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lr-agent
LR-Agent 是一个 Python 编程 Agent 实验项目，关注“当前测试通过的补丁，遇到后续维护变化会怎样”。它在隔离工作区生成候选补丁并执行验证，再让仓库连续经历依赖、接口或功能变化，每一代重放原始检查，输出补丁生存和维护成本报告。适合对编程 Agent、软件测试和维护实验感兴趣的开发者；完整运行需要配置兼容模型接口。 亮点 候选补丁在独立工作区中修改与验证，比较依据包含实际命令退出码。 连续维护实验中，后一代继承前一代的代…
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LR-Agent 是一个 Python 编程 Agent 实验项目，关注“当前测试通过的补丁，遇到后续维护变化会怎样”。它在隔离工作区生成候选补丁并执行验证，再让仓库连续经历依赖、接口或功能变化，每一代重放原始检查，输出补丁生存和维护成本报告。适合对编程 Agent、软件测试和维护实验感兴趣的开发者；完整运行需要配置兼容模型接口。 亮点 候选补丁在独立工作区中修改与验证，比较依据包含实际命令退出码。 连续维护实验中，后一代继承前一代的代码，便于观察累积变化造成的回归。 原有测试和长期约束会被重新执行，保留可检查的实验工作区和报告。 提供 CLI、Web 界面、最小示例以及研究边界说明，欢迎提交最小反例。 目前是研究型工程原型。合成场景和维护成本指标属于启发式实验，不能证明现实未来正确性，也没有据此声称领先其他 Agent。完整实验会调用模型，时间与费用随配置而变化。 项目自荐，希望收集安装体验、维护场景设计和报告解释方面的反馈。
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