Newest papers

TraceLite: Efficient Trace Reduction for SWE Agents via Optical Compression and Redundancy Removal

Jingyu Xiao, Qianxi Liu, Yintong Huo, Yuan Jiang, Michael R. Lyu · 2026 · arXiv

DOI: 10.48550/arXiv.2610.28612 · open-access PDF

Vietnamese

Các đại lý kỹ thuật phần mềm giải quyết các nhiệm vụ cấp repository thông qua việc sử dụng công cụ lặp đi lặp lại, nhưng các dấu vết tương tác liên tục phát triển của họ gây ra mức tiêu thụ token đáng kể và kết luận. Các phương pháp tiếp cận nén hiện có thường đòi hỏi đào tạo mô hình, các cuộc gọi LLM phụ trợ, hoặc giả định về nội dung cụ thể như mã nguồn. Chúng tôi trình bày TraceLite, một khuôn khổ đơn giản nhưng hiệu quả, không có đào tạo để nén các quan sát tác nhân SWE không đồng nhất. Nghiên cứu sơ bộ của chúng tôi cho thấy rendering quang học bảo tồn thông tin văn bản và ngữ nghĩa đáng kể dưới nén vừa phải, trong khi

Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.

Abstract

Software engineering agents solve repository-level tasks through iterative tool use, but their continuously growing interaction traces incur substantial token consumption and inference overhead. Existing compression approaches often require model training, auxiliary LLM calls, or assumptions about specific content such as source code. We present TraceLite, a simple yet effective, training-free framework for compressing heterogeneous SWE-agent observations. Our preliminary study shows that optical rendering preserves substantial textual and semantic information under moderate compression, while

Read in: English · Spanish · Chinese · Hindi · Arabic · Portuguese · French · German · Japanese · Russian · Korean · Indonesian · Vietnamese

Sources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange