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一个通过了 90% HumanEval 测试的代码智能体 (code agent) 并不算是一个可靠的代码智能体。它只是一个在那些设计为可以单次生成 (single-pass) 解决的问题上表现良好的智能体。如果给它一个带有严格约束的竞赛编程问题，或者一个具有微妙相互依赖关系的多文件重构任务，你会看到通过率骤降至 20–30%。模型失败并不是因为它缺乏知识，而是因为贪婪的单次生成策略会锁定在第一个看起来合理的 Token 序列上，并且永不回头。

解决方案不在于更好的模型，而在于更好的生成策略。最近的研究表明，将树状探索 (tree exploration) 应用于代码生成——在多个候选解决方案中进行分支、对部分程序进行评分并剪掉没有希望的路径——在处理难题时可以将通过率提高 30–130%，而无需更改底层的模型权重。