开源|SWE-Pruner：代码智能体上下文剪枝框架，令牌消耗锐减超50%

近日，GitHub开源项目SWE-Pruner提出了一种名为‘任务感知上下文剪枝’的创新框架，旨在显著优化代码智能体（Coding Agents）在处理复杂软件工程任务时的效率与成本。该框架的核心在于，通过一个轻量级模型动态分析与当前任务最相关的代码上下文，从而在无需牺牲任务性能的前提下，将智能体运行过程中消耗的令牌（Token）数量削减超过50%。这一技术突破对于多轮次、长上下文的软件开发辅助场景（如自动调试、代码补全或系统理解）具有重大意义，因为它直接解决了大语言模型在代码领域应用时面临的高计算成本与上下文长度限制的瓶颈问题。SWE-Pruner的‘自适应’特性使其能够根据不同的具体任务（如修复特定bug或添加新功能）智能地筛选代码库中的关键片段，而非简单地进行截断或随机采样，从而保证了智能体决策所依据信息的完整性与准确性。该框架的开源为降低AI编程助手的运营成本、提升其处理大规模代码库的能力提供了新的技术路径，预计将推动代码智能体在产业界的更广泛落地。