代码不是记忆：编码智能体内的结构化代码库索引

编码代理现在将 LLM 与工作存储库上的检索交织在一起，并且检索实现在部署的工具之间存在很大差异。在固定模型上的固定编码代理工具内，添加结构代码库索引实际上会改变成本或解决方案吗？我们在 SWE-PolyBench Verified 和 SWE-bench Pro 上运行了三个臂（带索引的线束、不带索引的同一线束和 agentic-grep 比较器），并在每个任务沙箱内的泄漏审核沙箱内跨三个种子始终固定 Claude Opus 4.7。线束内消融产生较大的定位增益和统计上分离的解析增益，每个单元没有成本损失，并且每个解析的成本较低。交叉线束检查表明，该索引不会在解析或本地化方面相对于 agentic-grep 基线回归，同样没有任何成本损失。我们发布了每单元排除分类账、泄漏审计脚本、本地化提取器和结果数据库。因此，结构代码库索引的部署问题不在于它的运行成本是否太高（在种子中，该索引的解决成本比代理 grep 更低），而在于工作负载是否包括结构排名带来回报的多文件更改。