FastContext：專為程式碼代理設計的高效率程式庫探索模型
為何重要
透過分離探索與解決步驟，並專門最佳化探索模型，能有效解決程式碼代理的 Token 預算瓶頸與效率問題。
程式碼代理在搜尋相關程式碼時常面臨 Token 浪費與上下文雜訊等瓶頸，為此微軟提出 FastContext 架構，透過將探索行為與任務解決分離，訓練專用的探索子代理來提取精簡路徑與行號。在 Mini-SWE-Agent 中的整合測試顯示，其能將 Token 消耗降低高達 60%，並透過任務導向的微調，讓程式庫探索能力大幅更進一步。