代码大模型 / AI 编程

Failure as a Process: An Anatomy of CLI Coding Agent Trajectories

失败作为一个过程：CLI编码代理轨迹剖析

Xiangxin Zhao, Han Li, Shuaiting Li, Tianyi Zhao, Earl T. Barr, Federica Sarro, He Ye

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

AI总结 研究CLI编码代理失败轨迹，引入面向过程框架，收集并标注大量执行轨迹，发现失败多由认知错误驱动，起始于最初几步且常隐藏，提出提高编码代理可靠性需早期验证和干预，而非仅靠最终结果评估。

Comments 12 pages, 6 figures

Refused in Chat, Written in Code: Workflow-Level Jailbreak Construction in IDE Coding Agents

在聊天中被拒绝，用代码编写：IDE 编码代理中的工作流级越狱构造

Abhishek Kumar, Carsten Maple

机构 * The Alan Turing Institute（阿尔法·图灵研究院） 纠错

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

AI总结 研究 IDE 编码代理安全评估问题，介绍工作流级越狱构造，通过对特定模型在不同基准测试下表现研究发现，对话拒绝基准可能高估其安全性，需跨多轮 IDE 工作流评估安全。

Writing Bug Reports for Software Repair Agents: What Information Matters Most?

为软件修复代理编写错误报告：哪些信息最重要？

Vincenzo Luigi Bruno, Alessandro Giagnorio, Daniele Bifolco, Leon Wienges, Massimiliano Di Penta, Gabriele Bavota

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

AI总结 研究软件开发中为软件修复代理编写错误报告的问题，通过对错误报告分类标注，用三个LLM主干运行mini-swe-agent，拟合回归模型，发现定位线索和建议修复等信息对代理成功更重要，传统对人类有用的信息作用较小。

ReProAgent: Tool-Augmented Multi-Stage Agentic Generation of Bug Reproduction Tests from Issue Reports

ReProAgent：从问题报告中通过工具增强的多阶段代理生成错误重现测试

Quanjun Zhang, Yi Zheng, Ye Shang, Weifeng Sun, Haichuan Hu, Chunrong Fang, Zhenyu Chen, Liang Xiao

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

AI总结 研究提出ReProAgent多阶段代理框架，从问题报告生成错误重现测试，将任务分解为四个阶段，集成多种工具支持各阶段，实验表明其能成功重现较多问题，优于基线，还可跨模型泛化并提升下游问题解决性能。

Coding-agents can replicate scientific machine learning papers

编码代理可以复现科学机器学习论文

Atharva Hans, Ilias Bilionis

机构 * School of Mechanical Engineering, Purdue University（机械工程学院，普渡大学） 纠错

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

AI总结 提出Paper-replication工作流，让编码代理以目标驱动方式复现论文的计算声明，通过记录目标、重建方法、运行实验并验证，在四篇论文的12次独立运行中全部完成并通过验证。

A Self-Evolving Agentic Framework for Metasurface Inverse Design

一种自演化代理框架用于超材料逆向设计

Yi Huang, Bowen Zheng, Yunxi Dong, Hong Tang, Huan Zhao, S. M. Rakibul Hasan Shawon, Hualiang Zhang

机构 * University of Massachusetts Lowell（马萨诸塞大学洛厄尔分校） 纠错

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

AI总结 本文提出一种自演化代理框架，通过上下文级技能进化解决超材料逆向设计中工作流构建的难题，提升任务成功率并减少尝试次数，实现可重用的求解器专业知识积累。