Розширення під час тестування інтелектуальних агентів кодування: перетворення траєкторії на структурований підсумок для повторного використання досвіду

AIMPACT повідомлення, 26 квітня (UTC+8), нещодавно нове дослідження запропонувало фреймворк для тестового розширення, орієнтований на довготривалі (long-period) кодувальні агенти. Цей фреймворк перетворює траєкторії роботи агента на структуровані підсумки, зберігаючи ключові припущення, прогрес і моделі невдачі, та відкидає малосигнальні деталі. Фреймворк підтримує два способи розширення: паралельне розширення використовує рекурсивне голосування в рамках рекурсивного турніру (RTV) для рекурсивного звуження кандидатних підсумків; послідовне розширення адаптує метод паралельне-стискання-очищення (PDR) під сценарії агента, використовуючи попередні підсумки для керування генерацією нових траєкторій. На бенчмарках SWE-Bench Verified і Terminal-Bench v2.0, при використанні моделі Claude-4.5-Opus, цей підхід підвищує продуктивність mini-SWE-agent з 70.9% до 77.6%, а продуктивність Terminus 1 з 46.9% до 59.1%. Авторські погляди вважають, що тестове розширення довготривалих агентів по суті є проблемою про представлення, вибір і повторне використання. (Джерело: InFoQ)
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
  • Нагородити
  • Прокоментувати
  • Репост
  • Поділіться
Прокоментувати
Додати коментар
Додати коментар
Немає коментарів
  • Закріплено