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編碼智能體測試時擴展：軌跡轉結構化摘要複用經驗
ME News
2026-07-15 07:38:41
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AIMPACT 訊息，4 月 26 日（UTC+8），近日，一項新研究提出面向長周期編碼智能體的測試時擴展框架。該框架將智能體運行軌跡轉換為結構化摘要，保留關鍵假設、進展與失敗模式，丟棄低信號細節。框架支援兩種擴展方式：並行擴展採用遞迴錦標賽投票（RTV）遞迴縮小候選摘要集；序列擴展將並行-蒸餾-精鍊（PDR）方法適配至智能體場景，利用先前摘要指導新軌跡生成。在 SWE-Bench Verified 和 Terminal-Bench v2.0 基準上，使用 Claude-4.5-Opus 模型時，該方法將 mini-SWE-agent 表現從 70.9% 提升至 77.6%，將 Terminus 1 表現從 46.9% 提升至 59.1%。文中觀點認為，長周期智能體的測試時擴展本質上是關於表示、選擇與復用的問題。（來源：InFoQ）
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