代码大模型 / AI 编程

Can Coding Agents Solve Repository-Level Issues with Rendered Code? An Exploratory Study of Visual Representations

编码智能体能通过渲染代码解决仓库级问题吗？一项关于视觉表示的探索性研究

Weijie Liang, Yuanfeng Song, Xing Chen, Caleb Chen Cao, Sirui Han, Yike Guo

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

AI总结 本研究探索将渲染代码作为编码智能体的操作上下文，基于 SWE-bench Verified 实验发现其可降低提示 token 成本但受模型架构限制，仅在原始代码读取为瓶颈时有用，是可行但有条件的压缩机制。

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VulnGym: Benchmarking Coding Agents for Repository-Level Vulnerability Detection

VulnGym：面向代码智能体的仓库级漏洞检测基准测试

Kexing Ji, Jiachen Liu, Enze Hu, Cuiyun Gao, Keke Lian, Yongheng Liu, Lei Zhang, Tian Dong, Hao Chen, Wang Bin

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

AI总结 研究人员提出VulnGym基准，解决现有基准难以评估代码智能体仓库级漏洞检测能力的问题，发现当前代码智能体在该检测及支撑追踪构建上仍存在局限。

CodeNib: A Multi-View Data System for Serving Repository Context to Coding Agents

CodeNib：一种用于向编码代理提供仓库上下文的多视图数据系统

Zhongming Yu, Hengjia Yu, Boqin Yuan, Shuting Zhao, Yizhao Chen, Aryan Dokania, Mihir Jagtap, Jiayu Chang, Yitong Ma, Yash Jayswal, Wentao Ni, Hejia Zhang, Zhaoling Chen, Gangda Deng, Jishen Zhao

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

AI总结 研究编码代理从仓库获取上下文的问题，提出CodeNib构建多视图数据系统，可重用视图并映射到源范围，通过运行时提供多种服务，实验表明其在更新速度、延迟等方面有优势，支持多视图仓库上下文服务。

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Comments The current article involves some product IP issues and needs to be withdrawn and re-approved

Scrouting: Cost-Aware Routing of Coding Agents by Scouting the Repository First

Scrouting：通过先探查仓库实现编码智能体的成本感知路由

Ishaan Bhola, Adithyan Krishnan, Mukunda NS

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

AI总结 本文提出SuperScout，先探查仓库生成经沙箱验证的结构化交接内容，再路由任务至四个修复器，在SWE-bench Pro上以约五分之一成本达到最优单模型的解决率。

MindForge: Teaching Small Language Models Whole-Life-Cycle Software Engineering via Source-Free Program Synthesis

MindForge：通过无源码程序合成教小型语言模型全生命周期软件工程

Yihao Chen, Shi Chang, Khaled Chawa, Feng Lin, Boyuan Chen, Shaowei Wang, Ahmed E. Hassan

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

AI总结 研究针对小型语言模型从零构建程序的挑战，提出MindForge构建全生命周期无源码训练环境，微调Qwen3.6-27B后在ProgramBench及7个软件工程基准上性能显著提升。

SWE-Touch: Benchmarking Coding Agents When Users Touch the Code

SWE-Touch：用户接触代码时的编码智能体基准测试

Yuqiao Tan, Jinxiang Meng, Fangyu Lei, Minzheng Wang, Shizhu He, Jun Zhao, Kang Liu

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

AI总结 SWE-Touch基准测试显示，编码智能体对共享工作空间的状态感知不足，反编辑使其解决率降低7.7个百分点，需优化相关协作能力。

Comments Preprint. Our code is available at https://github.com/Trae1ounG/SWE-Touch

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。

EA-Graph: Artifact-Anchored Verification Memory for Coding Agents under Upstream Drift

EA-Graph：面向上游漂移场景下编码智能体的工件锚定验证记忆

Hwai-Jung Hsu, Cheng-Jan Chi, Hanna Everett

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

AI总结 该研究提出EA-Graph这一工件锚定验证记忆，经实验证实其在编码智能体的可证性判断任务中，能提升较小模型的表现，可缩小模型间能力差距。

Comments 25 pages, 4 figures

Do Context Files Help Coding Agents? A Two-Agent Ablation Study on Real Repositories

上下文文件对编码智能体有帮助吗？针对真实仓库的双智能体消融研究

Prakhar Khatri

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

AI总结 本研究通过双智能体（Claude Code、Codex）的受控消融实验，发现上下文文件对编码智能体的正确性无显著提升，其失败源于实现技能而非知识缺失，还解释了过往研究矛盾的原因并公开了相关资源。

A First Look at Coding Agents' Compliance with AI Contribution Rules in Open-Source Communities

初探编码智能体在开源社区中对AI贡献规则的合规性

Wenhao Yang, Runzhi He, Minghui Zhou

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

AI总结 本研究构建RepoComplianceBench基准测试编码智能体对开源社区AI贡献规则的合规性，发现当前智能体几乎不主动检索规则，仅在提示等辅助下实现披露与验证，但始终不执行AI禁令。

Self-Improving AI Coding Agents Through Accumulated Behavioral Rules: A Closed-Loop Framework

通过累积行为规则实现自我改进的人工智能编码代理：一个闭环框架

Aditya Aggarwal, Nahid Farhady Ghalaty

机构 * Microsoft（微软） 纠错

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

AI总结 研究基于大语言模型的编码代理重复犯错问题，提出闭环框架，将审查评论编码为行为规则，经实验验证其能转移审查重点、降低错误复发率且跨接口转移，实现跨会话学习且不更新权重，积累人类工程智慧。

Comments Already presented and accepted in - 32nd ICE IEEE/ITMC Conference (ICE 2026)

What Context Does a Coding Agent Actually Need to Act?

编码智能体实际行动需要什么上下文？

Brian Sam-Bodden

机构 * Integrallis Software（Integrallis软件公司） 纠错

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

AI总结 研究编码智能体编辑代码时实际所需上下文，通过固定定位、改变代码表示并评分，发现代码本身自然语言摘要作用小，周围上下文无关紧要，压缩上下文效果好，还发现API推理的噪声底限，且发布相关工具。

Lingering Authority: Revocable Resource-and-Effect Capabilities for Coding Agents

挥之不去的权限：面向编码智能体的可撤销资源与效果能力

Igor Santos-Grueiro

机构 * International University of La Rioja（拉里奥ja国际大学） 纠错

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

AI总结 针对编码智能体中临时权限残留问题，提出PORTICO监控器，通过可撤销能力生命周期管理，在保持任务成功率的同时消除越权副作用。

Comments 20 pages

SWE-Explore: Benchmarking How Coding Agents Explore Repositories

SWE-Explore: 基准测试编码智能体如何探索代码仓库

Shaoqiu Zhang, Yuhang Wang, Jialiang Liang, Yuling Shi, Wenhao Zeng, Maoquan Wang, Shilin He, Ningyuan Xu, Siyu Ye, Kai Cai, Xiaodong Gu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Xinjiang University（新疆大学） ； University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Independent Researcher（独立研究者） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

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

AI总结 提出SWE-Explore基准，通过评估编码智能体在给定代码仓库和问题下返回相关代码区域排名列表的能力，衡量其仓库探索性能，覆盖10种编程语言和203个仓库的848个问题。

Comments 20 pages, 5 figures

The Devil Is in the Interface: Evaluating How Tool Architecture Shapes Coding Agent Behavior

关键在于接口：评估工具架构如何影响编码智能体行为

Xiangzhe Xu, Hamidreza Saghir, Qianhui Wu, Marc-Alexandre Côté, Tong Wang, Kiran Lakkaraju, Kexin Pei, Xiangyu Zhang

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

AI总结 该研究通过编码智能体的对照实验，发现工具架构会显著影响智能体行为，不同工具架构在一致性、文件访问量、步骤数等方面表现出不同效果，其中Python CodeAct风格接口性能优异。

SpecPath: Testing Coding Agents Across Contract-Equivalent Specification Histories

SpecPath：在合同等价的规范历史中测试编码智能体

Yangfan Wu, Haozhe Wang, Huanyu Yang, Jianmin Ji, Fangzhen Lin

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

AI总结 针对编码智能体的规范路径敏感性问题，提出SpecPath诊断评估方法，通过控制变量测试发现多数智能体在等价规范历史中存在行为不一致的问题，凸显需评估智能体对规范路径的鲁棒性。

Comments 11 pages, 3 figures, 3 tables

Evidence-Calibrated Runtime Reconstruction for Agent Skills Across Heterogeneous Coding Agents

面向异构编码智能体的技能的证据校准运行时重构

Xueping Gao

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

AI总结 本文提出Skill Runtime Intelligence系统，针对异构编码智能体重构技能生命周期阶段，在多场景实验中验证其能准确定位失败边界，为适配器资格认定提供支撑。

Comments 17 pages, 1 figure, 6 tables. Submitted to PROFES 2026. Code and artifacts: https://github.com/hellogxp/skill-runtime-intelligence

Self-Evolving Coding Agents

自进化编码智能体

Hao Zhou, Haichuan Hu, Ye Shang, Quanjun Zhang

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

AI总结 本综述系统梳理自进化编码智能体领域，明确其与传统智能体的区别，提出分类法，分析该领域的挑战，为设计更优智能系统奠定基础。

AgenTag: Attribution of AI Coding Agents from Behavioral Fingerprints

AgenTag：基于行为指纹的AI编码智能体归因

Taher A. Ghaleb

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

AI总结 本文提出多模态框架AgenTag，基于PR的文本、行为等模态，结合监督对比学习实现开放世界AI编码智能体归因，在AIDev数据集上取得良好效果，且发现归因主要依赖PR描述和提交消息等行为指纹。

Turning Interaction History into Execution State: A Runtime Layer for Long-Horizon Coding Agents

将交互历史转化为执行状态：面向长程编码智能体的运行时层

Zehao Wang, Yisen Xu, Chenglin Li, Chao Peng, Bram Adams, Ahmed E. Hassan, Tse-Hsun, Chen

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

AI总结 该研究针对长程编码智能体易受过时状态干扰的问题，提出Ledger运行时层，通过显式执行状态提升编码任务性能并降低成本，效果在多个模型和基准上得到验证。

Preventing Premature Commitment in Coding Agents with an Evidence-Conditioned Execution Layer

通过证据条件执行层防止编码智能体的过早提交

Yisen Xu, Chenglin Li, Zehao Wang, Jinqiu Yang, Tse-Hsun Chen

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

AI总结 ECLoop是介于编码智能体与仓库间的证据条件执行层，可防止过早提交，在SWE-bench Verified上提升Pass@1指标4.8-11.8个百分点，同时降低平均token消耗。

Comments 9 pages

VITAL-RAG: Invariance Race for Context Allocation in Coding Agents

VITAL-RAG：编码智能体中上下文分配的不变性竞争

Zijian Lu, Yonghua Lu, Mingcai Chen, Yiping Zuo, Xin He, Weijun Wang, Weibei Fan

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

AI总结 VITAL-RAG针对编码智能体上下文分配的不变性竞争问题，通过按规范代码对象组织证据等方法，在RepoBench等数据集上提升了代码检索性能并减少了令牌占用。

Comments 8 pages, 2 figures

Know Before Fix: QA-Driven Repository Knowledge Acquisition for Software Issue Resolution

修复前先了解：用于软件问题解决的基于问答的仓库知识获取

Haotian Lin, Silin Chen, Xiaodong Gu, Yuling Shi, Chengxi Pan, Jiaqi Ge, Mengfan Li, Jianghong Huang, Mengchieh Chuang, Beijun Shen, Haibing Guan

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

AI总结 研究针对基于大语言模型的编码代理解决软件问题易因仓库理解不足出错的问题，提出ACQUIRE框架，通过问答驱动在修复前获取仓库知识，经两阶段解耦知识获取与补丁生成，实验证明该框架能提升问题解决准确性。

From Conversation to Contribution: Characterizing Coding Agent in Open-Source Software

从对话到贡献：开源软件中编码代理的特征分析

Zihan Fang, Yueke Zhang, Ningzhi Tang, Collin McMillan, Toby Jia-Jun Li, Yu Huang

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

AI总结 研究开源软件中开发者与人工智能编码代理聊天交互和后续开发协作的关系，通过收集大量会话及关联仓库历史等进行分析，发现小仓库AI使用多，采用后贡献者有变化，还揭示了开发者对AI代码的看法及相关担忧，为开源开发实践提供见解。

Comments 10 pages, 3 figures

Beyond Textual Repository Exploration: Dual-Modal Structural Reasoning for Agentic Issue Resolution

超越文本仓库探索：面向智能体问题解决的双模态结构推理

Jiayi Zhang, Kai Huang, Yang Liu, Chunyang Chen

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

AI总结 提出DUALVIEW框架，通过模块耦合图、函数调用图、类层次图和程序依赖图四种图视图，结合视觉与文本响应，使智能体在仓库探索中直接推理代码依赖结构，提升长时域问题解决性能。

Glite ARF: Verifier-Driven Research with Parallel LLM Coding Agents

Glite ARF：基于验证器的并行LLM编码代理研究

Vassili Philippov, Pavel Katunin, Dmitry Andreev, Igor Ostanin, Anton Nikolaev

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

AI总结 提出Glite ARF框架，通过确定性验证器脚本强制执行任务隔离和不可变性，实现并行LLM编码代理的可重复研究，在BEA 2026词汇难度共享任务中取得领先结果。

Comments 13 pages, 6 figures, 7 tables. Open-source framework (Apache-2.0) and a public demo project at https://github.com/GliteTech/glite-arf and https://github.com/GliteTech/research-ace-cefr

Code Isn't Memory: A Structural Codebase Index Inside a Coding Agent

代码不是内存：编码代理中的结构化代码库索引

Ishaan Bhola, Adithyan Krishnan, Sravanth Kurmala, Mukunda NS

机构 * TransformerOptimus 纠错

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

AI总结 通过消融实验和跨框架对比，研究在固定编码代理框架中增加结构化代码库索引对成本与解决率的影响，发现索引能显著提升定位和解决率且不增加成本。

Comments Code and data: https://github.com/TransformerOptimus/supercoder-eval

CORVUS: Context Optimization and Reduction Via Underlying Synchronization for LLM Coding Agents

CORVUS：通过底层同步实现大语言模型编码代理的上下文优化与缩减

Mingwei Zheng, David OBrien, Siwei Cui, Pardis Pashakhanloo, Rajdeep Mukherjee, Myeongsoo Kim, Sachit Kuhar

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

AI总结 研究针对大语言模型编码代理传统轨迹架构问题，提出CORVUS架构解耦文件读取与观察，通过维护同步注册表注入当前内容，经实验评估，该架构能减少输入令牌、缩短提示并减少推理周期，保持通过率。

When Does Restricting a Coding Agent to execute_code Help? A Regime $\times$ Agent-Design Ablation

限制编码代理执行代码何时有用？一种机制×代理设计消融研究

Hong Yang, Qi Yu, Travis Desell

机构 * Rochester Institute of Technology（罗切斯特技术学院） 纠错

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

AI总结 研究现代编码代理不同工具表面有效性，通过在特定任务上对两种代理进行三臂消融实验，发现最便宜工具表面由任务机制和代理设计共同决定，主要成本信号是缓存调整成本而非通过率。

Comments 9 pages (excluding references), 4 figures, 4 tables. Accepted to the Agentic Software Engineering (SE 3.0) Workshop at KDD 2026 (non-archival)