FailureMem：一种面向自主软件修复的故障感知多模态框架

多模态自动程序修复（MAPR）要求模型联合推理源代码、文本描述及 GUI 截图等视觉工件。针对现有方法工作流僵化、视觉推理缺乏局部定位及失败经验难以复用等局限，本文提出 FailureMem 框架。该框架集成混合工作流代理架构以平衡结构化定位与灵活推理，引入主动感知工具实现区域级视觉接地，并构建“失败记忆库”将过往修复尝试转化为可复用指导。在 SWE-bench Multimodal 上的实验表明，该方法较基线提升了 3.7% 的解决率。