TACT：经激活引导缓解编码智能体的过度思考与过度行动

当语言模型代理处理复杂的软件工程任务时，它们通常会在较长的轨迹上退化，我们将其定义为“代理漂移”。我们关注两种反复出现的失败模式“过度思考”和“过度行动”，即代理反复推理其已有的信息，以及在不整合最近的观察或获取新证据的情况下发出工具调用。在本文中，我们引入了 TACT（通过激活转向进行思考-行动校准），以在残余流表现为行为故障之前检测并减轻残余流中的代理漂移。具体来说，我们将轨迹步骤标记为过度思考、过度行为或校准，并发现它们的隐藏状态可以沿着两个*漂移轴*线性分离，从校准行为指向每种故障模式（AUC $\approx$ 0.9）。为了减轻代理漂移，我们在测试时将每个步骤的激活投影到这些轴上，并将漂移的轴拉回校准区域。实验表明，TACT 在 SWE-bench Verified、Terminal-Bench 2.0 和 CLAW-Eval 上的性能优于无导向基线，在 Qwen3.5-27B 上将平均解决率提高了 $+5.8$，在 Gemma-4-26B-A4B-it 上将平均解决率提高了 $+4.8$，同时将解决步骤减少了高达 $26\%$。这些增益将代理漂移作为剩余流中的可操纵方向，并将 TACT 定位为可靠的长视野代理的可行手柄。