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编码智能体成本低效行为分析与缓解
研究首次系统分析编码智能体的行为性成本低效,基于 Claude Code 与 Mini-SWE-Agent 在 SWE-bench Verified 上的 1200 条轨迹,识别出子集化检索、重复脚本生成、测试重执行三类行为。这些行为影响 79%–98% 的任务,最高占任务成本 22.75%。开发…
arXiv cs.AI35 天前
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研究首次系统分析编码智能体的行为性成本低效,基于 Claude Code 与 Mini-SWE-Agent 在 SWE-bench Verified 上的 1200 条轨迹,识别出子集化检索、重复脚本生成、测试重执行三类行为。这些行为影响 79%–98% 的任务,最高占任务成本 22.75%。开发…
研究探讨了在无内部信号情况下,利用可观察轨迹信号进行网络智能体风险预测。实验表明,该方法与内部信号基线性能相当,并支持早期干预和跨网站迁移。
论文指出传统按最终答案正确性标注中间状态、跨问题训练探针的做法会混淆问题级差异与路径质量。作者提出 PAIR(相位对齐问题内推理),将变长路径映射到共享相对相位,并只在同一问题同一相位内比较成功与失败轨迹,从而更好分离路径质量信号,提升轨迹排序与 Best-of-N 选择效果。