Patch Steering via Prompted Tool Selection

拥有多种补丁或重构工具（如apply_patch、AST-refactorer、codemod）访问权限的代码Agent，若未得到明确引导，可能会选择非最优工具，进而引发以下问题：

• 不必要的复杂度：Agent可能会使用通用文本替换工具，而非专用的AST感知重构工具。
• 结果不一致：若没有明确指令，Agent的工具选择会出现不可预测的差异，影响可复现性。

通过prompt中的显式自然语言指令来引导Agent的工具选择与补丁实施方法。相关技术包括：

1. 直接调用工具

• 示例前置指令："使用apply_patch工具在auth_service.py中插入新函数validate_input。"
• Agent会识别apply_patch为首选补丁机制。

2. 工具使用教学

• 在context中提供微型操作手册：

  "我们的`ASTRefactor`工具接收用于描述节点编辑操作的JSON：  
  {"file": 字符串, "pattern": 字符串, "replacement": 字符串}。  
  请使用该工具执行安全重构，而非直接使用原生`sed`命令。"  
  

• 这会引导Agent在修改函数签名或重命名类时，选用更安全的高层级重构工具。

3. 隐式简写约定

• 引入领域专属缩写规则："当需要重命名变量时，使用renameVar(旧变量名, 新变量名)；Agent会在底层自动将其映射至ASTRefactor工具。"

4. 促思型表述

• 添加此类表述："在选择补丁工具前，请思考类型安全性问题。"
• 推动Agent进行更深层次的推理，避免仅执行表层文本替换操作。

• 工具注册表：在Agent的初始化context中暴露工具元数据（名称、使用示例、输入schema）。
• 提示词模板：创建包含占位符的可复用模板，例如：

  "任务：{task_description}。首选工具：{tool_name}。  
  使用示例：{tool_usage_snippet}。"
  

• 回退处理：若Agent忽略指令并使用了错误工具，需添加如下指令：“如果ASTRefactor执行失败，回退至apply_patch。”

• 优点：
  • 可预测的行为： 减少同一任务下工具使用的差异性。
  • 更高的代码质量： 确保Agent优先使用语义安全的工具（如基于AST的工具），而非基于字符串的替换工具。
• 缺点/注意事项：
  • Prompt长度： Prompt中过多的工具文档会消耗宝贵的Token。
  • 维护： 随着新的补丁工具问世，模板和工具注册表需要定期更新。