摘要
本文探讨了在固定编码 Agent 框架与模型下,引入结构化代码库索引对成本与任务解决率的影响。通过在 SWE-PolyBench 和 SWE-bench Pro 上的多种子对照实验,研究发现该索引显著提升了代码定位能力与统计显著的解决率增益,且无额外成本负担。相比基于 grep 的基线,结构化索引在多文件变更场景中更具优势,表明其作为高效记忆机制的价值在于特定工作负载下的结构排序收益。
AI 推荐理由
论文核心研究代码库索引作为 Agent 的结构化记忆机制,显著提升任务解决率。
研究机构
SuperAGI Research
论文信息