代码大模型 / AI 编程

FastContext: Training Efficient Repository Explorer for Coding Agents

FastContext: 为编码智能体训练高效的仓库探索器

Shaoqiu Zhang, Maoquan Wang, Yuling Shi, Yuhang Wang, Xiaodong Gu, Yongqiang Yao, Tori Gong, Sheng Chen, Rao Fu, Anisha Agarwal, Spandan Grag, Gabriel Ryan, Colin Merkel, Yufan Huang, Shengyu Fu

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

AI总结 提出专用探索子智能体FastContext，通过并行工具调用和专注上下文生成，分离仓库探索与问题解决，在SWE-bench等任务上提升修复率达5.5%，降低编码智能体token消耗达60%。

Comments The current article involves some product IP issues and needs to be withdrawn and re-approved

TraceLab: Characterizing Coding Agent Workloads for LLM Serving

TraceLab: 表征用于LLM服务的编码代理工作负载

Kan Zhu, Mathew Jacob, Chenxi Ma, Yi Pan, Stephanie Wang, Arvind Krishnamurthy, Baris Kasikci

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Wuhan University of Technology（武汉理工大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 通过收集4300个编码代理会话（含35万LLM步骤和43万工具调用）的真实轨迹，分析发现长自主循环、长上下文短输出、多样化重尾工具调用及高但不完美前缀缓存命中率等特征，为优化服务提供具体方向。

RigorBench: Benchmarking Engineering Process Discipline in Autonomous AI Coding Agents

RigorBench: 自主AI编码代理中工程过程纪律的基准测试

Meher Bhaskar Madiraju, Meher Sai Preetam Madiraju

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

AI总结 提出RigorBench基准，通过五个维度评估AI编码代理的过程纪律，实验表明结构化过程纪律使过程质量提升41%，结果正确性提升17%。

Comments 9 pages, 7 tables, 1 figure

Loc2Repair: A Framework for Evaluating the Impact of File-Level Issue Localization in Repo-Level LLM Repair

Loc2Repair：评估文件级问题定位在仓库级LLM修复中影响的框架

Mohammad Nour Al Awad, Sergey Ivanov

机构 * ITMO University（ITMO大学） 纠错

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

AI总结 提出Loc2Repair模块化评估框架，通过解耦定位与修复，在SWE-bench Verified上验证文件级定位能一致提升修复率（44.7%→49.1%）并降低平均耗时。

Comments To appear in the Proceedings of the Generative Code Intelligence Workshop (GeCoIn 2026), co-located with the 35th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-ECAI 2026), Bremen, Germany, August 15--17, 2026

InfiniteWeb: Scalable Web Environment Synthesis for GUI Agent Training

InfiniteWeb: 面向GUI智能体训练的可扩展Web环境合成

Ziyun Zhang, Zezhou Wang, Xiaoyi Zhang, Zongyu Guo, Jiahao Li, Bin Li, Yan Lu

机构 * Peking University（北京大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） 纠错

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

AI总结 提出InfiniteWeb系统，通过统一规范、任务驱动测试和多样化种子设计自动生成功能完备的Web环境，解决GUI智能体训练数据稀缺问题，在OSWorld和Online-Mind2Web上取得显著性能提升。

Comments Accepted to ACL 2026 Main

Generative Skill Composition for LLM Agents

面向LLM智能体的生成式技能组合

Xinyu Zhao, Zhen Tan, Vaishnav Tadiparthi, Nakul Agarwal, Kwonjoon Lee, Ehsan Moradi Pari, Hossein Nourkhiz Mahjoub, Tianlong Chen

机构 * University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Honda Research Institute USA（本田美国研究院） 纠错

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

AI总结 提出SkillComposer方法，将技能组合形式化为任务条件技能序列预测，通过约束自回归解码器联合决定技能子集、数量和顺序，在真实技能库上训练并验证其提升下游任务成功率。

AI-Assisted Discovery of Convex Relaxations via Dual Agents

通过双智能体实现凸松弛的AI辅助发现

Sungyoon Kim, Mert Pilanci

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

AI总结 提出一种双智能体自动研究范式，通过编码智能体提议约束、理论智能体验证并搜索反例，结合区间算术验证，改进了两个优化常数的下界。