ExploreRepair：多智能体协作框架提升漏洞修复成功率

ExploreRepair 是一个自动化漏洞修复框架，专门应对漏洞分类不明确、缺少 PoV 测试时的修复难题。框架先由三个探索智能体分别从不同维度分析漏洞，再由 Lesson Aggregator 和 Patch Aggregator 汇总观察与实现，最后由一个 Aggregator 在无基准反馈的情况下敲定补丁。在 PatchEval 基准上，配合 GPT-5.6-Luna 达到 39.6% 的修复成功率，配合 DeepSeek-V4.1-Flash 达到 71.6%，分别领先现有最优方法 EvoRepair 16.0 和 25.4 个百分点。在 VulnLoc+ 上成功率为 51.4% 和 62.9%，比不使用 PoV 测试的 LoopRepair 变体分别高出 20.0 和 17.1 个百分点。