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AI 大模型

代码大模型 / AI 编程

代码生成、软件工程智能体、程序修复、测试生成和开发者工具。

2026-04-16 至 2026-04-16 共收录 4 信号源:cs.SE, cs.CL, cs.AI, cs.LG, cs.PL

1. 软件智能体 4 篇

2604.13107 2026-04-16 cs.SE cs.AI cs.LG 82%

Can Coding Agents Be General Agents?

编码代理可以是通用代理吗?

Maksim Ivanov, Abhijay Rana, Gokul Prabhakaran

机构 * Agentic Labs

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

AI总结 本文探讨编码代理能否实现端到端业务流程自动化,发现其在简单任务上表现可靠,但在复杂任务上存在瓶颈,指出领域逻辑与代码执行的衔接是通用性关键障碍。

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2604.14004 2026-04-16 cs.AI cs.CL 81%

Memory Transfer Learning: How Memories are Transferred Across Domains in Coding Agents

记忆迁移学习:编码代理跨领域记忆是如何转移的

Kangsan Kim, Minki Kang, Taeil Kim, Yanlai Yang, Mengye Ren, Sung Ju Hwang

机构 * KAIST(韩国国立科学技术院) New York University(纽约大学)

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

AI总结 本文研究了记忆迁移学习,通过统一的记忆池跨异构领域提升编码代理性能,发现高层抽象优于低层痕迹,记忆池规模影响迁移效果。

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2604.13108 2026-04-16 cs.SE cs.AI 81%

Formal Architecture Descriptors as Navigation Primitives for AI Coding Agents

形式架构描述符作为AI编码代理的导航原语

Ruoqi Jin

机构 * Independent Researcher(独立研究者)

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

AI总结 本文研究了通过提供形式架构描述符减少AI编码代理在代码库探索中的导航开销,通过实验和观察证明了架构描述符在导航效率和错误检测方面的显著提升。

Comments 4 pages, 4 tables, preprint. Code and data: https://doi.org/10.5281/zenodo.19500105

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2604.13120 2026-04-16 cs.SE cs.AI 62%

AgentForge: Execution-Grounded Multi-Agent LLM Framework for Autonomous Software Engineering

AgentForge: 基于执行的多智能体LLM框架用于自主软件工程

Rajesh Kumar, Waqar Ali, Junaid Ahmed, Najma Imtiaz Ali, Shaban Usman

机构 * International Research Center for Complexity Sciences(复杂科学国际研究中心) Hangzhou International Innovation Institute(杭州国际创新研究院) Beihang University(北京航空航天大学) College of Science, Mathematics and Technology(科学、数学与技术学院) Wenzhou-Kean University(温州-凯恩大学) Fakulti Teknologi Maklumat dan Komunikasi(信息技术与通信学院) Universiti Teknikal Malaysia Melaka(马来西亚Melaka理工大学) Computer Systems Engineering Department(计算机系统工程系) Sukkur IBA University(苏库尔IBA大学) University of Electronic Science and Technology of China(电子科学与技术大学)

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

AI总结 AgentForge通过引入执行验证原则,提升代码正确性验证,实现40.0%的SWE-BENCH Lite解决率,优于单智能体基线。

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