arXiv · cs.AI· Olivier Nourry·· 7 天前AI 评分21
RELAY：通过规则复用与智能体修复扩展历史构建复原
RELAY: Scaling Historical Build Restoration through Rule Reuse and Agentic Repair
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Olivier Nourry
发布时间：（北京时间）
阅读原始来源 · arxiv.org ↗完整链接与内容说明
https://arxiv.org/abs/2610.27784v1
本站目前仅有 AI 导读与摘要，未展示原文正文；技术细节、代码和完整结论请查看原始来源。
AI 导读
一项研究针对 14,159 个 OSS-Fuzz 案例分析了历史软件构建的环境退化问题，发现 69.7% 的案例无法完成重建与验证，且多数失败呈现少量重复出现的症状。研究提出 RELAY 框架，用 LLM 从代表性失败中推导并验证确定性修复规则，规则可无需模型调用直接复用，未解决案例再交由逐案智能体处理。评估显示混合方法比单独使用规则或智能体都能恢复更多构建，且成本低于纯智能体方案。
来源：arXiv · cs.AI · arxiv.org