SWE-Adept：一种基于 LLM 的代理框架，用于深度代码库分析与结构化问题修复

大型语言模型在独立编程任务中表现优异，但在仓库级软件工程（SWE）中仍面临挑战，需深度代码导航与系统化迭代修复。为此，本文提出 SWE-Adept，一个双代理框架：定位代理通过智能深度优先搜索精准识别问题代码；修复代理采用自适应规划与结构化求解策略。该框架利用专用工具进行进度追踪与 Git 版本控制，并结合共享工作记忆存储代码状态检查点，支持分支探索与失败回滚。实验表明，该方法在 SWE-Bench 基准上显著优于现有方案，端到端修复率提升达 4.7%。