Relay：规则复用加智能体修复历史构建

Olivier Nourry 与 Yoshiki Higo 提交的 Relay 框架，先用大模型从代表性失败中推导并验证确定性修复规则，复用规则时不再调用模型，规则解决不了的案例再交给逐案例智能体处理。 研究基于 14,159 个 OSS-Fuzz 案例，其中 69.7% 已无法完成重建与验证，且多数失败共享少量反复出现的症状。作者称规则推导可完全自动化，规则优先、智能体兜底的混合方式比单用任一方法还原更多构建，成本也低于纯智能体方案。

AI 根据报道生成 · 55 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。