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[分享创造] 手搓了一个 agent 架构能减少 长 coding 任务的 llm 往返和 token 开销 80%左右。有 benchmark 和测试脚本以及数据集!
这个想法其实非常简单。假设 Codex 需要修改文件并运行测试,通常需要经历以下流程: 第 1 轮——应用补丁(修改 package 文件) 第 2 轮——应用补丁(修复 Bug ) 第 3 轮——应用补丁(修改测试脚本) 第 4 轮——执行构建 第 5 轮——运行测试和代码检查 第 6 轮——如果使用 Playwright ,Codex 还需要额外一轮读取截图等媒体文件 我们的思路是使用宏命令,将整个流程放入一个 RAG 中,从而在单轮内完成。例如: 步骤 1:检查运行环境 步骤 2:应用补丁(修改 package 文件) 步骤 2:应用补丁(修复 Bug ) 步骤 2:应用补丁(修改测试脚本) 步骤 3:执行构建 步骤 4:运行测试和代码检查 步骤 5:读取媒体文件 我使用 Codex 和 GPT-5.6-Sol High 对这种方式进行了测试。结果显示,它可以减少约 40%–80% 的大模型交互轮次,同时节省接近相同比例的 Token 。 具体实现和测试基准可以在项目的 Markdown 文档中找到。我使用 DeepSWE 任务和完整代码仓库重写任务进行了测试: repo: ht...
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