SWE-bench

深入分析如何通过结构隔离、确定性网关和双 LLM 架构保护 PlannerCritic 智能体引擎，使其在三个版本的演进中成功抵御直接提示词注入和对抗性攻击。

深度解析 Qwen3-Coder-Next 的稀疏混合专家 (MoE) 与混合线性注意力架构，探讨其如何在仅使用 3B 激活参数的情况下，在 SWE-Bench 达到 70.6 的顶尖水平。

Agyn 的最新研究表明，通过模拟真实软件开发团队的角色分工（经理、研究员、工程师、审阅者），多智能体系统在 SWE-bench Verified 榜单上取得了 72.2% 的惊人成绩，远超传统单体 AI 方案。