Vai al contenuto
AI.info

Ricerca

MemTrace: memoria coerente con lo stato per agenti di programmazione impegnati in attività di lunga durata

Man mano che gli agenti di programmazione affrontano attività di evoluzione del software di lunga durata, articolate in più file e fasi, le traiettorie di esecuzione più lunghe pongono due sfide conne

MemTrace: memoria coerente con lo stato per agenti di programmazione impegnati in attività di lunga durata
arXiv
2610.04838
Pubblicato
2026-10-04
Autori
Hongming Xu, Le Zhou, ZhongHe Jin, Xiang Zhang, Bo Tang, Zhiyu Li, Xuanhe Zhou, Juncheng Zhang

Abstract degli autori

Man mano che gli agenti di programmazione affrontano attività di evoluzione del software di lunga durata, articolate in più file e fasi, le traiettorie di esecuzione più lunghe pongono due sfide connesse: (1) la cronologia accumulata mette sotto pressione i limiti del contesto e (2) le modifiche al repository possono invalidare le evidenze delle esecuzioni precedenti. Gli approcci esistenti affrontano queste sfide con tecniche come finestre di contesto più ampie, compressione, recupero delle informazioni o rappresentazioni del repository, ma spesso non riescono a ricostruire uno stato coerente dell’attività dopo un aggiornamento del contesto né a verificare se le evidenze richiamate siano ancora valide. Presentiamo quindi MemTrace, un sistema di memoria che tiene conto della provenienza delle informazioni, conserva la cronologia delle esecuzioni e ne adegua il riutilizzo all’evoluzione dell’attività (per esempio, la correzione iterativa che coinvolge più file) e allo stato del repository. MemTrace archivia la cronologia in Memory Traces immutabili, ancorati a informazioni chiave (per esempio file, simboli e test), e ne organizza l’ordine di esecuzione e le dipendenze in un Memory Trace Graph. Quando il contesto è limitato, la memoria di lavoro conserva soltanto Memory Anchors compatti, dai quali l’agente può ricostruire lo stato dell’esecuzione più recente e individuare le evidenze pertinenti alla sua prossima azione. Prima di ripristinare le evidenze storiche, MemTrace ne verifica la validità rispetto allo stato attuale del repository e recupera soltanto ciò che serve per l’azione successiva. In tre benchmark complementari di programmazione su orizzonti lunghi, MemTrace supera sistematicamente tutte le baseline valutate integralmente, a parità di modello di base e infrastruttura di valutazione: con Codex CLI, migliora DeepSWE pass@1 di 21,2 punti, SWE-EVO Resolved Rate di 4,4 punti e SWE-Milestone Score di 17,8 punti.

Il riassunto di questo paper è disponibile solo in inglese: leggilo nella pagina inglese.

Leggi il paper originale su arXiv