CRANE：通过零空间编辑向代码智能体注入约束推理

代码智能体需兼具长程状态推理与严格工具协议遵循能力。针对指令模型与思维模型能力互补但错位的问题，本文提出 CRANE，一种无需训练的参数编辑方法。该方法将思维 - 指令差异视为候选推理编辑方向池，结合幅度阈值去噪、保守泰勒门控及渐进 sigmoid 投影技术，在保留工具使用规范的同时注入强推理能力。实验表明，CRANE 在多个基准测试中显著优于单一模型及其他合并策略，实现了推理增强与效率保持的双重目标。