AMOR · 实验报告

AMOR 规划策略实验

deepseek-responses/deepseek-v4-pro · planning · 重复 1 次

d3e60809ede331e8GitHub 项目
官方公开基准

关于这个页面

这是项目作者显式导出并发布的脱敏实验快照,只保留汇总指标和任务状态。它不会读取或接收普通用户本机的真实任务与实验 Artifact;完整源码、架构文档与本地运行说明见 GitHub。

AMOR Coding Agentv1.0.2源码与文档

本次运行使用真实模型,结果对应页面所列的数据集和运行配置。

本次只比较规划策略;上下文策略保持一致(统一为 search-first)。

成功率差值-100.0%
输入 Token 降低-17.4%
工具调用降低0.0%
上下文字符降低-3.4%

策略结果

管道通过

direct

成功率
100.0%
平均工具调用
10.00
总 Token
18,499
误报完成率
0.0%
存在失败

structured

成功率
0.0%
平均工具调用
10.00
总 Token
21,718
误报完成率
0.0%

任务结果

任务上下文策略规划策略状态Verifier轮次工具Token
py_utils_average_emptysearch-firstdirectSUCCEEDED通过71018,499
py_utils_average_emptysearch-firststructuredBUDGET_EXHAUSTED未通过81021,718