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论文提出A-CEGIS框架：以反例作为反馈实现代码智能体自我纠正
该论文指出，单轮代码生成指标无法衡量智能体在收到具体反馈后修复错误产物的能力。为此，作者提出了一种轻量级框架A-CEGIS，通过提供反例作为反馈来帮助智能体自我纠正。
AI推荐理由 当前评测只衡量单轮生成，无法反映agent在真实开发中根据反馈修复缺陷的能力；A-CEGIS用反例作为反馈来驱动自我纠正，可帮助实践者更可靠地评估和改进代码智能体，降低人工调试与线上错误带来的成本。
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