Agentic Code Reasoning

论文试图解决什么问题？大语言模型（LLM）在代码生成和理解任务上表现出色（如 GitHub Copilot、GPT-4 Code Interpreter），但在深度代码推理方面仍有明显局限。具体问题包括：表面模式匹配：LLM 往往基于关键词和表面模式，而非深度语义理解。例如，对代码 if (x > 0) return x; else return -x;，LLM 可能识别出"返回绝对值"，但无法推理出"如果 x 是负数，返回 -x 的数学意义"。推理不一致：对同一代码的不同提问，LLM 可能给出矛盾答案。例如，问"这个函数的时间复杂度？"可能回答 O(n)，问"这个函数会超时吗？"可能回答"不会"，但两者矛盾。缺乏可解释性：LLM 的推理过程是黑盒，难以验证结论正确性。开发者无法判断 LLM 的结论是基于真实理解还是表面模式。...

Agentic Code Reasoning

基本信息

ID: l9nwgb3o
来源: unknown
作者: None
发布日期: 2026-03-21
分类: agents
标签: tools, safety, github, coding, agent, llm, paper, reinforcement-learning
语言: zh
质量评分: 5

原文内容

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论文试图解决什么问题？

大语言模型（LLM）在代码生成和理解任务上表现出色（如 GitHub Copilot、GPT-4 Code Interpreter），但在深度代码推理方面仍有明显局限。具体问题包括：

1. 表面模式匹配：LLM 往往基于关键词和表面模式，而非深度语义理解。例如，对代码 if (x > 0) return x; else return -x;，LLM 可能识别出"返回绝对值"，但无法推理出"如果 x 是负数，返回 -x 的数学意义"。

2. 推理不一致：对同一代码的不同提问，LLM 可能给出矛盾答案。例如，问"这个函数的时间复杂度？"可能回答 O(n)，问"这个函数会超时吗？"可能回答"不会"，但两者矛盾。

3. 缺乏可解释性：LLM 的推理过程是黑盒，难以验证结论正确性。开发者无法判断 LLM 的结论是基于真实理解还是表面模式。

4. 执行依赖：部分方法（如 Program-of-Thought）依赖代码执行来验证推理，但存在安全风险（执行恶意代码）和环境限制（无法执行系统级操作）。

论文的核心创新：提出"Agentic Code Reasoni…

说明

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