发布时间:2026/8/16 21:32:45
FastContext: Training Efficient Repository Explorer for Coding Agents FastContext 论文完整总结+指定章节双语翻译一、论文整体核心内容总结1. 研究背景与待解决痛点当前大模型代码智能体(如SWE-Agent、Cursor等)完成仓库级修复/问答任务时,仓库代码探索是核心性能瓶颈:探索(读文件、全局检索)占用主模型56.2%工具轮次、46.5%总token,大量无关代码污染上下文,拉高推理成本;主流方案采用单一模型兼顾“代码检索+问题求解”,所有检索中间过程都会留在主智能体对话历史,冗余信息持续累积;检索不准时,主模型需要反复修正错误假设,进一步消耗token、降低修复成功率;现有代码定位方案多依赖图结构、复杂检索流水线,轻量化、可插拔的专用探索子Agent方案缺失。2. 核心方案:FastContext 专用探索子Agent提出解耦式双智能体架构:将「仓库探索」与「代码修复/问答求解」拆分为两个独立模块:主Agent:负责最终代码编辑、测试、生成补丁;不再执行大量检索操作;FastContext子Agent:按需被主Agent调用,仅执行只读仓库操作(Read/Glob/Grep并行工具调用),只返回精简的

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