代码大模型 / AI 编程

ProcCtrlBench: Evaluating Process-Level Defects and Control Preservation in LLM Coding Agents

ProcCtrlBench: 评估LLM编码智能体中的过程级缺陷与控制保持

Jiawei He, Jie Jia, Chenbo Liu, Chaoyi Xue, Yapeng Song, Xikai Yang, Dong Sun

机构 * Amap, Alibaba Group（阿里云） 纠错

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

AI总结 提出ProcCtrlBench基准，通过可复用的缺陷本体和标准化轨迹表示，从过程证据而非仅最终结果评估LLM编码智能体的执行质量，并引入控制保持量化执行过程的可解释性、可中断性等属性。

Comments 22 pages, 8 figures

SWE-Adept: An LLM-Based Agentic Framework for Deep Codebase Analysis and Structured Issue Resolution

SWE-Adept：基于LLM的深度代码库分析与结构化问题解决代理框架

Kang He, Kaushik Roy

机构 * Electrical and Computer Engineering, Purdue University（电子工程与计算机工程系，普渡大学） 纠错

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

AI总结 提出SWE-Adept双代理框架，通过代理引导的深度优先搜索进行代码定位，结合自适应规划和结构化问题解决，在SWE-Bench上提升端到端解决率最多4.3%。

Helicase: Uncertainty-Guided Supply Chain Knowledge Graph Construction with Autonomous Multi-Agent LLMs

Helicase: 不确定性引导的供应链知识图谱构建与自主多智能体大语言模型

Yunbo Long, Haolang Zhao, Ge Zheng, Alexandra Brintrup

机构 * Department of Engineering, University of Cambridge（剑桥大学工程系） ； The Alan Turing Institute（艾伦·图灵研究所） 纠错

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

AI总结 提出Helicase，一种基于多智能体大语言模型的自主系统，通过不确定性引导的迭代验证和知识图谱构建，解决供应链中需要多跳推理的结构化推断问题，并引入SCQA基准评估。

Declarative Data Services: Structured Agentic Discovery for Composing Data Systems

声明式数据服务：用于组合数据系统的结构化智能体发现

Shanshan Ye, Duo Lu

机构 * Northeastern University（东北大学） ； Brown University（布朗大学） 纠错

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

AI总结 提出声明式数据服务（DDS）架构，通过分层类型契约将全局搜索分解为有界子搜索，解决无界智能体发现无法稳定收敛的问题，并在交易后端工作负载上验证其有效性。

Comments Accepted at AI Agents for Discovery in the Wild (AID-Wild), Workshop at ACM CAIS 2026