准确率92.7%逼近Claude 3.5、成本降低86%，开源代码定位新神器LocAgent来了

又是一个让程序员狂欢的研究！来自 OpenHands、耶鲁、南加大和斯坦福的研究团队刚刚发布了 LocAgent —— 一个专门用于代码定位的图索引 LLM Agent 框 架，直接把代码定位准确率拉到了 92.7% 的新高度。该研究已被 ACL 2025 录用。 论文标题：LocAgent: Graph-Guided LLM Agents for Code Localization 图 2: 图中红色节点表示问题描述中明确提及的函数，黄色节点表示实际需要修改（修补）的函数。任务难度定义为代码图中从提及函数到目标修补函数之间的最短路径长度（最少跳数），图示例中任务 难度为 2 跳。 二、LocAgent：给 LLM 装上 「代码地图 」 一、痛点很真实：代码定位到底有多难？ 相信每个程序员都有过这样的经历：看到一个 bug 报告，满脸问号地想 「这到底要改哪里？ 」。传统方法要么靠关键词匹配（太粗糙），要么直接把整个代码库 丢给 LLMs（太低效），要么让 Agent 盲目遍历目录（太笨拙）。 问题的核心在于： 自然语言描述的问题和真正需要修复的代码位置之间，往往隔着好几层调用关系。比如用户反馈 「XSS 漏 ...