通过自适应多代理脚手架释放模型潜力，实现高效问题解决

解决描述不明确和不完整的问题，特别是涉及复杂的错误，需要复杂的、长期的工作流程。代理必须导航代码库以找到根本原因、重现故障、实施修复并验证生成的补丁。因此，低效的上下文管理可能会导致上下文快速降级和上下文中毒，从而阻碍成功解决。我们提出了icat-agent，一种去中心化的多代理脚手架，它用同步的、基于事件的消息传递取代共享上下文。利用基于标题的问题质量检查，icat-agent 战略性地调整其工作流程：它针对明确定义的问题启动并行修补和验证，同时针对低质量问题部署初步探索。在 SWE-bench Verified 和 SWE-bench Pro 上对 icat-agent 进行的综合评估表明，它在所有难度级别上始终优于突出的基线，包括 SWE-agent、mini-SWE-agent 和 Claude Code，同时使用相同的底层模型，在 SWE-bench Verified 上提高了 3.6-8.4%，在 SWE-bench Pro 上提高了 6.3-18.5%。 icat-agent 的计算效率也很高，与多代理 Claude Code 基准相比，每个实例的平均成本降低了 1.18 美元。我们的研究结果表明，像icat-agent这样强大的支架可以在固定模型中释放大量的潜在能力，相同的主干在icat-agent下解决的问题明显多于现有支架下的问题。 icat-agent +GPT-5.4-xhigh 解决了 67.4% 的 SWE-bench Pro 问题，比 SWE-bench Pro 上当前的最佳结果（59.10%，mini-SWE-agent+GPT-5.4-xhigh）高出 8.3 个百分点。