DPIAgent：用于代理复制测试生成的划分、协议、隔离

再现测试生成，生成捕获报告错误的先失败后通过的测试，是自动化软件工程中的关键步骤。现有的代理方法将其视为一个整体循环，尽管该任务本质上包含两个性质不同的子任务：诊断根本原因和编写未能通过的测试。如果没有明确的分离，代理将面临一个复合目标，其中中间目标未指定，从而导致目标漂移。我们提出了 DPIAgent，这是一种基于划分、协议、隔离（DPI）三个原则构建的结构化代理框架，可减轻复合目标模糊性和目标漂移：它将任务划分为缺陷探索和测试生成的单目标阶段；强制执行记录诊断和测试计划的切换协议，防止上下文丢失；通过根据任务定制工具集来隔离每个阶段的操作空间，防止不相关的工具误导执行。在 SWT-Bench Verified 上，DPIAgent 的性能优于三个主干网 LLM 的七个基线。仅使用 DPI，GPT-5 的成功率就达到了 81.76%，这是开源方法中报告的最高成功率，比 GPT-5-Mini 的最强基线提高了 11.88 分；添加测试选择进一步将其提高到 86.17%。我们的分析表明，架构结构和骨干能力是互补的轴，而不是替代品，证明了 DPI 跨模型类的通用性。