摘要
当前仓库代理因表示碎片化而面临推理断层。本文提出 RPG-Encoder 框架,将仓库规划图从静态生成蓝图转化为统一的高保真表示,以闭合推理循环。该框架通过三种机制实现:编码原始代码以融合语义特征与依赖关系;增量演化拓扑结构以降低维护成本;作为结构感知导航的统一接口。实验表明,其在 SWE-bench 上取得了最先进的定位性能,并验证了其在意图与实现之间建立高保真映射的能力。
AI 推荐理由
提出基于规划图(RPG)的统一表示,核心解决代码库中的任务规划与推理闭环问题。
研究机构
微软研究院
加州大学圣迭戈分校
论文信息