Spine 用子任务树即时编译上下文，降低长程编程智能体成本。
资讯摘要
论文提出 Spine，一种接口与运行时，让智能体通过 work scope 显式声明子任务边界，同一智能体可内联执行嵌套子任务，仅将独立并行任务交给委派。运行时用 SpineTree 持久记录子任务关系、局部交互与完成状态，并在每次模型调用前即时编译为上下文，保留未完成子任务的交互、以结果替换已完成子任务细节，同时保持前缀缓存复用。作者报告将其集成进 Codex 得到 SpineCodex，在 GPT-5.6 Sol 下 SWE-Milestone 分数提升 11.8%、总成本降低 32.4%，ProgramBench 平均测试通过率提升 17.3%。
要点速读
- Spine 以 work scope 声明子任务边界，运行时用 SpineTree 记录子任务关系、交互与完成状态，调用前即时编译上下文。
- 作者报告 SpineCodex 在 GPT-5.6 Sol 下 SWE-Milestone 分数提升 11.8%、总成本降低 32.4%，ProgramBench 平均通过率提升 17.3%。
- 在 SWE-Milestone 上，SpineCodex 分数与 Recursive Subagent 相当，总成本低 73.7%；集成到 Pi 后，Gemini 3.8 Flash 与 Qwen 3.8 27B 的分数提升 9.5–17.5%。
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采集于 2026/10/29 08:00:21（北京时间）。 arXiv 日期为本次公告时间，论文初次投稿日期请查看原文版本记录。