让轨迹自行分段：以智能体声明的边界作为训练单元

论文提出在代码智能体生成长程轨迹时，由智能体通过可证伪的因果假设声明语义阶段边界，以替代固定窗口或事后分段器。实验显示，删除声明后模型仍能以超过两倍随机水平归因行动块；40个边界中人工标注者命中24个。DPO在匹配构造数据上有少量改进，但在91个对抗样本上没有改变决策。