FastContext: Training Efficient Repository Explorer for Coding Agents 精读
深度精读微软 FastContext 论文——把代码仓库探索从主 Agent 中剥离、交给一个专门训练的小模型来干。用 4B-30B 的专用探索模型替代昂贵的探索过程，端到端解决率最高提升 5.5%，主模型 token 消耗最高降低 60%。从编码 Agent 瓶颈分析、模型分工解构、SFT+RL 训练配方，到必要知识反推与通用性灵感，全面拆解这项将仓库探索’模块化、可训练化’的工作。