SWE-Trail：基于历史引导的编码智能体轨迹收集方法

SWE-Trail 提出利用早期轨迹指导后续探索效率，保持历史在智能体上下文之外。 该方法在 SWE-bench Multilingual 和 SWE-bench Pro 上分别提升 124B Ling-3.0-flash-base 模型 2.33 和 1.60 个百分点。 相比独立采样，此法有效解决了训练与测试不匹配问题，提升了代码修复能力。