University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校）

CodeScout: Contextual Problem Statement Enhancement for Software Agents

CodeScout: 为软件代理提供上下文化的问题陈述增强

Manan Suri, Xiangci Li, Mehdi Shojaie, Songyang Han, Chao-Chun Hsu, Shweta Garg, Aniket Anand Deshmukh, Varun Kumar

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） ； Amazon Web Services (AWS)（亚马逊云服务（AWS）） ； Databricks 纠错

AI总结 CodeScout通过轻量级预探索将模糊请求转化为完整问题陈述，提升软件代理性能，实验表明其在解决率上提升20%。

Structured Uncertainty guided Clarification for LLM Agents

结构不确定性引导的LLM代理澄清

Manan Suri, Puneet Mathur, Nedim Lipka, Franck Dernoncourt, Ryan A. Rossi, Dinesh Manocha

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） ； Adobe Research（Adobe研究院） 纠错

AI总结 本文提出结构不确定性框架，通过量化潜在问题的澄清价值，提升LLM代理在模糊任务中的推理效率和训练效率，展示了其在SAGE-Agent和ClarifyBench中的有效性。