网易推出 CodeGrep 智能体，为编码 Agent 降本近 20%
_reachsumit · x · 2026-08-07
现代 LLM 编码智能体（如 Claude Code 和 OpenHands）在修复代码时，往往将大量 Token 预算浪费在寻找需要修改的文件上。在 SWE-Bench Verified 中，一个 30B 的 OpenHands 智能体平均需要 23 轮交互和 63.1 万 Token 才能解决一个问题。
为解决这一低效问题，研究者推出了 CodeGrep：一个拥有 140 亿参数的检索智能体。它通过 GRPO（Group Relative Policy Optimization）进行端到端强化学习训练，能够发出多轮并行的 grep、glob 和 read 工具调用，并将候选文件返回给冻结的下游编码智能体。
在全部 500 个 SWE-Bench Verified 实例测试中，CodeGrep 不仅保持了问题解决率（27.0%），还显著提升了效率：在已解决的问题中，交互轮次减少了 15%，Token 消耗降低了 19%。研究还发现检索工具存在一个精度阈值，只有高于该阈值才能真正降低成本。
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