🔴 保留 · `Exploration Structure in LLM Agents for Multi-File Change Localization`

类型：arxiv
标识：2606.11976
链接：https://arxiv.org/abs/2606.11976
主题：agent, database, engineering, evaluation, llm-infra, multimodal, rag, risk
主分类：agent
形态：benchmark
被引：0
被引来源：Semantic Scholar + OpenAlex
S2被引：0
OpenAlex被引：0
影响力被引：0
TLDR：This work constructs an approach for persistent-session evaluation of GitHub issues anchored at a single base commit, and compares linear sequential exploration against non-linear, domain-scoped parallel agentic exploration.
OpenAlex ID：W7164303166
OpenAlex DOI：10.48550/arxiv.2606.11976
DOI：10.48550/arxiv.2606.11976
DOI来源：OpenAlex
开放获取：green
开放获取链接：https://doi.org/10.48550/arxiv.2606.11976
OpenAlex更新：2026-07-19
标题中文：🔴 保留 · LLM Agent 中用于多文件变更定位的探索结构
TLDR中文：本文构建一种针对 GitHub issue 的持久会话评估方法，锚定在单一 base commit，对线性顺序探索与非线性、领域范围的并行 agentic 探索进行比较。
待LLM分类：否
来源文件：
/inbox/jay/2026-06-12-night-arxiv-engineering-llm-agents.md
[S2 enrich]
[OpenAlex backfill]

可复用信息

Plain LLM Haiku | 2.0±0.0 | 3.3±1.4 | 6.0±2.5
Single-agent RLM Haiku | 3.3±1.4 | 1.7±2.9 | 4.7±3.8
Single-agent RLM Sonnet | 3.4±0.7 | 5.7±1.4 | 11.3±1.4
Domain agents (adaptive) | 6.4±0.7 | 5.7±1.4 | 12.3±3.8
Codex 5.5 High | 9.2±0.6 | 7.3±2.9 | 13.3±1.4
- 关键发现：文档共演化（documentation co-evolution）是隐性依赖，任何标准或 agentic 架构都无法自动解决；朴素文件系统访问会降低文件定位准确率；强制多 agent 协商反而降低准确率
保留理由：Benchmark 构造方法完全可复现，表格数据具体，RLM 范式有工程实现细节，适合作为代码库级别 AI 助手能力评测的参考基线。
链接：https://arxiv.org/html/2606.11976v1