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SWE-Trail 是一种面向编码智能体、由历史信息引导的轨迹收集器，利用先前的 rollout 来指导收集资源的分配，同时不向智能体暴露这些历史信息，从而避免训练与测试不匹配。在其收集的轨迹上训练后，参数量为 124B 的 Ling-3.0-flash-base 学生模型在 SWE-bench Multilingual 和 SWE-bench Pro 上的解决率相比独立采样分别提高了 2.33 和 1.60 个百分点。