代码大模型 / AI 编程

Do Personalized Skills Help Coding Agents? An Empirical Study of Developer Interaction Histories

个性化技能对编码智能体有帮助吗？开发者交互历史的实证研究

Shuyan Huang, Kai Du, Andrew Lan

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

AI总结 本研究通过对13位开发者的206个真实会话实验，发现从交互历史提炼的开发者个性化技能改进有限，而汇集自所有开发者的通用技能增益最大且最一致，为编码智能体的个性化策略提供了实证依据。

Comments 15 pages, 10 figures

Understanding the Architecture of Coding Agents: An Exploratory Study Using a Research Prototype

理解编码智能体的架构：一项使用研究原型的探索性研究

Marco Tulio Valente

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

AI总结 本研究通过推出编码智能体Ark及基准ArkBench，探索了编码智能体的架构，用gpt-5.4-mini测试Ark解决10项任务中的8项，还对比了其与先进编码智能体的架构，为相关研究提供基础。

Ouroboros: A Self-Developing Frontier Coding Agent with Reviewed Core Evolution

Ouroboros：一种具有经审核的核心演化机制的自发展前沿编码智能体

Anton Razzhigaev, Andrei Gritsaev, Andrei Kaznacheev, Nikita Dragunov, Roman Yampolskiy, Andrei Kuznetsov

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

AI总结 本研究提出具有经审核核心演化机制的编码智能体Ouroboros，其在三个基准测试中均创最优结果，Hope部署为长期活体演化实验，同时需应对自发展带来的操作安全问题。

A case study of evaluating AI agents on a neuroscience data-to-discovery pipeline

评估AI代理在神经科学数据到发现流程中的案例研究

Kai A. Horstmann, Ethan Lin, Alice A. Robie, Jennifer J. Sun, Kristin Branson

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； HHMI Janelia Research Campus（霍华德·休斯医学研究所贾雷尔研究园区） 纠错

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

AI总结 本研究评估通用编码代理在果蝇光遗传学数据到发现流程中的表现，发现代理能解决单个阶段任务，但端到端流程仍超出其能力，主要挑战包括缺乏预定义迭代标准和科学判断能力。

Comments Peer-reviewed conference paper

Journal ref Third Conference on Language Modeling (COLM 2026)

FlexSQL: Flexible Exploration and Execution Make Better Text-to-SQL Agents

FlexSQL：灵活探索与执行打造更优的文本到SQL智能体

Quang Hieu Pham, Yang He, Ping Nie, Canwen Xu, Davood Rafiei, Yuepeng Wang, Xi Ye, Jocelyn Qiaochu Chen

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

AI总结 FlexSQL是一种文本到SQL智能体，通过灵活的数据库交互机制，在Spider2-Snow数据集上使用gpt-oss-120b取得65.4%得分，优于相关基线，集成到Claude Code中可实现超10%的相对提升

Comments Published at COLM 2026

MEGA: Self-Evolving Agent Optimization Infrastructure via Wisdom Graph

MEGA：基于智慧图的自进化智能体优化基础设施

Jung Hwan Lee, Kyu Ho Lee, Gwang Hoon Yoo

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

AI总结 MEGA是一种自进化智能体优化基础设施，通过三层架构实现智慧积累、组合推理与自进化，可系统性优化异构智能体系统，将优化与知识进化融为一体。

Comments 29 pages, 10 figures. Technical report

One Recipe, Many Harnesses: What Self-Evolution Encodes Across Languages and Models

一个方案，多种适配：自演化在不同语言和模型中编码了什么

Siqi Yang, Qianlan Yang, Yu-Xiong Wang, Saurabh Pujar, Martin Hirzel

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

AI总结 该研究固定演化方案，在八种编程语言和三个基础模型上分析自演化适配工具，发现其为语言需求与模型差距共同塑造的补偿层，可提升编码智能体性能并能蒸馏为通用工具。

Comments 20 pages, 12 figures, 9 tables. Includes appendix

SBCO: Self-Supervised, Verifier-Grounded Harness Optimization For Planning Agents

SBCO：面向规划智能体的自监督、验证器驱动的工具链优化器

Vivek Kulkarni, Sudipta Paul, Aounon Kumar, Nicholas Tzou, Srinivas Chappidi

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

AI总结 本研究针对规划任务提出SBCO，一种自监督的验证器驱动工具链优化器，其性能优于或相当的定制基线，且计算成本仅为其1/4至1/5.5。

OpenCodeReview: Determinism over Non-Determinism for Cost-Effective Agent-Based Code Review

OpenCodeReview：面向成本效益型智能体代码评审的非确定性转确定性方案

Zhengfeng Li, Lei Zhang, Xianwei Wu, Zhengqi Zhuang, Yingjie Xu, Boge Wang, Shaofei Zhu, Chuan Wang, Peng Zhao, Xinyu Zheng, Guoping Rong

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

AI总结 OpenCodeReview针对LLM代码评审智能体的非确定性与上下文局部性缺陷，通过在三个流水线节点注入确定性，在AACR-Bench上实现SEM-F1提升且大幅降低令牌消耗，性能优于主流编码智能体。

Higher-order hopping-parameter expansion by human-AI collaboration

通过人机协作的高阶跳跃参数展开

Masakiyo Kitazawa, Tatsuya Wada

专题命中 软件智能体 ：coding agent(abstract)

AI总结 利用trie数据结构开发高效算法，计算SU(N_c)规范构型上Tr ln M的跳跃参数展开高阶项，成本可控且经可靠验证，强调人机协作的关键作用。

Comments 7 pages, 1 figure, Substantial revision, including major algorithmic improvements