihan Xue, Da Yin, Shuyan Zhou, Kai-Wei Chang, Nanyun Peng, Yeming Wen

机构 * Meta Superintelligence Labs（Meta超智能实验室） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Duke University（杜克大学） 纠错

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

AI总结 提出FronTalk基准，通过多轮对话和多模态反馈（文本与视觉指令）评估前端代码生成，发现模型存在遗忘和视觉反馈理解困难，提出AceCoder方法有效减少遗忘并提升性能。

Comments CoLM 2026

RepoOMP: Repository-Aware Hotspot OpenMP Parallelization via Dependency-Aware Context Reduction

RepoOMP：基于仓库感知的热点OpenMP并行化方法——通过依赖感知的上下文缩减

Yongjie Qian, Ke Gao, Zhibin Zhang, Shaohui Peng, Ling Li

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

AI总结 RepoOMP是一种混合框架，通过构建MAP和STC，在951个热点上实现平均加速比8.23×至8.96×，降低智能体令牌成本，为仓库热点并行化提供证据引导的工作流。

OctoLong: Mid-Training On Cross-Repository Code Contexts Enhances Long-Context Modeling

OctoLong：跨仓库代码上下文的训练中优化增强长上下文建模

Indraneil Paul, Falko Helm, Goran Glavaš, Iryna Gurevych

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

AI总结 该研究提出OctoLong流水线，通过跨仓库代码上下文的训练中优化，训练出OctoLong-Instruct长上下文开源LMs，用其替代12%传统语料库可显著提升长上下文相关任务性能及短场景API使用能力。

An eightfold equivalence-preserving speedup of the JUNO OMILREC vertex and energy reconstruction

JUNO OMILREC顶点与能量重建的八倍等效保持加速

Guangbao Sun, Qishan Liu, Wenjie Wu, Jun Cao, Xuefeng Ding, Wenxing Fang, Wuming Luo, Liangjian Wen, Zeyuan Yu, Xiang Zhou

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

AI总结 本研究针对JUNO的OMILREC重建算法，通过分阶段等效保持优化实现了最高8.6倍的单线程加速，保持物理输出一致，为大型探测器似然重建加速提供了可转移模板。

Comments 7 pages, 1 figure

MindForge: Teaching Small Language Models Whole-Life-Cycle Software Engineering via Source-Free Program Synthesis

MindForge：通过无源码程序合成教小型语言模型全生命周期软件工程

Yihao Chen, Shi Chang, Khaled Chawa, Feng Lin, Boyuan Chen, Shaowei Wang, Ahmed E. Hassan

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

AI总结 研究针对小型语言模型从零构建程序的挑战，提出MindForge构建全生命周期无源码训练环境，微调Qwen3.6-27B后在ProgramBench及7个软件工程基准上性能显著提升。

Retrieve, Schedule, Reflect: LLM Agents for Chip QoR Optimization

检索、调度、反思：用于芯片QoR优化的LLM代理

Yikang Ouyang, Yang Luo, Dongsheng Zuo, Yuzhe Ma

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；agentic(abstract)

AI总结 本文提出基于LLM的代理框架，通过与EDA工具交互实现芯片优化调度，利用检索增强生成和帕累托驱动反馈提升QoR，实验显示其在时序改进、能耗和面积上优于强化学习等黑盒方法。

CORVUS: Context Optimization and Reduction Via Underlying Synchronization for LLM Coding Agents

CORVUS：通过底层同步实现大语言模型编码代理的上下文优化与缩减

Mingwei Zheng, David OBrien, Siwei Cui, Pardis Pashakhanloo, Rajdeep Mukherjee, Myeongsoo Kim, Sachit Kuhar

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

AI总结 研究针对大语言模型编码代理传统轨迹架构问题，提出CORVUS架构解耦文件读取与观察，通过维护同步注册表注入当前内容，经实验评估，该架构能减少输入令牌、缩短提示并减少推理周期，保持通过率。

CodeEvo: Interaction-Driven Synthesis of Code-centric Data through Hybrid and Iterative Feedback

CodeEvo：通过混合和迭代反馈以交互驱动方式合成以代码为中心的数据

Qiushi Sun, Jinyang Gong, Lei Li, Qipeng Guo, Fei Yuan

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； New York University（纽约大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

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

AI总结 为解决高质量指令-代码对获取难题，提出双智能体架构CodeEvo，审查器制定模式并结合混合验证协议，构建CodeEvo-100K数据集，实验表明基于此数据微调的模型在代码生成基准测试中表现出色。

Comments ACL 2026 (Oral)

CodexGraph: Bridging Large Language Models and Code Repositories via Code Graph Databases

CodexGraph：通过代码图数据库连接大型语言模型和代码库

Xiangyan Liu, Bo Lan, Zhiyuan Hu, Yang Liu, Zhicheng Zhang, Fei Wang, Michael Shieh, Wenmeng Zhou

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

AI总结 研究旨在解决大型语言模型处理整个代码库的难题，提出通过将LLM代理与代码库图数据库接口集成的CodexGraph系统，利用图数据库特性实现精确上下文检索和代码导航，经多基准评估及实际应用开发，展现其在软件工程中的竞争力与潜力。

Comments work in progress

CEO-Bench: Can Agents Play the Long Game?

CEO-Bench：智能体能否玩转长期博弈？

Haozhe Chen, Karthik Narasimhan, Zhuang Liu

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

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

AI总结 提出CEO-Bench，通过模拟500天运营初创公司的任务，评估语言模型智能体在长期、不确定、动态环境下的综合决策能力。

Bespoke-Card: Why Tune When You Can Generate? Synthesizing Workload-Specific Cardinality Estimators

Bespoke-Card：为何调优而非生成？合成工作负载特定的基数估计器

Johannes Wehrstein, Anton Winter, Timo Eckmann, Carsten Binnig

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；planning(abstract)

AI总结 提出Bespoke-Card系统，通过智能体驱动合成工作负载特定的基数估计器，利用结构化q-error反馈和课程学习等策略，在JOB上降低33%总运行时间和41%中位数q-error。

Comments Accepted for AIDB@VLDB'26 (Boston)

Context-Dependent Affordance Computation in Vision-Language Models

视觉-语言模型中基于情境的可及性计算

Murad Farzulla

机构 * Dissensus AI ； King’s College London（伦敦国王学院） 纠错

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

AI总结 本研究揭示视觉-语言模型中可及性计算的高度情境依赖性，通过大规模实验显示超过90%的词汇描述受情境影响，提出动态本体投影方法替代静态世界建模。

Comments 33 pages, 13 tables, 3 figures. Code available at: https://github.com/studiofarzulla/semantic-vision

ORCAID: Oblique Rule-Based Continuous-Action Interpretation for Deep RL Policies

ORCAID：用于深度强化学习策略的基于斜规则的连续动作解释

Ignacio D. Lopez-Miguel, Ezio Bartocci, Thomas Eiter, Martin Tappler

机构 * TU Wien（维也纳技术大学） 纠错

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

AI总结 针对强化学习中连续动作空间下可解释性难题，提出ORCAID方法，通过高效斜决策树训练算法，经三阶段分割搜索提取基于规则的可解释策略，在多环境评估中表现良好，能保持性能并提升原深度强化学习策略。

Comments 33 pages, 8 figures, accompanying source code available at https://gitlab.tuwien.ac.at/ignacio.lopez/ORCAID

LLM-as-a-Verifier: A General-Purpose Verification Framework

LLM-as-a-Verifier：一种通用验证框架

Jacky Kwok, Shulu Li, Pranav Atreya, Yuejiang Liu, Yixing Jiang, Chelsea Finn, Marco Pavone, Ion Stoica, Azalia Mirhoseini

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； NVIDIA Research（英伟达研究院） 纠错

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

AI总结 该工作将验证确定方案正确性的能力作为大模型新扩展轴，提出无需额外训练的通用LLM验证框架，生成连续评分，在多基准上取得SOTA性能，还可用于强化学习等场景。

Comments Code: https://github.com/llm-as-a-verifier/llm-as-a-verifier Website: https://llm-as-a-verifier.com

Kwai Summary Attention Technical Report

快手总结注意力技术报告

Chenglong Chu, Guorui Zhou, Guowang Zhang, Han Li, Hao Peng, Hongtao Cheng, Hui Wang, Jian Liang, Jiangxia Cao, Kun Gai, Lingzhi Zhou, Lu Ren, Qi Zhang, Ruiming Tang, Ruitao Wang, Xinchen Luo, Yi Su, Zhiyuan Liang, Ziqi Wang, Boyang Ding, Chengru Song, Dunju Zang, Jiao Ou, Jiaxin Deng, Jijun Shi, Jinghao Zhang, Junmin Chen, Lejian Ren, Minxuan Lv, Qianqian Wang, Qigen Hu, Shiyao Wang, Siyang Mao, Tao Wang, Xingmei Wang, Zhixin Ling, Ziming Li, Zixing Zhang

机构 * Kuaishou（快手） 纠错

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

AI总结 研究长上下文能力这一重要迭代方向，针对标准softmax注意力在长序列下时间复杂度高的问题，提出新路径，通过将历史上下文压缩为可学习总结令牌降低序列建模成本，即提出快手总结注意力机制。

Comments update related works

ContraFix: Skill-Enhanced Contrastive Runtime Analysis for Vulnerability Repair

ContraFix：通过差分运行时证据和技能重用进行代理漏洞修复

Simiao Liu, Fang Liu, Peiding Wang, Taichuan Li, Yinghao Zhu, Xiaoli Lian, Li Zhang

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 本文提出ContraFix框架，通过差分运行时证据和可重用的修复技能，解决大型语言模型代理在自动漏洞修复中的语义误解问题，实现了在SEC-Bench和PatchEval上的高准确率。

Comments Code: https://figshare.com/s/f173c78e44bca88ebaea