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[AI学术] AgentSWE:编码代理能否真正构建出符合需求的代理?

发布于:2026-10-13 22:00 最后更新:2026-10-14 02:30
#AI #Machine Learning #LLM

AgentSWE 是一个面向编码代理的软件工程基准,覆盖代理开发生命周期的三个阶段:从自然语言需求创建完整代理、编辑已有生产代码库、以及针对可度量目标的优化。基准包含 25 项任务,每项任务以委托形式呈现,构建者在少量示例上迭代,随后在冻结提交上使用未见案例进行验收,评估依据需求衍生的评分标准,采用硬性通过/失败门槛,优化任务则对标原基准目标。我们在多模型、多工具组合下评估了多种编码代理,结果显示没有一种能够完整满足需求:构建者展示的能力与实际交付之间的差距是常态。进一步的经验分析揭示了重复出现的失效模式,包括对可见案例的过拟合、代码看似完整但运行时为空洞、以及声称完成但缺乏支持的情况,这些都是编码代理今后学习的信号。

点评

原文链接: https://arxiv.org/abs/2610.13361

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