DCAS：解耦 CLI 智能体脚手架，将规划能力内化为模型本身
centre-for-swe · hf · 2026-08-11
当前基于 CLI 的软件工程智能体在微调时严重依赖特定的训练环境（如 OpenHands），导致模型换用其他非训练脚手架时性能大幅下降。
为解决这一“脚手架绑定”问题，研究者提出了 DCAS（Decoupling CLI Agent Scaffolding）。这是一个后端替换拦截层，能够在不修改脚手架的情况下路由 API 流量，实现跨脚手架评估和感知规划的轨迹收集。
实验证实，规划质量是高杠杆组件。基于 DCAS 收集的规划感知轨迹进行微调，即使数据量很少，模型也能在非训练脚手架上保持一致且稳定的跨环境表现。
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