代码大模型 / AI 编程

CodeGrep: An RL-Trained Retrieval Agent for LLM Coding Agents

CodeGrep：用于LLM编码智能体的基于强化学习训练的检索智能体

Wuya Chen, Yihao yang, Yang Cao, Yue Lin

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

AI总结 该研究针对LLM编码智能体查找文件效率低的问题，提出基于GRPO训练的14B检索智能体CodeGrep，在SWE-Bench Verified上保持解决率的同时，减少了交互轮数和token使用量。

Learning Globally Reusable Skills for Coding Agents

为编码智能体学习全局可复用技能

Chen Yang, Jiashuo Tian, Ziqi Wang, Xinyin Liu, Meiru Ye, Junjie Chen

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

AI总结 研究针对编码智能体技能进化的过拟合与泛化问题，提出GSE框架，通过技能关系图、聚类整合与回放验证优化，在多个编码任务与智能体上实现性能提升，效果显著。

ClayBuddy: A Framework, Evaluation, & Mitigation of Coding Agent Failures

AgentArmor：编码代理失败的框架、评估与缓解

Kenneth Ge, Andre Assis

机构 * Anthropic Fellows Program（Anthropic Fellow 项目） ； Constellation 纠错

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

AI总结 提出AgentArmor框架，通过系统提示增强、命令分类器、三振政策等机制，缓解编码代理因规范不足、能力错误和工具错误导致的失败，显著提升安全性。

Towards a Risk Assessment of Malicious Skill Files in Coding Agents

面向编码智能体中恶意技能文件的风险评估

Rui Yang, Michael Fu, Kla Tantithamthavorn, Chetan Arora, Joey Chua

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

AI总结 该研究针对编码智能体技能接口的恶意文件风险，提出对抗性技能合成方法与评估流水线，发现企业级智能体易被恶意技能利用，仅少数运行有明确安全识别，呼吁企业提前评估风险。

Comments 29 pages, 6 figures, 6 tables. Preprint; under review

PolicyGuard: Prompt-Configurable Semantic DLP for LLM Coding Agents

PolicyGuard：面向LLM编码智能体的可配置提示语义数据防泄漏方案

Kyutae Park, Jungwon Kim, Daeyeol Shim

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

AI总结 针对LLM编码智能体的PolicyGuard框架，以自然语言策略文件引导LLM分类用户提示，在冻结测试集和隐藏保留集上表现优异，泛化与跨模型能力突出。

Comments This paper is being withdrawn because it was submitted prior to completion of a required institutional review process. The authors intend to resubmit after the review is complete

Same Task, Different Work: Prompt-Induced Waste in Coding Agents

提示词诱导的大推理模型浪费：一项预注册的双框架编码智能体基准测试

Sarel Weinberger, Amir Hozez

机构 * PointFive 纠错

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

AI总结 该研究通过预注册基准测试发现，提示词措辞和智能体框架会大幅影响大推理编码智能体的成本，部分提示指令可成倍增加推理成本却不提升任务成功率，框架选择的成本差异更显著。

The Vulnerability With No CVE: Managing Persistent Gaps Between Mandate and Authority in AI Coding Agents

无CVE的漏洞：管理AI编码智能体中授权与权限之间的持续差距

Shayell Aharon Salomon Amir Shaked Matan Noga

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

AI总结 该研究针对AI编码智能体中授权与权限的持续差距，提出智能体姿态漏洞（APV）的概念，区分其与相关风险，提供定义、模式、生命周期等内容，为相关安全管理提供可操作框架。

SkillMOO: Multi-Objective Optimization of Agent Skills for Software Engineering

SkillMOO：软件工程中代理技能的多目标优化

Jingzhi Gong, Ruizhen Gu, Zhiwei Fei, Yazhuo Cao, Lukas Twist, Alina Geiger, Shuo Han, Dominik Sobania, Federica Sarro, Jie M. Zhang

机构 * King's College London（伦敦国王学院） ； Queen's University Belfast（贝尔法斯特女王大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Johannes Gutenberg University Mainz（美因茨约翰尼斯·古滕贝格大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； University of Duisburg-Essen（杜伊斯堡- Essen大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SkillMOO框架，通过LLM提议的编辑和NSGA-II算法优化代理技能包，提升任务成功率并降低推理成本。