AI Agent

AI Agent for Reverse-Engineering Legacy Finite-Difference Code and Translating to Devito

AI Agent 用于逆向工程遗留有限差分代码并转换为 Devito

Yinghan Hou, Zongyou Yang

机构 * Department of Earth Science and Engineering（地球科学与工程系） ； Imperial College London（帝国理工学院伦敦分校） ； Department of Computer Science（计算机科学系） ； University College London（伦敦大学学院） 纠错

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

AI总结 本研究提出一个集成 AI Agent 框架，结合检索增强生成（RAG）和开源大语言模型，通过多阶段迭代工作流将遗留有限差分代码转换为 Devito 环境，并引入强化学习反馈机制实现动态自适应代码翻译。

Comments 14 pages, 7 figures

LLM-as-Code: Agentic Programming for Agent Harness

LLM即代码：面向Agent框架的编程范式

Junjia Qi, Zichuan Fu, Jingtong Gao, Wenlin Zhang, Hanyu Yan, Xian Wu, Xiangyu Zhao

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Tencent Jarvis Lab（腾讯贾维斯实验室） 纠错

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

AI总结 针对LLM作为编排器导致控制流幻觉和不可靠执行的问题，提出Agentic Programming范式，由程序控制所有流程，LLM仅作为代码组件在需要推理或生成时被调用，显著提升长序列操作的稳定性。

Comments Accepted at the KDD 2026 Workshop on Agentic Software Engineering (AgenticSE)

Agentic Agile-V: From Vibe Coding to Verified Engineering in Software and Hardware Development

Agentic Agile-V: 从Vibe编码到验证工程在软件和硬件开发中

Christopher Koch

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 本文研究了代理AI在软件和硬件开发中的应用，提出Agentic Agile-V框架，通过SCOPE-V循环将对话意图转化为结构化工程成果，并贡献了最小输入艺术品类税、对话到合同门、风险自适应工作流和证据包接受模型。

Comments 7 pages, 1 figure

AdaCoder: An Adaptive Planning and Multi-Agent Framework for Function-Level Code Generation

Yueheng Zhu, Chao Liu, Xuan He, Xiaoxue Ren, Zhongxin Liu, Ruwei Pan, Hongyu Zhang

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

Agentic Publication Protocol: An Attempt to Modernize Scientific Publication

Agentic Publication Protocol：科学出版现代化的一次尝试

Sirui Lu, Xiao-Liang Qi

机构 * Max-Planck-Institut für Quantenoptik（马克斯·普朗克量子光学研究所） ； Munich Center for Quantum Science and Technology（慕尼黑量子科学与技术中心） ； Leinweber Institute for Theoretical Physics（莱因韦伯理论物理研究所） 纠错

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

AI总结 提出Agentic Publication Protocol（APP），一种将论文与代码、数据、环境信息及智能体指令打包的轻量级仓库格式，使未来研究者能直接使用操作知识。

Comments 16 pages, 5 figures and 1 table

MoCA-Agent: A Market-of-Claims Code Agent for Financial and Numerical Reasoning

MoCA-Agent: 一种用于金融和数值推理的声明市场代码智能体

Abdelrahman Abdallah, AbdelRahim A. Elmadany, Sameh Al Natour, Hasan Cavusoglu, Adam Jatowt, Muhammad Abdul-Mageed

机构 * University of Innsbruck（因斯布鲁克大学） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Toronto Metropolitan University（多伦多都会大学） 纠错

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

AI总结 提出MoCA-Agent，通过声明级验证和代码生成解决金融表格问答中的数值推理错误，在十个基准上取得强性能。

Agent-Sentry: Bounding LLM Agents via Execution Provenance

Agent-Sentry: 通过执行溯源界定了LLM代理

Rohan Sequeira, Stavros Damianakis, Umar Iqbal, Konstantinos Psounis

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Washington University in St. Louis（圣路易斯华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Agent Sentry，通过学习代理良性执行的边界来检测恶意行为，有效阻止注入攻击，同时允许良性执行。

FullStack-Agent: Enhancing Agentic Full-Stack Web Coding via Development-Oriented Testing and Repository Back-Translation

全栈代理：通过面向开发的测试和仓库反翻译增强全栈网页编码

Zimu Lu, Houxing Ren, Yunqiao Yang, Ke Wang, Zhuofan Zong, Mingjie Zhan, Hongsheng Li

机构 * Multimedia Laboratory (MMLab), The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学多媒体实验室） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

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

AI总结 FullStack-Agent通过面向开发的测试和仓库反翻译提升全栈网页编码能力，其多代理框架和自我改进方法在多个测试用例中表现出色。

Code as Agent Harness

代码作为代理工具

Xuying Ning, Katherine Tieu, Dongqi Fu, Tianxin Wei, Zihao Li, Yuanchen Bei, Jiaru Zou, Mengting Ai, Zhining Liu, Ting-Wei Li, Lingjie Chen, Yanjun Zhao, Ke Yang, Bingxuan Li, Cheng Qian, Gaotang Li, Xiao Lin, Zhichen Zeng, Ruizhong Qiu, Sirui Chen, Yifan Sun, Xiyuan Yang, Ruida Wang, Rui Pan, Chenyuan Yang, Dylan Zhang, Liri Fang, Zikun Cui, Yang Cao, Pan Chen, Dorothy Sun, Ren Chen, Mahesh Srinivasan, Nipun Mathur, Yinglong Xia, Hong Li, Hong Yan, Pan Lu, Lingming Zhang, Tong Zhang, Hanghang Tong, Jingrui He

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Meta ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 本文探讨了代码在代理系统中的作用，提出了一种统一的视角，将代码视为代理基础设施的基础，并讨论了代理工具接口、机制以及扩展到多代理系统的挑战。

Comments GitHub: https://github.com/YennNing/Awesome-Code-as-Agent-Harness-Papers

Dive into Claude Code: The Design Space of Today's and Future AI Agent Systems

深入Claude代码：当今及未来AI代理系统的设计空间

Jiacheng Liu, Xiaohan Zhao, Xinyi Shang, Zhiqiang Shen

机构 * VILA Lab, Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学VILA实验室） ； University College London（伦敦大学学院） 纠错

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

AI总结 本文分析Claude代码架构及其与OpenClaw的对比，揭示驱动设计的五个人类价值观，并探讨未来AI代理系统的六个开放设计方向。

Comments Tech report. Code at: https://github.com/VILA-Lab/Dive-into-Claude-Code

AI Agentic Programming: A Survey of Techniques, Challenges, and Opportunities

Huanting Wang, Jingzhi Gong, Huawei Zhang, Jie Xu, Zheng Wang

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

AutoGen Studio: A No-Code Developer Tool for Building and Debugging Multi-Agent Systems

Victor Dibia, Jingya Chen, Gagan Bansal, Suff Syed, Adam Fourney, Erkang Zhu, Chi Wang, Saleema Amershi

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

Comments 8 pages

Dissecting model behavior through agent trajectories

通过智能体轨迹剖析模型行为

Gaurav Gupta, Vatshank Chaturvedi, Jun Huan, Anoop Deoras

机构 * AWS AI Labs（AWS人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出“意图-执行差距”概念，并设计Simple Strands Agent（SSA）框架，通过分析138k条轨迹揭示模型在自主问题解决中的行为差异。

Comments 106 pages, 50 Figures, 16 Tables

When Errors Become Narratives: A Longitudinal Taxonomy of Silent Failures in a Production LLM Agent Runtime

当错误成为叙事：生产级LLM Agent运行时中静默故障的纵向分类

Wei Wu

机构 * Independent researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 通过八周对生产级个人助手Agent运行时的研究，识别出28次静默故障，提出五类机制导向分类，其中D类（链式幻觉与捏造）为LLM特有且最危险，系统会生成流畅可信的虚假叙事。

Comments 18 pages, 5 figures, 2 tables. 22 incident postmortems and all defense-framework artifacts publicly available at https://github.com/bisdom-cell/openclaw-model-bridge; governance engine on PyPI (openclaw-ontology-engine)

AgentGA: Evolving Code Solutions in Agent-Seed Space

AgentGA：在Agent-Seed空间中进化代码解决方案

David Y. Y. Tan, Kellie Chin, Jingxian Zhang

机构 * Diagnostics Development Hub (DxD Hub)（诊断开发中心（DxD中心）） ； Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（科学、技术和研究局（A*STAR）） 纠错

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

AI总结 AgentGA通过优化Agent-Seed提升自主代码生成性能，其在16场比赛中平均超越人类71.90%，胜率高达51.9%。

Comments 30 pages total (9-page main text + references + appendix), 5 figures, 9 tables

AgenticSCR: An Autonomous Agentic Secure Code Review for Immature Vulnerabilities Detection

AgenticSCR: 一种用于检测初期漏洞的自主代理安全代码审查

Wachiraphan Charoenwet, Kla Tantithamthavorn, Patanamon Thongtanunam, Hong Yi Lin, Minwoo Jeong, Ming Wu

机构 * The University of Melbourne（墨尔本大学） ； Monash University（莫纳什大学） 纠错

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

AI总结 AgenticSCR通过结合LLMs、自主决策和语义记忆，有效检测预提交阶段的初期漏洞，优于传统SAST工具和静态LLM基线。

Comments Accepted at the 41st IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE'26 Industry-Track)

Bayesian-Agent: Posterior-Guided Skill Evolution Across LLM Agent Harnesses

Bayesian-Agent：面向LLM Agent框架的后验引导技能演化

Xiaojun Wu, Cehao Yang, Honghao Liu, Xueyuan Lin, Wenjie Zhang, Zhichao Shi, Xuhui Jiang, Chengjin Xu, Jia Li, Jian Guo

机构 * IDEA Research（IDEA研究院） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； DataArcTech Ltd.（DataArcTech有限公司） 纠错

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

AI总结 提出Bayesian-Agent框架，将可复用技能视为假设，通过后验分布指导技能演化（如修补、拆分、压缩等），在多个基准上显著提升性能，表明Agent技能演化应视为后验引导的框架优化。

Comments 20 pages, 11 figures

From Anatomy to Smells: An Empirical Study of SKILL.md in Agent Skills

从解剖到气味：Agent技能中SKILL.md的实证研究

David Boram Hong, Aaron Imani, Iftekhar Ahmed

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

AI总结 对238个真实Agent技能的SKILL.md文件进行定性分析，构建语义组件分类法，通过多源文献综述识别最佳实践并定义技能气味，开发自动检测器发现超过99%的文件存在气味且难以消除。

Harmless Yet Harmful: Neutral Prompting Attacks for Stealthy Hallucination Steering in Agent Skills

无害却有害：针对Agent技能中隐蔽幻觉引导的中性提示攻击

Chia-Yi Hsu, Chia-Mu Yu, Chun-Ying Huang, Jun Sakuma

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； National Yang Ming Chiao Tung University（阳明交通大学） ； Department of Electronics and Electrical Engineering（电子与电气工程系） ； School of Computing（计算学院） ； Institute of Science Tokyo（东京科学研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出中性提示攻击（NPA），通过语义上看似无害的指令（如鼓励想象和详尽性）增加代码生成Agent的包幻觉倾向，从而引入软件供应链风险，并评估了其对多种编码LLM的有效性和逃避防御的能力。

Comments under review

SEMAG: Self-Evolutionary Multi-Agent Code Generation

SEMAG：自演化多智能体代码生成

Yulin Peng, Haowen Hou, Xinxin Zhu, Ying Tiffany He, F. Richard Yu

机构 * College of Computer Science and Software Engineering, Shenzhen University, China（深圳大学计算机科学与软件工程学院） ； Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (SZ), China（广东省人工智能与数字经济发展实验室（深圳）） ； School of Information Technology, Carleton University, Canada（卡尔顿大学信息技术学院） 纠错

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

AI总结 SEMAG通过自演化多智能体框架提升代码生成适应性，实现更高准确率和更强的模型自适应能力。

Beyond Local Code Optimization: Multi-Agent Reasoning for Software System Optimization

超越局部代码优化：软件系统优化的多智能体推理

Huiyun Peng, Parth Vinod Patil, Antonio Zhong Qiu, George K. Thiruvathukal, James C. Davis

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

AI总结 本文提出多智能体框架，通过整合控制流、数据流与架构依赖信号，实现微服务系统的整体优化，提升吞吐量和响应时间。

DoVer: Intervention-Driven Auto Debugging for LLM Multi-Agent Systems

DoVer：基于干预的LLM多智能体系统自动调试

Ming Ma, Jue Zhang, Fangkai Yang, Yu Kang, Qingwei Lin, Saravan Rajmohan, Dongmei Zhang

机构 * Institute of Neuroscience, State Key Laboratory of Brain Cognition and Brain-inspired Intelligence Technology, Center for Excellence in Brain Science and Intelligence Technology, Chinese Academy of Sciences, Shanghai, 200031, China（中国科学院神经科学研究所、脑认知与脑启发智能技术重点实验室、脑科学与智能技术卓越中心、中国科学院、上海） ； University of Chinese Academy of Sciences, School of Future Technology, Beijing, 100049, China（中国科学院大学、未来技术学院、北京） ； Microsoft（微软公司） 纠错

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

AI总结 DoVer通过干预驱动的调试方法，显著提高了LLM多智能体系统的可靠性，实现了高比例的失败试验修复和任务进展。

Veri-Sure: A Contract-Aware Multi-Agent Framework with Temporal Tracing and Formal Verification for Correct RTL Code Generation

Veri-Sure：一种具有时间追踪和形式验证的合同感知多智能体框架，用于正确RTL代码生成

Jiale Liu, Taiyu Zhou, Tianqi Jiang

机构 * School of Physics and Astronomy, The University of Edinburgh, Edinburgh, UK（物理与天文学院，爱丁堡大学，爱丁堡，英国） ； State Key Laboratory of Analog and Mixed-Signal VLSI, University of Macau, Macau（模拟与混合信号VLSI国家重点实验室，澳门大学，澳门） ； School of Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen, Shenzhen, China（科学与工程学院，香港中文大学（深圳）） 纠错

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

AI总结 Veri-Sure通过合同感知多智能体框架结合时间追踪与形式验证，实现高正确性的RTL代码生成，优于独立LLMs和传统智能体系统。

Professional Software Developers Don't Vibe, They Control: AI Agent Use for Coding in 2025

专业软件开发者不随性，他们掌控：2025年AI代理在编程中的使用

Ruanqianqian Huang, Avery Reyna, Sorin Lerner, Haijun Xia, Brian Hempel

机构 * Cornell University（康奈尔大学） 纠错

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

AI总结 本文探讨了2025年经验丰富的软件开发人员如何利用AI代理进行编程，发现开发人员通过保持自主权和专业知识来控制代理行为，以确保软件质量。

MAGIS: LLM-Based Multi-Agent Framework for GitHub Issue Resolution

Wei Tao, Yucheng Zhou, Yanlin Wang, Wenqiang Zhang, Hongyu Zhang, Yu Cheng

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

MapCoder: Multi-Agent Code Generation for Competitive Problem Solving

Md. Ashraful Islam, Mohammed Eunus Ali, Md Rizwan Parvez

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

A measurement substrate for agentic Kubernetes operations: Methodology and a case study in retrieval-compounding falsification

面向代理化 Kubernetes 操作的测量基础：方法论与检索复合证伪案例研究

Joshua Odmark, Gideon Rubin, Deon van der Vyver

机构 * Independent（独立） ； LDE ； Cognyx 纠错

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

AI总结 提出一个闭环测量框架 agent-breakage，通过注入故障、评分响应并累积带标签元组，解决 Kubernetes 操作代理经验声明的不可证伪性问题，并在案例研究中发现检索复合能力被三个混杂因素（pgvector 索引错误、+19% 选择偏差、小样本夸大效应约 3 倍）所掩盖。

Comments 22 pages. Code at https://github.com/odmarkj/agent-breakage tag v0.1.0 (Apache 2.0). Source repo at https://github.com/odmarkj/agent-breakage-paper tag arxiv-v1

SW-$A^2$-Bench: Benchmarking Autonomous Software Agent Generation for Agentic Web

SW-$A^2$-Bench: 面向智能体网络的自主软件智能体生成基准测试

Linyao Chen, Bo Huang, Qinlao Zhao, Shuai Shao, Zhi Han, Zicai Cui, Ziheng Zhang, Guangtao Zeng, Wenzheng Tang, Yikun Wang, Yuanjian Zhou, Zimian Peng, Yong Yu, Weiwen Liu, Hiroki Kobayashi, Weinan Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The University of Tokyo（东京大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Nankai University（南开大学） ； Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学） ； Queen’s University（女王大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 提出首个软件智能体生成基准SW-$A^2$-Bench，通过编码智能体自动将代码仓库转化为自主软件智能体，评估生成智能体的忠实性与互操作性，以扩展智能体网络规模。

CP-Agent: Agentic Constraint Programming

CP-Agent：代理约束编程

Stefan Szeider

机构 * TU Wien（维也纳技术大学） 纠错

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

AI总结 CP-Agent通过代理工作流实现约束编程问题的高效求解，展示了最少指导优于详细指导，并揭示了任务管理工具对建模任务的双重影响。

Knowledge-Guided Multi-Agent Framework for Application-Level Software Code Generation

Qian Xiong, Bo Yang, Weisong Sun, Yiran Zhang, Tianlin Li, Yang Liu, Zhi Jin

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