RepoAtlas：通过不断发展的多模式存储库视图指导编码代理

基于大型语言模型 (LLM) 的编码代理在软件工程任务自动化方面取得了快速进展，但存储库级别的问题解决仍然具有挑战性。除了生成合理的补丁之外，代理还必须跨相互依赖的文件本地化相关代码，并维护足够且集中的存储库上下文。代码图暴露了非局部关系，但线性文本界面掩盖了它们的拓扑；渲染完整的存储库图会产生过于密集而无法可靠感知的视觉表示，而随着探索的进行，一次性本地视图会变得陈旧。我们提出了 \textbf{RepoAtlas}，这是一个免训练模块，它通过存储库代码图上的 \emph{select--project--refresh} 循环来维护不断发展的多模式存储库视图。 RepoAtlas 将问题中的证据与智能体当前的探索状态相结合，在固定预算下选择与任务相关的区域，将所选结构投影为互补的视觉和文本表示，并在探索状态的变化使其过时时刷新视图。我们在 SWE-bench Verified 上评估了 RepoAtlas，相对于最强的多模态图基线，它的解析率提高了 2.4 个点，同时平均减少了输入标记和模型调用 5.8% 和 7.8%，并且在不同系列和规模的三个模型中获得了一致的收益。