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该研究团队推出QiboAgent——一个作为量子计算中间件领域专用编码助手开发实践指南的参考实现。针对通用商业模型在科学软件开发中的局限性，研究人员探索了配备定制工作流架构的轻量级开源大语言模型(LLM)的对比表现。具体而言，该工作实验了两种互补范式：用于高精度信息检索的检索增强生成流程，以及面向复杂软件工程任务的自主智能体工作流。研究观察到，与商业基线相比，这种混合方法显著降低了代码生成中的幻觉率，使用参数规模不超过300亿的相对小型开源模型即可达到90.2%的峰值准确率。此外，该智能体框架展现出高级编码能力，可自动化解决维护问题与新功能需求，或完成代码库大规模重构的原型设计（例如为原始纯Python包Qibo生成带有绑定的Rust编译模块）。用于分析的LLM工作流已集成至用户界面和模型上下文协议服务器，为Qibo开发者提供了易用工具。