代码大模型 / AI 编程

MOSAIC: Knowledge-Guided CLI Command Composition Attack in LLM Coding Agents

MOSAIC：大语言模型编码代理中知识引导的命令行命令组合攻击

Jiangrong Wu, Huaijin Wang, Yihao Zhang, Yuhong Nan, Shuai Wang

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

AI总结 研究大语言模型编码代理中CLI命令组合风险，提出知识引导框架MOSAIC，从漏洞等提取命令状态行为总结成攻击路径，实例化开发者工作流程，通过多实验得高攻击成功率。

Comments 12 pages, 3 figures

SwarmResearch: Orchestrating Coding Agents for Open-Ended Discovery

群体研究：编排编码智能体以进行开放式发现

Yuvraj Virk, Zack Edds, Chunqiu Steven Xia, Lingming Zhang

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 研究长期运行的编码智能体存在的问题，假设两个设计选择导致该问题，介绍SwarmResearch，一种编排器-子智能体架构，在开放式优化任务中表现良好，其编排器引导扩展能发现更好方案。

Can Coding Agents Implement Missed Compiler Optimizations? Evaluating LLM Agents on LLVM Peephole Optimizations

编码代理能否实现错过的编译器优化？在LLVM窥孔优化上评估大语言模型代理

Hongxu Xu, Chunhao Liao, Xintong Zhou, Chengnian Sun

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

AI总结 研究编码代理能否开发编译器优化，引入PeepholeBench框架，其任务来自LLVM的实际窥孔优化问题，通过对比衡量编码代理与人工修复，发现正确性和收益性间存在矛盾及主要失败模式，为编码代理提供了现实且具挑战性的基准。

ChainSWE: Benchmarking Coding Agents on Multi-Bug Software Maintenance

ChainSWE：在多漏洞软件维护中对编码代理进行基准测试

Qirui Jin, Lingching Tung, Kenan Li, Qiyang Shi, Yushi She, Huanzhong Jia, Harrison Zhao, Kejing Xia, Zhenbang Du, Yikai Zhang, Jiaxin Pei, Zhenyu Zhang, Zhen Qi, Yuyan Duan, Wenke Lee, Zijian Jin

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

AI总结 研究针对语言模型代理在多漏洞软件维护中的评估问题，引入ChainSWE基准，通过收集Python项目问题链进行评估，发现链长度增加时性能下降。

NatureBench: Can Coding Agents Match the Published SOTA of Nature-Family Papers?

NatureBench: 编码智能体能达到Nature系列论文已发表SOTA水平吗？

Yuru Wang, Lejun Cheng, Yuxin Zuo, Sihang Zeng, Bingxiang He, Che Jiang, Junlin Yang, Yuchong Wang, Kaikai Zhao, Weifeng Huang, Kai Tian, Zhenzhao Yuan, Jincheng Zhong, Weizhi Wang, Ning Ding, Bowen Zhou, Kaiyan Zhang

机构 * Horizon Research（地平线研究） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 提出跨学科基准NatureBench，包含90个来自Nature系列论文的任务，评估AI编码智能体在真实科学问题上的发现能力。最强模型仅在17.8%任务上超越SOTA，失败主因是方法选择错误和计算预算不足。

Comments Add results of GLM-5.2 and MinMax-M3

Coding Agents Are Guessing: Measuring Action-Boundary Violations in Underspecified DevOps Instructions

编码代理在猜测：测量欠指定DevOps指令中的动作边界违规

Zimo Ji, Zekai Zhang, Congying Xu, Zongjie Li, Yudong Gao, Shuai Wang, Shing-Chi Cheung

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

AI总结 提出UnderSpecBench基准，通过69个任务族和2208个提示变体，评估编码代理在欠指定DevOps指令下的动作边界违规，发现55.8-67.8%的运行至少违反一个边界，表明完成度评估高估了安全自主性。

Stop Hand-Holding Your Coding Agent: Engineering the Loops that Replace Step-by-Step Prompting

停止手把手指导你的编码智能体：设计替代逐步提示的循环机制

Sandeco Macedo

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

AI总结 本文提出循环规范作为替代逐步提示的编码智能体新范式，定义其结构、分类与设计原则，并通过真实语料分析验证其成熟度。

Augmentation with Dilution: A Large-Scale Empirical Study of Human Contributor Ecosystems After AI Coding Agent Adoption

稀释式增强：AI编码代理采纳后人类贡献者生态系统的大规模实证研究

Weixing Zhang, Bowen Jiang, Anne Koziolek

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

AI总结 通过双重差分法分析11,097个GitHub仓库，发现AI编码代理采纳不改变人类贡献者绝对数量，但显著降低其密度，并减少新人参与份额，同时增加审查深度，揭示“稀释式增强”模式。

ESAA-Conversational: An Event-Sourced Memory Layer for Continuity, Handoff, and Curation Across Heterogeneous LLM Coding Agents

ESAA-Conversational：一种用于异构LLM编码智能体之间连续性、交接和策管的事件溯源记忆层

Elzo Brito dos Santos Filho

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

AI总结 提出ESAA-Conversational架构，通过事件溯源实现跨多个LLM编码智能体的共享会话记忆，解决会话状态漂移问题，支持连续性、交接和策管。

Comments 11 pages, 1 table

N-Version Programming with Coding Agents

使用编码代理的N版本编程

Javier Ron, Benoit Baudry, Martin Monperrus

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

AI总结 本文在当代AI编码代理背景下重新审视N版本编程，通过Knight-Leveson实验评估代理系统、模型和实现语言的多样性对故障模式的影响，发现常见模式故障，但多数投票三版本单元显著降低故障数，证明该策略的工程实用性。

Data Intelligence Agents: Interpreting, Modeling, and Querying Enterprise Data via Autonomous Coding Agents

数据智能代理：通过自主编码代理解释、建模和查询企业数据

Anoushka Vyas, Aarushi Dhanuka, Sina Khoshfetrat Pakazad, Henrik Ohlsson

机构 * C3 AI 纠错

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

AI总结 提出Data Intelligence Agents (DIA)系统，由三个自主编码代理组成，通过执行、验证和修复工件来压缩数据集成工作流，在七个SQL基准测试中达到或超越最佳结果。

Can LLM Coding Agents Reason About Time Series?

LLM 编码智能体能否推理时间序列？

Filip Rechtorík, Ondřej Dušek, Zdeněk Kasner

机构 * Institute of Formal and Applied Linguistics, Faculty of Mathematics and Physics, Charles University（查尔斯大学数学与物理学院形式与应用语言学研究所） 纠错

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

AI总结 研究 LLM 编码智能体在时间序列分析中的能力，发现代码访问可提升性能达 10%，但仍有 22-34% 错误，并分析了推理差距。

Comments 17 pages, 7 figures

Do programming languages still matter to your AI coding agent teammate? Evidence at scale from chess engines

编程语言对你的AI编码队友还重要吗？来自国际象棋引擎的大规模证据

Mathieu Acher, Jean-Marc Jézéquel

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

AI总结 通过让前沿AI代理用17种编程语言开发国际象棋引擎，发现AI能生成任何语言的可用系统，但语言选择仍影响性能、成本和功能，主流编译语言才能达到强棋力。

The End of Code Review: Coding Agents Supersede Human Inspection

代码审查的终结：编码代理取代人工审查

Martin Monperrus

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

AI总结 本文论证基于大型语言模型的编码代理已超越传统人工代码审查的能力阈值，能以更低成本、更高吞吐量实现审查目标，并指出人工审查与AI协作的路径不可持续。

PROJECTMEM: A Local-First, Event-Sourced Memory and Judgment Layer for AI Coding Agents

PROJECTMEM：面向AI编码代理的本地优先、事件溯源记忆与判断层

Ripon Chandra Malo, Tong Qiu

机构 * University of Utah（犹他大学） 纠错

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

AI总结 提出PROJECTMEM，一种本地优先、事件溯源的记忆与判断层，通过记录事件日志并生成紧凑摘要，帮助AI编码代理避免重复错误，实现记忆即治理。

Comments 12 pages, 5 figures, 1 table. Code: https://github.com/riponcm/projectmem

AI Coding Agents Can Reproduce Social Science Findings

AI编码智能体能够复现社会科学研究结果

Meysam Alizadeh, Mohsen Mosleh, Fabrizio Gilardi, Atoosa Kasirzadeh, Joshua Tucker

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； University of Zurich（苏黎世大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； New York University（纽约大学） 纠错

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

AI总结 本研究构建SocSci-Repro-Bench基准测试，评估Claude Code和Codex两个前沿编码智能体在221项社会科学任务中的复现能力，发现它们能复现大部分结果，且Claude Code表现更优，同时提示框架会影响确认性规范搜索。

Frontier Coding Agents Use Metaprogramming to Adapt to Unfamiliar Programming Languages

前沿编码代理使用元编程适应不熟悉的编程语言

Aman Sharma, Sushrut Thorat, Paras Chopra

机构 * Lossfunk 纠错

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

AI总结 研究评估LLM编码代理在陌生语言上的表现，发现强代理通过元编程（如用Python生成目标语言代码）适应，禁止此策略性能大幅下降，而弱代理无法从中受益。

Comments 43 pages, 8 figures

Agentic Very Much! Adoption of Coding Agent in New GitHub Projects

Agentic Very Much! 新GitHub项目中编码助手的采用

Romain Robbes, Théo Matricon, Thomas Degueule, Andre Hora, Stefano Zacchiroli

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

AI总结 研究新创建的GitHub项目中编码助手的采用情况，发现采用率是之前研究的两倍以上，且AI辅助提交比例显著更高。

MT-Web2Code: Benchmarking Coding Agents on Multi-Turn Regional Reconstruction and Localized Modification

MT-Web2Code：面向多轮区域重构与局部修改的编码智能体基准测试

Qiming Li, Shujie Hu, Haohan Liu, Xiaocheng Feng, Songxiang Liu, Guanglu Wan

专题命中 软件智能体 ：coding agent(title,abstract)

AI总结 MT-Web2Code是首个面向多轮区域重构与局部修改的多模态编码基准，实验发现现有编码智能体存在多轮错误滚雪球等问题，其评估指标或助力相关研究。

Contract-Grounded Behavior Tree Synthesis via Coding Agents

通过编码代理实现基于契约的行为树合成

Jonathan Salfity, Robert Blake Anderson, Mitch Pryor

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

专题命中 软件智能体 ：coding agent(title,abstract)

AI总结 研究从自然语言合成机器人行为树时基础设定易出现的问题，提出基于契约的合成架构，编码代理查询服务器获取契约后合成行为树，经实验评估两个大语言模型，结果显示该架构能实现高验证率和成功率，且可转移到物理硬件。

Comments IEEE RA-L Submission

Evaluating LLM Coding Agents on SZ-Family Lossy Compression Across Architectures

评估LLM编码代理在不同架构上的SZ系列有损压缩

Changqing Li, Shouwei Gao, Kai Zhao, Sheng Di, Wenqian Dong

专题命中 软件智能体 ：coding agent(title,abstract)

AI总结 评估LLM编码代理在SZ系列有损压缩内核上的表现，发现GPU上强模型性能高但对提示敏感，Cerebras上主要挑战是生成可运行程序，且代理在模块化内核上更有效。

Comments 5 pages, 4 figures. Accepted to IPDPS 2026 HPAI4S Workshop

CacheWise: Understanding Workloads and Optimizing KVCache Management for Efficiently Serving LLM Coding Agents

CacheWise：理解工作负载并优化KVCache管理以高效服务LLM编码代理

Shubham Tiwari, Tapan Chugh, Nash Rickert, Simon Peter, Ratul Mahajan, Haiying Shen

专题命中 软件智能体 ：coding agent(title,abstract)

AI总结 针对编码代理会话中大量前缀复用导致KVCache压力的问题，提出CacheWise管理层，结合前缀感知调度和基于工具调用元数据的轻量级预测驱逐策略，减少KVCache驱逐并提升会话完成时间。

RHO: Your Coding Agent is Secretly a Roboticist

RHO：你的编码代理其实是个机器人专家

Karim Elmaaroufi, Justin Svegliato, Sarunas Kalade, Graham Schelle, Sanjit A. Seshia, Matei Zaharia

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； AMD 纠错

专题命中 软件智能体 ：coding agent(title,abstract)

AI总结 提出RHO范式，通过训练时搜索神经符号化多文件策略库，实现机器人任务的高效零样本泛化，在LIBERO-PRO和Robosuite上分别达到45%和70%的成功率，显著优于现有方法。

Comments 46 pages, 9 figures, 15 tables. Project page: https://rho-robotics.github.io

A Deterministic Control Plane for LLM Coding Agents

LLM编码代理的确定性控制平面

Padmaraj Madatha

机构 * Happiest Minds Technologies (AIP Centre of Excellence)（happiest minds technologies（aip中心卓越机构）） 纠错

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

AI总结 针对LLM编码代理配置缺乏管理的问题，提出确定性控制平面Rel(AI)Build，通过内容寻址、分层权限、阶段状态机等机制确保配置安全与一致性。

Comments 45 pages, 9 figures, 13 tables. Dataset and reproduction scripts: Zenodo DOI 10.5281/zenodo.20780913. Ancillary files include report.json, organizations.txt, and figure-reproduction scripts

No Accidental Software Agent First Canonical Code for Human Code Entropy Reduction and 30 to 500 times Lower Frontier Model Requirements

无意外软件智能体：首个用于人类代码熵降低的正则代码，以及30到500倍的前沿模型需求降低

Jepson Taylor

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

AI总结 提出智能体优先的正则代码方法，通过行为等价商化人类代码中的意外熵，实现30-500倍的前沿模型需求降低，核心是行为等价商化和证明携带变更。

Comments 36 pages

Getting Better at Working With You: Compiling User Corrections into Runtime Enforcement for Coding Agents

与你合作得更好：将用户修正编译为编码代理的运行时强制

Yujun Zhou, Kehan Guo, Haomin Zhuang, Xiangqi Wang, Yue Huang, Zhenwen Liang, Pin-Yu Chen, Tian Gao, Nuno Moniz, Nitesh V. Chawla, Xiangliang Zhang

机构 * University of Notre Dame（圣母大学） ； IBM Research（IBM研究院） ； Tencent AI Lab（腾讯AI实验室） 纠错

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

AI总结 提出TRACE方法，通过将用户修正编译为原子规则并在运行时强制执行，显著减少编码代理在后续任务中的偏好违反，优于纯记忆方法。

AI Coding Agents in Social Science: Methodologically Diverse, Empirically Consistent, Interpretively Vulnerable

社会科学中的AI编码智能体：方法多样，经验一致，解释脆弱

Meysam Alizadeh, Fabrizio Gilardi, Mohsen Mosleh, Enkelejda Kasneci

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； University of Zurich（苏黎世大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） 纠错

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

AI总结 研究LLM智能体在科学分析中的方法多样性与解释脆弱性，通过20次独立实验发现智能体在设计层匹配或超越人类多样性，但在裁决层易受提示影响，偏差源于解释而非估计。

Socratic-SWE: Self-Evolving Coding Agents via Trace-Derived Agent Skills

Socratic-SWE：通过轨迹衍生智能体技能实现自我进化的编码智能体

Chuan Xiao, Zhengbo Jiao, Shaobo Wang, Wei Wang, Bing Zhao, Hu Wei, Linfeng Zhang, Lin Qu

机构 * AI Data, Alibaba Group（阿里云数据） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 提出Socratic-SWE闭环自进化框架，通过将智能体历史求解轨迹蒸馏为结构化技能，生成针对性修复任务，实现编码智能体的持续自我改进。

Comments 21 pages, 5 figures. Under review

Is Agent Code Less Maintainable Than Human Code?

智能体代码比人类代码更不易维护吗？

Shaswat Patel, Betty Li Hou, Arun Purohit, Kai Xu, Jane Pan, He He, Valerie Chen

机构 * New York University（纽约大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 研究通过CodeThread框架对比智能体与人类代码在维护场景下的表现，发现基于智能体代码解决任务的成功率下降高达13.1%，传统可维护性指标无法解释差异，而输入验证、错误处理等行为差异是关键因素。

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。