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　　LogicStar智能体的核心在于将深度语义代码推理与大语言模型的生成能力相结合。该智能体使用经典的计算机科学方法对部署其技术的每个应用程序进行深入的静态和动态分析，能全面了解软件的所有重要模块，其功能、输入输出、内外通信、变量与函数之间的关联方式，以及其他任何关联和依赖关系等。基于这种丰富的上下文信息，对于遇到的每一个缺陷和漏洞，智能体都能够精准识别是应用程序的哪些部分出现了问题，进而缩小需要模拟的范围，在“最小化执行环境”中，运行数千个旨在重现错误的测试，以精确识别漏洞的发生方式和位置。这实际上是在尝试创建和测试一小段代码或脚本，其测试目的是“如果执行这段代码，就会触发这个特定漏洞”，进而验证该漏洞真实存在而非偶发。确认漏洞原因后，智能体会选用各种适合的大语言模型，要求尝试修复该漏洞，并对多个候选修复方案进行验证，最终确定最佳方案。