论文页面 - SWE-Review: 借助代理式代码审查闭环解决问题

来源：https://huggingface.co/papers/2607.06065

摘要

代理式代码审查框架通过迭代的审查与修订循环，增强人工智能生成的拉取请求，同时提升代码质量与问题解决能力。

编程智能体越来越多地为现实世界的软件问题生成拉取请求（PR），然而一次性 PR 生成仍然是开环的：PR 在提出时缺乏系统的审查、诊断或修订。我们提出 SWE-Review，一个通过代理式代码审查（https://huggingface.co/papers?q=agentic%20code%20review）来闭环这一过程的框架。给定一个问题和一个 AI 生成的 PR，审查智能体会探索仓库，决定该 PR 是否应被接受，并提供结构化的反馈用于修订。我们使用提出的 SWE-Review-Bench 评估这一设置，以衡量审查正确性（https://huggingface.co/papers?q=review%20correctness）以及下游的修订有用性（https://huggingface.co/papers?q=revision%20usefulness）。我们还进一步整理了 SWE-Review-Traj 数据集，以研究代理式审查的更广泛应用，并填补开放审查训练中的数据稀缺缺口。实验表明，代理式审查通过“生成-审查-修订“循环（https://huggingface.co/papers?q=generate-review-revise%20loop）持续改进 PR，在决策准确率和修订后的解决率上均优于单轮固定上下文的审查，其能力可迁移至改进问题解决模型，并实现高效且有效的测试时扩展（https://huggingface.co/papers?q=test-time%20scaling）。这些结果确立了代理式代码审查（https://huggingface.co/papers?q=agentic%20code%20review）作为一种实用机制，推动 AI 编程智能体从一次性 PR 生成迈向闭环的问题解决（https://huggingface.co/papers?q=issue%20resolution）。

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SWE-Lego/SWE-Review-Traj 查看器• 约1小时前更新 • 8.91k • 208 • 1 (https://huggingface.co/datasets/SWE-Lego/SWE-Review-Traj)

SWE-Lego/SWE-Review-Bench 查看器• 约1小时前更新 • 1.38k • 63 (https://huggingface.co/datasets/SWE-Lego/SWE-Review-Bench)

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