Интерфейс командной строки Language Server расширяет возможности языковых агентов с помощью процессуальных вознаграждений
Language Server CLI Empowers Language Agents with Process Rewards
October 27, 2025
Авторы: Yifan Zhang, Lanser Contributors
cs.AI
Аннотация
Крупные языковые модели систематически галлюцинируют API и некорректно локализуют правки, тогда как
языковые серверы предоставляют верифицированные, IDE-уровневые данные о реальном коде. Мы представляем
Lanser-CLI — оркестрационный слой с CLI-first подходом, который закрепляет и опосредует работу сервера
Language Server Protocol (LSP) для кодирующих агентов и CI, предоставляя детерминированные,
воспроизводимые рабочие процессы. Наша позиция заключается в том, что языковые серверы дают не только
структурную информацию (определения, ссылки, типы, диагностику), но и практическую процессуальную награду:
машинно-проверяемые пошаговые сигналы, которые согласуют цикл планирования агента с реальностью программы.
В данной работе Lanser-CLI вносит следующий вклад: (i) надежную схему адресации, выходящую за рамки хрупких
"файл:строка:столбец" через DSL селекторов (символические, AST-пути и контентно-привязанные селекторы)
с алгоритмом принципиального переразмещения; (ii) детерминированные Analysis Bundles, которые нормализуют
ответы языкового сервера и захватывают метаданные среды/возможностей со стабильными хешами содержимого;
(iii) защитную оболочку для мутирующих операций (переименование, код-действия) с предпросмотром, песочницами
рабочей области и Git-осознанным транзакционным применением; и (iv) процессуально-вознаграждающую функцию,
выводимую из фактов языкового сервера (дельта диагностики, уверенность разрешения неоднозначностей и проверки
безопасного применения), которая вычисляется онлайн и воспроизводима офлайн. Мы формализуем детерминизм
в условиях замороженных снимков и устанавливаем свойство монотонности для процессуальной награды, что делает
ее пригодной для процессуального контроля и контрафактного анализа. Страница проекта:
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