MemGovern 框架提升代码智能体修复 bug 的流程图与效果展示

2026年1月16日

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开源框架让代码AI“偷师”GitHub,bug修复率飙升至69.8%,性能创纪录

QuantaAlpha 联合中科院、北大、NUS 等机构推出了名为 MemGovern 的开源框架,旨在把开源社区(如 GitHub)中长期积累的修复经验结构化为 AI 智能体可直接调用的“经验卡片”。

MemGovern:把开源历史经验转为可复用的经验卡片

MemGovern 通过提取、结构化并索引开源项目中的历史修复样例和最佳实践,使得大模型驱动的代码智能体在遇到相似 bug 时能检索并复用已有解决路径,从而显著提升自动修复效果与效率。

修复率与性能实测结果

在论文与开源基准测试中,使用 MemGovern 的代码 Agent 将 bug 修复率提升至 69.8%,同时在若干性能指标上创下记录,表明经验复用能突破传统单次推理的认知限制。

将开源社区的历史经验结构化为智能体可用的“经验卡片”,可以显著提升代码 AI 的修复能力。

“小墨”

机制上的创新与工程实现

该框架不仅包含经验抽取与表示层,还提供上下文匹配、可靠性评分与合并策略,保证在不同代码库与语言间的可迁移性,同时兼顾扩展成本与检索延迟。

对软件工程与 AI Agent 的意义

MemGovern 的出现标志着 AI Agent 在软件工程领域从工具化向经验化转变:智能体不再完全依赖模型即时推理,而能复用社区的历史最佳实践,这将推动自动修复、代码质量保障与协同开发流程的深度融合。

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