编码代理的进步来自更紧的反馈循环和更严格的证据
这一时期最清楚的信号是，编码研究正在围绕证据、上下文和反馈收紧控制回路。CollabCoder、仓库压缩研究，以及 SAP HANA 测试生成论文都显示出同一条实用规则：更好的结果来自更有选择性的引导和更严格的检查，而不是让代理在没有约束的情况下跑更久。最强的论文用通过率、延迟或 mutation score 的具体提升支撑了这个判断。
主题概况
Generalization
Controlled agent feedback loops
这些证据里能用的模式是：更严格地控制代理能看到什么、下一步尝试哪种修复、以及如何判断输出。仓库工具可以在生成前压缩上下文，因为被引用的研究显示，选择性压缩同时改善了质量和延迟。基于测试的编码循环可以把失败导向计划修复或代码修复，因为这个决定提高了通过率，也减少了重试。生成测试需要在未见过的代码库上使用 mutation score 作为门槛，因为公共基准上的成绩没有延续到 SAP HANA，而单靠编译反馈会奖励更弱的测试。