CLI do Servidor de Linguagem Capacita Agentes de Linguagem com Recompensas de Processo

Language Server CLI Empowers Language Agents with Process Rewards

October 27, 2025

Autores: Yifan Zhang, Lanser Contributors

cs.AI

Resumo

Os modelos de linguagem de grande escala frequentemente alucinam APIs e deslocalizam edições, enquanto os servidores de linguagem computam factos verificados de nível IDE sobre código real. Apresentamos o Lanser-CLI, uma camada de orquestração prioritária para CLI que fixa e media um servidor do Protocolo de Servidor de Linguagem (LSP) para agentes de codificação e CI, expondo fluxos de trabalho determinísticos e reproduzíveis. A nossa posição é que os servidores de linguagem fornecem não apenas informação estrutural (definições, referências, tipos, diagnósticos), mas também uma recompensa de processo acionável: sinais máquina-verificados e passo a passo que alinham o ciclo de planeamento de um agente com a realidade do programa. Neste trabalho, o Lanser-CLI contribui com: (i) um esquema robusto de endereçamento para além do frágil "ficheiro:linha:coluna" através de uma DSL de Seletores (seletores simbólicos, de caminho-AST e ancorados em conteúdo) com um algoritmo de relocalização fundamentado; (ii) Pacotes de Análise determinísticos que normalizam as respostas do Servidor de Linguagem e capturam metadados de ambiente/capacidade com hashes de conteúdo estáveis; (iii) um envelope de segurança para operações de mutação (renomear, ações de código) com pré-visualização, áreas restritas de workspace e aplicação transacional com consciência do Git; e (iv) um funcional de recompensa de processo derivado de factos do Servidor de Linguagem (deltas de diagnóstico, confiança de desambiguação e verificações de aplicação segura) que é computável online e reproduzível offline. Formalizamos o determinismo sob instantâneos congelados e estabelecemos uma propriedade de monotonicidade para a recompensa de processo, tornando-a adequada para supervisão de processo e análise contrafactual. Página do Projeto: https://github.com/yifanzhang-pro/lanser-cli

English

Large language models routinely hallucinate APIs and mislocalize edits, while language servers compute verified, IDE-grade facts about real code. We present Lanser-CLI, a CLI-first orchestration layer that pins and mediates a Language Server Protocol (LSP) server for coding agents and CI, exposing deterministic, replayable workflows. Our position is that language servers provide not only structural information (definitions, references, types, diagnostics) but also an actionable process reward: machine-checked, step-wise signals that align an agent's planning loop with program reality. In this work, Lanser-CLI contributes: (i) a robust addressing scheme beyond brittle "file:line:col" via a Selector DSL (symbolic, AST-path, and content-anchored selectors) with a principled relocation algorithm; (ii) deterministic Analysis Bundles that normalize Language Server responses and capture environment/capability metadata with stable content hashes; (iii) a safety envelope for mutating operations (rename, code actions) with preview, workspace jails, and Git-aware, transactional apply; and (iv) a process-reward functional derived from Language Server facts (diagnostic deltas, disambiguation confidence, and safe-apply checks) that is computable online and replayable offline. We formalize determinism under frozen snapshots and establish a monotonicity property for the process reward, making it suitable for process supervision and counterfactual analysis. Project Page: https://github.com/yifanzhang-pro/lanser-cli