LLMs-basedcodeagent工作速览

本文综述了基于大语言模型的代码智能体（Code Agent）的最新研究进展。背景方面，随着大语言模型在代码生成和理解方面能力的提升，如何使其在真实、复杂的软件工程任务中有效工作成为研究热点。研究目的集中在通过改进模型架构、训练范式和评估基准，提升代码智能体在解决实际GitHub问题、多轮交互和长程任务中的性能。结论表明，通过混合注意力机制、强化学习、合成数据生成和专用接口设计等多种技术路径，开源代码智能体在SWE-bench等基准上的性能已显著提升，并展现出缩小与闭源模型差距的潜力。