llm-agent

Andrej Karpathy 用 Claude Opus 5.5 在约两小时内无代码构建了 HackerTube——一个基于 Hacker News 用户推荐视频的 YouTube 克隆站，展示了纯对话式 AI 开发的工作流。

提出一个基于LLM代理的多语言ASR数据采样框架，通过语言学感知的错误驱动优化在12种Common Voice语言上以更少数据和算力超越全数据训练效果，并显著加速收敛。

论文提出 LegoSR，一个统一的符号回归与微分方程发现框架，通过共享的方程中间表示整合七个求解器，并引入 LegoSR Agent 基于求解器知识和历史经验自适应选择求解器，在含噪 ODE/PDE 基准上接近七个专家调优求解器的并集性能，较通用 agent 最高提升 29 个百分点。

本文介绍 PaperFormalizer——一个基于 Lean 的作者参与式自动形式化流程，可从 LaTeX 论文出发构建语句依赖图、审计语句并将其形式化证明，同时在语义存在歧义时让作者做出决策，从而产出经 Lean 验证的论文版本。

开源了 PuedoBot，一个基于确定性扫描和双轮大语言模型流水线的命令行安全审计工具，第二轮专门反驳第一轮的发现，以减少静态应用安全测试的误报。

WEDGE 是一个弱点引导的导航学习框架，利用大语言模型从预训练策略的成功与失败轨迹中诊断失败模式，并据此生成针对性训练环境，在 ProcTHOR 和 HM3D 上显著优于随机与难例挖掘基线。

LongHarness 是一个模型无关的智能体框架，通过「证据-结论协同演化」和「证据生命周期管理」机制，在超过 1 亿 token 的文档语料上进行有状态的证据管理，显著提升了长上下文推理任务的准确率（如 OfficeQA Pro V1 上从 15.8% 提升至 60.2%），并超越了 Claude Code 和 Codex 等现有智能体框架。

该论文提出Image Factuality Assessment任务及EviScene多模态ReAct智能体，通过视觉检查、外部检索与证据分析的交替推理来判定图像所描绘场景是否事实成立，并发布了包含10,174张图像的EviLens专家审阅基准，在Qwen3.5-9B上实现了79.05%的平衡准确率。

SWE-Journey 提出一个更贴近真实场景的编码助手评测基准，通过弱到强合成流水线构建长时程编码任务，并利用从真实交互数据挖掘的用户画像与模拟智能体复现多轮交互。实验显示模型面对软件架构师时通过率超75%，但面对非程序员时不足25%。

arXiv 论文中提出的 Goldsmith 智能体标注流水线，能够将小规模专家标注的黄金数据集转化为结构化标注定义，并通过可执行的损失引导循环进行优化，在效果上优于直接重写、OPRO、APE 和 PromptBreeder 等方法。

Agentic-GER 提出一个基于大语言模型的智能体，用于在长语音转录中利用全局上下文和选择性重转录修正领域特定术语，实现了中英文语音识别准确率的显著提升。

一条推文推广了一个用于LLMs和AI代理的'Jev'提示，该提示分析用户以优化他们的AI设置并节省时间和金钱。

ClinAgent是一个基于ReAct的代理系统，利用代理式检索增强生成（RAG）来实现对临床试验信息的自然语言查询，并在多个大语言模型（LLM）后端进行了评估，显示出互补的优势。

CityPlanner引入了用于可执行城市规划的统一沙箱环境和原子任务强化学习，在真实世界基准测试中超越了启发式、特定任务的强化学习以及通用LLM代理基线。

一位开发者描述了使用Node.js、TypeScript和Gemini Flash构建用于餐厅POS系统的只读分析代理，并寻求关于工具选择、数字验证技术和实现写入操作的模式的建议。

本文诊断了代码级自主研究循环中的算法模式崩溃，并提出多样性感知提案采样（DAPS）作为一种轻量级缓解措施，以保持语义多样性并提高泛化能力。

MacroAgent引入了一个新框架，利用LLM设计用于VLSI电路宏合法化的轮廓算法，在布局规整性和性能方面取得了显著改进。

VortexChat 是一个基于大语言模型的代理框架，能够从自然语言规范自动化集成光子器件的逆设计，并通过自主制造高性能太赫兹复用器进行演示。

Task-CoEvolve是一种新方法，用于高效优化LLM智能体工具，通过自适应选择验证任务来降低评估成本并保持性能，在基准测试中实现了评估次数减少80%。

本文提出了一种自动化智能体方法，使用大型语言模型合成可解释的Python特征提取器，用于约束满足问题中的算法选择，性能优于专家精心设计的方法。