代码大模型 / AI 编程

Personalized Assessments from Personal Artifacts

基于个人工件的个性化评估

Yufan Zhang, Jaromir Savelka, Seth Copen Goldstein, Majd Sakr

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

AI总结 针对人工智能编码代理发展下学生和从业者对自身代码理解存疑的问题，开发个性化探测谜题（$p^3$）方法，经云计算课程测试，该方法能识别理解差距，谜题自动生成、耗时短，后续要关联结果与代码理解并嵌入审查流程。

Comments 6 pages, 3 figures, ECTEL 2026

SkillRouter: Skill Routing for LLM Agents at Scale

SkillRouter：大规模LLM代理中的技能路由

YanZhao Zheng, ZhenTao Zhang, Chao Ma, YuanQiang Yu, JiHuai Zhu, Yong Wu, Tianze Xu, Baohua Dong, Hangcheng Zhu, Ruohui Huang, Gang Yu

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 本文提出SkillRouter，通过全文本检索和重排序提升大规模LLM代理的技能路由性能，实验显示隐藏技能体导致路由准确率下降31-44个百分点，SkillRouter在基准测试中达到74.0%的Hit@1性能。

Code-Poisoning Property Inference Attacks

代码中毒属性推理攻击

Xukun Luan, Yuhui Gong, Gang Zhang, Zixuan Huang, Yuanguo Bi, Xuesong Li, Jinyan Liu

机构 * School of Computer Science and Technology, Beijing Institute of Technology（计算机科学与技术学院，北京理工大学） ； School of Computer Science and Engineering, Northeastern University（计算机科学与工程学院，东北大学） 纠错

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

AI总结 研究针对机器学习模型训练数据隐私泄露问题，提出代码中毒属性推理攻击（CPPIA），克服现有工作局限。通过恶意代码提供者使数据持有者下载中毒代码训练模型，对手借此嵌入属性查询模型泄露隐私，该方法攻击准确率高、计算轻量，评估证明其通用性和有效性。

Democratizing Agent Deployment Safety: A Structural Monitoring Approach

使智能体部署安全民主化：一种结构监测方法

Preeti Ravindra, Rahul Tiwari, Vincent Wolowski

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

AI总结 研究人工智能智能体部署安全问题，引入信息流图（IFG）监测器，通过控制流、数据流图及原始代码差异分析结构安全回归。实验表明，IFG监测器能降低攻击错过率，还可同步作为部署前保障，为组织实现部署安全民主化提供实用途径。

Comments Accepted in ICML 2026 Workshops: AI4GOOD and AIWILD

"Skill Issues'': Data-Centric Optimization of Lakehouse Agents

技能问题：湖仓代理的数据中心优化

Nicole Rose Schneider, Davide Ghilardi, Giacomo Piccinini, Jacopo Tagliabue

机构 * University of Maryland（马里兰大学） ； Università Milano Bicocca（米兰Bicocca大学） ； Bauplan Labs（Bauplan实验室） 纠错

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

AI总结 针对分支湖仓Bauplan上的编码代理，提出数据中心的优化流程，通过生成任务验证器对、在隔离沙箱中执行候选技能并利用追踪信号和程序化检查评分，将准确率提升31.9%。

Comments Pre-print of paper accepted at ADS @ VLDB 2026, Boston

VisualRepair: Dynamic Tool Calling and Region Focusing for Visual Software Issue Repair

VisualRepair：用于视觉软件问题修复的动态工具调用和区域聚焦

Jingyu Xiao, Zhongyi Zhang, Haoran Hou, Yuxuan Wan, Yuan Jiang, Yintong Huo, Michael R. Lyu

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

AI总结 针对现代软件视觉信息利用难题，提出VisualRepair框架，通过图像类型感知工具调用和动态测试时区域聚焦两模块，在SWE-bench基准测试中性能超现有方法，有效提升自动视觉软件问题修复能力。

Comments The paper was completed in March 2026 and is currently under review. The code will be released upon acceptance

Retrieval-Oriented Code Representations in Agentic Bug Localization

面向检索的智能体漏洞定位中的代码表示

Genevieve Caumartin, Tse-Hsun, Chen, Diego Elias Costa

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

AI总结 研究文件级漏洞定位中代码表示的作用，在LCA和SWE数据集上比较五种代码表示，通过实验发现角色感知摘要性价比最佳，结合互补结果和LLM排序可进一步提升效果，案例研究验证技术有效性，强调代码表示应是智能体定位管道的重要设计选择。

Maintenance and Support in Community-Driven Scientific Pipeline Ecosystems: A Cross-Platform Empirical Study of nf-core

社区驱动的科学管道生态系统中的维护与支持：对nf-core的跨平台实证研究

Khairul Alam, Kowsik Roy, Md Shamimur Rahman, Banani Roy

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

AI总结 研究社区驱动的科学管道生态系统nf-core中的维护与支持，通过分析大量GitHub问题、拉取请求及论坛讨论来研究相关问题、解决因素等，发现不同平台作用不同，解决结果与多种因素有关，跨平台分析揭示了内部可追溯性及联系有限的情况。

Comments 42 pages

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。

Distributed Attacks in Persistent-State AI Control

持久状态AI控制中的分布式攻击

Josh Hills, Ida Caspary, Asa Cooper Stickland

机构 * Constellation Astra Fellowship（Constellation Astra 奖学金） ； Imperial College London（帝国理工学院） ； UK AI Security Institute（英国人工智能安全研究所） 纠错

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

AI总结 研究AI编码代理在持久代码库中跨拉取请求分布攻击的威胁，提出Iterative VibeCoding基准，发现单一监控器无法同时防御渐进与非渐进攻击，而状态跟踪监控器可显著降低渐进攻击成功率。

Psychological Safety Framework in Pull-based Open Source Projects

基于心理安全的拉式开源项目框架

Emeralda Sesari, Federica Sarro, Ayushi Rastogi

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

AI总结 本文提出基于心理安全理论的框架，通过分析拉取请求互动中的10种可观察行为，构建心理安全指数，并验证其对贡献者短期和长期持续参与的影响。

Comments Under review

Can Large Language Models Generate Observability-Aware Code?

大语言模型能否生成可观测性感知代码？

Yongliang Tao, Hongyu Zhang, Pengfei Gao, Minghua Ma, Zhiyu Fan, Yu Kang, Jue Zhang, Si Qin, Liqun Li, Qingwei Lin, Saravan Rajmohan

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

AI总结 研究大语言模型生成的代码在可观测性方面的表现，通过恢复工件和注入故障评估代理生成系统的源级诊断语义与运行时故障信号，发现两者存在差距，引入的技能改进有限，指出当前评估或忽视可观测性这一软件质量维度。

Agent Data Injection Attacks are Realistic Threats to AI Agents

智能体数据注入攻击对人工智能智能体构成现实威胁

Woohyuk Choi, Juhee Kim, Taehyun Kang, Jihyeon Jeong, Luyi Xing, Byoungyoung Lee

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） ； Largosoft ； 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(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 介绍智能体数据注入攻击（ADI）这一新型间接提示注入，其伪装可信数据注入恶意数据使智能体执行意外操作，研究发现现实智能体漏洞及ADI在多种模型和智能体设置中有效，揭示智能体安全关键差距。

Comments 19 pages, 19 figures, 7 tables

Governed Individuation: Cryptographically Decoupling an Agent's Learning from Its Authority

受治理的个体化：通过密码学方式将智能体的学习与其授权方解耦

Xue Qin, Simin Luan, Cong Yang, Zhijun Li

机构 * School of Software, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学软件学院） ； School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院） ； School of Future Science and Engineering, Soochow University（苏州大学未来科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 研究智能体在部署中学习时，运行系统是否仍受操作员授权限制的问题。提出受治理的个体化方法，通过绑定身份摘要和基于语义效果的动作门控保证限制，证明学习等不会扩大权限，实证验证了该方法效果。

Comments Technical companion report. 25 pages, 8 figures

Securing Multi-Tool AI Agent Chains With Dynamic, Real-Time Compositional Policies

通过动态实时组合策略保护多工具人工智能代理链

Chris Schneider, Kriti Faujdar, Philipp Schoenegger, Ben Bariach

机构 * Microsoft AI（微软人工智能） 纠错

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

AI总结 研究多工具代理链安全问题，提出动态安全控制合成器（DSCC），分两阶段实现组合安全。阶段1在会话检查时合成策略，阶段2在运行时跟踪数据敏感度，提供深度防御，评估了参考实现。

ParEVO: Synthesizing Code for Irregular Data: High-Performance Parallelism through Agentic Evolution

ParEVO：为不规则数据合成代码：通过智能进化实现高性能并行

Liu Yang, Zeyu Nie, Andrew Liu, Felix Zou, Deniz Altinbüken, Amir Yazdanbakhsh, Quanquan C. Liu

机构 * Department of Computer Science, Yale University（耶鲁大学计算机科学系） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

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

AI总结 针对不规则数据并行计算难题，ParEVO框架通过构建数据集、微调模型及进化编码代理，合成高性能并行算法，在基准测试中加速显著，优于商业模型及专家基线。

SWE-Manager: Selecting and Synthesizing Golden Proposals Before Coding

SWE-Manager：编码前选择并合成黄金方案

Boyin Tan, Haoning Deng, Junyuan Zhang, Junjielong Xu, Pinjia He, Youcheng Sun

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

AI总结 研究软件工程中提案选择问题，引入SWE-Manager方法，通过强化学习训练8B模型进行提案比较、选择及合成黄金方案，在基准测试中表现优异，并设计框架评估其在实际问题解决中的有效性。

Cloak and Detonate: Scanner Evasion and Dynamic Detection of Agent Skill Malware

伪装与引爆：技能型恶意软件的扫描规避与动态检测

Zimo Ji, Congying Xu, Zongjie Li, Yudong Gao, Xin Wei, Shuai Wang, Shing-Chi Cheung

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

AI总结 针对LLM编码代理技能市场中的恶意技能，提出两种规避静态扫描的方法（结构混淆和自提取技能打包），并设计基于沙箱运行时行为审计的检测系统SkillDetonate，实现97%检测率与2%误报率。

Dynamic analysis enhances issue resolution

动态分析增强问题解决

Mingwei Liu, Zihao Wang, Zhenxi Chen, Zheng Pei, Yanlin Wang, Zibin Zheng

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

AI总结 本文提出DAIRA框架，通过动态分析提升代码缺陷修复效率，实现高准确率和低资源消耗。

Managed Autonomy at Runtime: Gear-Based Safety and Governance for Single- and Multi-Agent Cyber-Physical Systems

运行时管理自主性：基于档位的单/多智能体信息物理系统安全与治理

Srini Ramaswamy, Wang Miaosheng

机构 * DNRS.ai, USA 纠错

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

AI总结 提出一种离散时间控制系统，通过五个执行档位和效用门控调度，在单智能体场景中证明单调稳定性、执行安全性和最终稳定，在多智能体CPS中结合治理状态实现分布式安全保证，在UR5机器人装配单元上达到99.6%异常检测率。

Comments to be submitted to a Journal, 18 pages

A Contextual-Bandit Oversight Game with Two-Sided Informational Asymmetry

具有双边信息不对称的情境赌博机监督博弈

Yunjin Tong

机构 * Stanford Graduate School of Business（斯坦福商学院） 纠错

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

AI总结 研究AI代理运行时人类监督中的双边信息不对称问题，提出情境赌博机团队博弈模型，刻画了团队最优与短视规则之间的可避免伤害差距，并分析了动态学习与信号传递机制。

Generative Skill Composition for LLM Agents

面向LLM智能体的生成式技能组合

Xinyu Zhao, Zhen Tan, Vaishnav Tadiparthi, Nakul Agarwal, Kwonjoon Lee, Ehsan Moradi Pari, Hossein Nourkhiz Mahjoub, Tianlong Chen

机构 * University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Honda Research Institute USA（本田美国研究院） 纠错

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

AI总结 提出SkillComposer方法，将技能组合形式化为任务条件技能序列预测，通过约束自回归解码器联合决定技能子集、数量和顺序，在真实技能库上训练并验证其提升下游任务成功率。

AI-Assisted Discovery of Convex Relaxations via Dual Agents

通过双智能体实现凸松弛的AI辅助发现

Sungyoon Kim, Mert Pilanci

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

AI总结 提出一种双智能体自动研究范式，通过编码智能体提议约束、理论智能体验证并搜索反例，结合区间算术验证，改进了两个优化常数的下界。

SWE-INTERACT: Reimagining SWE Benchmarks as User-Driven Long-Horizon Coding Sessions

SWE-INTERACT: 将 SWE 基准重新构想为用户驱动的长周期编码会话

Mohit Raghavendra, Anisha Gunjal, Aakash Sabharwal, Yunzhong He

机构 * Scale AI 纠错

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

AI总结 提出 SWE-Interact 测试平台，通过用户模拟器模拟多轮交互式软件开发任务，评估编码代理在模糊需求、渐进反馈和迭代修订下的意图发现与自适应能力。

Comments -

AI Training Manager: Bounded Closed-Loop Control of Adaptive Training Recipes

AI训练管理器：自适应训练配方的有界闭环控制

Anjali Rao, Nikhil Kamalkumar Advani

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

AI总结 提出一种基于LLM的有界监督控制器，通过结构化遥测和约束动作空间，动态调整学习率、正则化等超参数，解决训练中的过拟合、损失不平衡等问题，在语言建模和强化学习任务中提升性能。

Comments 12 pages, 9 figures

Exploring LLM Agent Designs and Interaction Modalities for Scientific Visualization

探索LLM代理在科学可视化中的交互范式

Jackson Vonderhorst, Kuangshi Ai, Haichao Miao, Shusen Liu, Chaoli Wang

机构 * Univ. Notre Dame（诺特难大学） ； LLNL（劳伦斯利弗莫尔国家实验室） 纠错

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

AI总结 本文研究不同类型的LLM代理在科学可视化任务中的表现，通过评估八种代表性代理在15个基准任务中的可视化质量、效率、鲁棒性和计算成本，发现通用编程代理任务成功率最高但计算成本高，领域专用代理更高效稳定但灵活性差，计算机使用代理在单步任务表现良好但多步流程受限。

How Humans, Bots, and Agents Communicate About Vulnerabilities in Pull Requests

人类、机器人和代理如何在拉取请求中沟通漏洞

Pien Rooijendijk, Christoph Treude, Mairieli Wessel

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

AI总结 研究拉取请求讨论中人类、机器人和编码代理通过显式标识符和隐式安全语言沟通漏洞的方式，并分析其与代码变更及审查活动的关系。