AgentSWE：衡量编码智能体构建智能体能力的基准 AgentSWE: Can Coding Agents Build the Agent You Actually Want?
首个覆盖智能体创建、编辑、优化全生命周期的基准，测出编码智能体“演示”与“交付”间的巨大鸿沟
前置知识
编码智能体（Coding Agent）
以软件工程为动作的智能体系统（如 Claude Code、Codex CLI）：给定自然语言指令后，自主读代码、改文件、运行命令、根据反馈迭代修复，直到完成任务。它本身通常是“编排脚手架（harness）+ 骨干大模型”的组合，行动序列是规划-执行-观察的多轮循环。
本文评测的对象正是这类系统：让它们扮演 builder 去建造别的智能体，考察的不只是“代码写得出来”，而是“交付物是否兑现需求”。
智能体（Agent）= harness + 模型
围绕某个固定职务、把模型、工具与状态包装在固定运行时上的程序，论文形式化为 $a=(h,m)$：$h$ 是负责规划、路由、重试的编排代码，$m$ 是通过固定网关调用的骨干模型。由于 $m$ 采样有随机性，同一交付在不同执行中可能表现不同。
AgentSWE 的交付物就是这样的智能体，因此验收必须“执行并观察行为”，而非静态审查代码——这决定了整个评分协议的设计。
留出评估与泛化鸿沟
把数据分成开发者可见的开发用例 $\mathcal{D}$ 与不可见的留出用例 $\bar{\mathcal{D}}$，在前者上调优、在后者上验收。本文进一步定义保真度差 $F_{\mathcal{D}} - F_{\bar{\mathcal{D}}}$，度量 builder 在看过样例上演示的水平与交付后在未见过用例上的实际水平之间的落差。
论文的核心发现就是这道“演示-交付鸿沟”普遍存在：11 个开发分不低于 90 的 Creation 交付，留出均分只有 9.9。
SWE-bench 式代码基准
以“补丁是否正确”为核心的软件工程基准：给真实仓库的 issue 和测试套件，评模型生成的补丁能否通过测试或匹配参考补丁。它评判的是普通代码对预先已知答案的逼近程度。
AgentSWE 的定位正是这类基准的盲区：受托构建的智能体没有参考解、行为随机、交付后仍会继续变化，无法用参考补丁评判，需要全新的委托式验收协议。
LLM 判官与评分量规（rubric）
用强模型按结构化量规（加权评分项、硬门限 gate、天花板 ceiling）给执行结果打分。门限把无法启动、超时、无解析产物的执行直接记零；天花板把接口违约、安全问题等封顶，限制判官的自由裁量并让“看起来完整”拿不到高分。
AgentSWE 的 Creation/Editing 分数均由量规判官产生（如 PDF 翻译任务 70/100 的权重在翻译内容上），理解门限与天花板机制才能正确解读分数及其局限。
研究动机
Claude Code、Codex 这类编码智能体已承接大量真实工程工作，且越来越多的用户根本不是工程师：他们用自然语言描述需求，把剩下的交给智能体，其中最典型的一类委托就是“帮我造一个智能体”——把模型、工具和状态包成一个运行时固定、成本固定的程序，让这份工作不再需要编码智能体每次到场。这种委托默认一个前提：交付的智能体会忠实服务于需求，而不只是看起来合规。但现有评测工具完全测不到这一点：SWE-bench 及其后继评的是对普通软件的补丁修复，NL2Repo-Bench 评按需求文档生成整个仓库，Paper2Code/PaperBench 评论文复现——它们都以“预先知道答案”的方式给普通代码打分；而从 AgentBench 开始的智能体基准只给“别人造好的成品智能体”打性能分，从不问编码智能体能不能把它造出来。个案研究早已警告这类失败真实存在：智能体通过了可见样例却漏掉样例背后的意图、工具注册了却从未被调用、长程目标漂移、报告引用了来源中不存在的证据。于是问题变成：编码智能体究竟会在多大程度上损害交给它的需求？在哪些能力上？出于什么原因？这些追问超出了现有评测工具的能力。
本文的目标是本文要把“忠实委托”从轶事变成可测量的问题，目标有三。其一，把“智能体软件工程”（agent software engineering）形式化为可测问题：给定四段式自然语言需求 $q=(g,\mathcal{I},\mathcal{C},\mathcal{R})$（目标 $g$、接口契约 $\mathcal{I}$、约束 $\mathcal{C}$、资源 $\mathcal{R}$）、初始工件 $a_0$、开发用例 $\mathcal{D}$ 和预算 $\mathcal{B}$，builder 须交付在未见过的用例上最大化保真度 $F(\hat{a};q)$ 的智能体。其二，构建 AgentSWE 基准，用 25 个委托任务覆盖智能体开发全生命周期：10 个 Creation 任务从空工作区按需求从零造完整智能体（负载从 GUI 自动化到形式化定理证明），10 个 Editing 任务在 OpenHands、Aider 等生产级智能体代码库上添加新能力且不破坏既有行为，5 个 Optimization 任务把可运行智能体推向可度量目标。其三，对失败轨迹做实证分析，归纳可复现的失败模式，并把每一种都转化为下一代编码智能体的改进方向。
与已有工作不同的是，本文的独特切入是“评交付的行为保真度，而非补丁正确性或成品性能”。每个任务被框成一次“委托（commission）”而非考试：builder 只能看到顾客能提供的东西——需求加少量示例用例；验收则在冻结交付上执行留出用例，专门补测示例没有覆盖的需求条款。由于委托不规定参考实现，Creation 与 Editing 的每次执行都按从需求本身派生的量规打分，硬门限把无效执行记零；保真度定义为 $F(\hat{a};q)=\mathcal{V}(\hat{a})\cdot\mathbb{E}_{x\sim\mathcal{X}_q}\,\mathbb{E}_{y\sim\hat{a}(x;E)}[\mu_q(x,y)]$，其中 $\mathcal{V}$ 是接口与约束的合法性门，$\mu_q$ 是单用例满足度；“演示保真度 $F_{\mathcal{D}}$ 与交付保真度 $F_{\bar{\mathcal{D}}}$ 之差”被定义为一等测量对象。与最接近的 AIE-Bench（评元智能体在受控变异边界内改进固定脚手架）相比，AgentSWE 把评测扩展到从自然语言创建、无回归编辑到目标优化的完整生命周期，并以“冻结提交+留出执行”的协议直接测量用户真正关心的那件事：交付的智能体是不是需求描述的那个智能体。
核心方法
直觉上，AgentSWE 检查的不是“代码写得像不像样”，而是“交付的智能体在没见过的用例上是否兑现了需求的每一条承诺”。技术路线分四步。第一步，任务发布：每个任务给出四段式需求 $q$、初始工件 $a_0$ 与少量公开开发用例 $\mathcal{D}$（Creation/Editing 各 2 个，Optimization 从源基准抽 10-50 个）；评测方扣留留出用例（Creation/Editing 各 6 个，全套 150 个开发用例对 365 个留出用例）与评分契约。第二步，委托式开发：Harbor 容器框架让 builder 在一个持久会话里读需求、修改工作区、提交快照，快照只在开发用例上隔离运行并回传分数与反馈，预算为 Creation 至多 10 次提交/8 小时、Editing 5 次被接受提交/5 小时、Optimization 5 轮/16 小时，每用例限时 600 秒。第三步，冻结交付：Creation 冻结最终工作区，Editing 冻结最后被接受的提交，Optimization 冻结开发目标最高的候选，同时记录软件环境并验证未被改动。第四步，留出验收：冻结交付在隔离的固定运行时中经基准自有网关调用固定模型执行，先过确定性有效性门限（不启动、超时、无解析产物记零），再由前沿模型判官按需求衍生量规打 0-100 分；Optimization 则用源基准原生评估器在同一留出集上对候选与起点计算缺口闭合率。
核心创新是三个承诺的组合。第一，测全生命周期：创建、编辑、优化三阶段同框评测，此前没有基准做到。第二，评测镜像委托本身：builder 的信息面与真实顾客一致（需求+示例），而验收补测“示例没说但需求说了”的条款——这直接把“过拟合可见样例”从轶事变成可测指标 $F_{\mathcal{D}}-F_{\bar{\mathcal{D}}}$。第三，无参考解就按需求派生量规：判官评的是交付物在具体用例上产生的工件、执行轨迹与最终状态，而非代码质量；门限记零、天花板封顶把接口违约硬性约束住，并把“缺功能”与“执行失败”分开（如 PDF 任务交付有效但缺对齐与查看器被封顶 75 分）。另一个关键设计是所有交付经同一网关调用同一固定运行时模型，因此分数只反映 builder 的贡献——提示、工具编排、上下文与状态管理、输出验证——而不混入骨干模型差异。与 SWE-bench 对照参考补丁判代码、AgentBench 给成品打性能分相比，这是介于两者之间此前无人测量的那一环：编码智能体能否造出需求描述的那个智能体。
方法步骤详情
按时间顺序走完整个协议。任务构建：Creation 任务把 Strix、Vanna、UI-TARS-desktop、PaperQA、LeanCopilot、SWE-agent 等开源领域智能体逆向成自包含需求并扩展能力以提高组合难度；Editing 任务从 Claude Code、Aider、OpenHands、OpenClaw、Codex CLI、AI-Scientist-v2 等 5 个通用与 5 个领域生产智能体的固定快照出发，从设计头脑风暴或未解决 issue 中筛选“有真实用户需求、改动面有界、行为可执行验证”的特性，写成带验收边界与回归义务的特性规格，约束 $\mathcal{C}$ 把改动限制在授权区域内；Optimization 基于 BrowseComp、τ³、TerminalBench、PinchBench、OSWorld，保留原生任务定义与评估器，只交出可运行 starter。打包：builder 可见 $q$、$a_0$、$\mathcal{D}$；凭据、留出用例、评分契约、模型路由全部留在评测侧。开发与冻结：Harbor 单持久会话，builder 可随时提交快照，快照在隔离任务中只跑公开用例并回传反馈；结束后按家族规则冻结。留出验收：每个留出用例经固定入口点运行，先过有效性门限，再由判官给部分分（Creation 判官为 gpt-5.6-sol/xhigh，Editing 为 deepseek-v4.1-flash/max），任务分为 6 个留出用例均值、家族分为任务宏平均；Optimization 用原生评估器在同一留出集测候选与起点，按 $\gamma(\hat{a})=\min\!\bigl(1,\tfrac{J(\hat{a})-J(a_0)}{J^\star-J(a_0)}\bigr)$ 报告 $S=100\gamma$，负值表示低于起点。
技术新颖性
技术新颖性有五点。其一，问题形式化新：首次把“智能体软件工程”定义成在只有有限开发反馈的条件下最大化保真度 $F(\hat{a};q)$ 的优化问题；交付物是随机策略而非确定性代码，这决定了验收必须执行而非静态检查。其二，协议新：“委托-冻结-留出执行”三段式，配合基准自有模型网关统一路由，把 builder 贡献与骨干模型贡献干净分离；提交预算与时间预算显式受限，杜绝无限调参。其三，量规工程新：加权条目逐条派生自功能需求，门限记零、天花板封顶（如 PDF 任务未翻译超 25% 封顶 35 分、含义反转封顶 45、公式/数值损坏封顶 40），让“看起来完整”拿不到分。其四，诊断对象新：把开发-留出落差、静态代码分与运行时结果的脱节（零分交付静态均分 44.2 对非零交付 45.8）、完成声明与自身记录的矛盾都作为系统测量的对象，而非个案轶事。其五，规模与覆盖新：25 个任务、150 开发/365 留出用例，负载横跨桌面 GUI 自动化、科学 PDF 翻译、形式化定理证明、漏洞验证等异构领域，全部开源，社区可复用其“从需求派生量规”的方法构造新任务。
实验结果
评测结论令人清醒。Creation：50 次运行平均 Result 仅 11.2（中位 3.4），20 次记零；最强的 DeepSeek-V4-Pro 平均也只有 19.1，且 10 个任务里 8 个低于 20 分；仅 3 次运行超过 50，没有 builder 能在多于一个任务上超过 30。Editing：能交付的 GPT-5.5 与 DeepSeek-V4-Pro 均值仅 31.6，全场只有 1 次运行达到 70（GPT-5.5 在 Codex 执行残留任务）；Qwen3.6 在 10 个任务上全部零交付，DeepSeek-V4-Flash 仅交付 4 个。Optimization：没有 builder 平均能闭合剩余缺口的 5%，五个 builder 的 $S$ 均值为 4.7、1.2、−4.0、−7.1、0.9；25 次运行 13 正 9 负 3 平，符号检验显著的仅 5 次（BrowseComp 上 32.3/18.4/34.1 的三次提升，τ³ −50.0 与 PinchBench −38.7 的两次倒退）。三大失败模式均有量化证据：①过拟合可见样例——11 个开发分不低于 90 的 Creation 交付留出均分仅 9.9，Optimization 选中候选开发 +13.1 分而留出仅 +1.8，PinchBench 关键词路由开发 +59.4 而留出 −15.1；②空壳运行时——58.1%（157/270）的留出执行过不了有效性门限，静态代码评审无法区分零分与非零交付（44.2 对 45.8）；③虚假完成声明——9 份最终报告与自身记录矛盾且全部声称完成，33 次 Editing 交付中 13 次在运行时谎报结果。条件实验：开发用例从 0 到 2 个平均提升 34.3/29.3 分（PDF/PPTX），加到 4 个无益甚至有害（PPTX 从 33.5 降至 15.2）；预算提高 2.5 倍后开发 70.3 对留出 31.5，鸿沟依旧。
查看结构化数据
| 任务 | 指标 | 本文 | 基线 | 提升 |
|---|---|---|---|---|
| Creation（10 个从零造智能体任务） | 留出 Result（0-100，6 个留出用例均值） | 最佳 builder DeepSeek-V4-Pro 平均 19.1；全部 50 次运行均值 11.2、中位 3.4，20 次记零 | 无既有基准（该能力首次被测量） | 距可用相去甚远：仅 3/50 次运行超过 50 分 |
| Editing（10 个生产级代码库加能力任务） | 留出 Result（0-100） | GPT-5.5 与 DeepSeek-V4-Pro 并列最高，均值 31.6；全场仅 1 次运行达 70 分 | 无既有基准 | 两极分化：Qwen3.6 全部 10 个任务零交付（均值 0.0） |
| Optimization（5 个推向可度量目标任务） | 缺口闭合率 $S=100\gamma$ | 最佳均值 4.7（GPT-5.6 Sol），无 builder 平均闭合超过剩余缺口的 5% | 起点 agent（$S=0$） | 25 次运行 13 正 9 负 3 平；仅 5 次通过符号检验显著性 |
| 演示-交付鸿沟（Creation） | 开发分≥90 的交付在留出集上的 Result | 11 次此类运行留出均分仅 9.9（落差约 80 分） | 其自身开发分 ≥90 | 鸿沟是常态而非个案（论文核心发现） |
| 演示-交付鸿沟（Optimization） | 开发增益 vs 留出增益（原生目标点） | 选中候选开发平均 +13.1，留出仅 +1.8 | 同一实例池划分的两个子集 | 增益在 5 个基准中的 4 个上缩水或反转 |
| 延长预算（2.5 倍，1500 秒/用例） | 最后开发分 vs 留出 Result | 均值 70.3 对 31.5，10 个任务全部为开发分更高 | 标准 600 秒预算 | 加预算不消除鸿沟，1/3 留出执行仍无有效产出 |
局限与改进
作者承认的局限（J 节）：主比较与 harness 研究中每个配对只构建一次，而 Optimization 原生目标在重复评估同一 agent 时本身就有方差（starter 分数标准差：PinchBench 20.8、TerminalBench 14.5、BrowseComp 10.4、OSWorld 7.8、τ³ 4.5），单个 Optimization 数字带噪声；Creation/Editing 分数由模型判官给出，判官与至少一个 builder 同属一个模型家族（Creation 判官 GPT-5.6 Sol 同时是最强 builder，Editing 判官 DeepSeek-V4.1-Flash 与 V4-Pro/V4-Flash 同族），门限与天花板只能部分约束判官误差；每个家族固定单一运行时模型与判官，跨家族绝对分数不可比；补充研究（开发用例数、提示先验、延长预算）各自内部对照，不能与主表直接比较。我的补充观察：每任务仅 6 个留出用例，家族宏平均对小样本敏感；需求文档与量规由 GPT-5.6 Sol 起草后人工修订，任务质量依赖构造过程，且论文未报告判官与人工评分的一致性校验；Editing 的 5 小时预算对不同模型未必公平；25 个任务覆盖的负载虽广，但每个领域只有一两个任务，领域内的结论不够稳健。
独立分析的弱点
独立分析的弱点与改进方向。①单次运行、高方差：主表每格只有一次构建，而重复实验显示同一配对的三次构建可相差 0.0/33.3/56.8（DeepSeek-V4.1-Flash 仓库修复任务），主表排名可能不稳——改进：主比较至少 3 次重复并报告区间。②判官同族偏差：Creation 判官与最强 builder 同为 GPT-5.6 Sol，可能系统性偏袒同族风格的交付——改进：发布人工校准子集并报告人机一致性。③成本高、入口陡：全套 25 任务需要 8-16 小时级的 builder 会话和多个前沿模型 API，普通实验室难以复现——AgentSWE-Lite 是好的开始但只有 8 个任务，可再提供更便宜的代理指标（如有效性门限通过率）做粗筛。④Optimization 家族太小（仅 5 个任务）且 $\gamma$ 对起点分数敏感（OSWorld 起点为 0 时 $\gamma$ 退化为绝对分除以 100），个别任务方差极大——改进：扩充任务数并同时报告绝对 $\Delta$ 与 W/L/T。⑤失败模式标注由 AI 辅助完成，虽经作者复核但无标注一致性统计，诸如 13/33 这类计数应谨慎解读。⑥委托缺乏交互：真实用户会在开发中途澄清需求，本基准的 builder 无法向顾客提问，未测需求澄清与增量沟通能力。
未来方向
作者指出的方向：构建能“对照需求自行测试”的 harness——不再只对着两个公开用例打转，而是像策略 B 那样自造合成用例、端到端自测；加入完成声明验证机制，把“报告与记录一致”变成可检查的硬约束；训练时直接奖励未见过用例上的行为，而非可见样例上的分数。基于本文成果可延伸的工作：把“自造用例+自验证”从提示先验升级为训练目标，用 AgentSWE 轨迹构造 SFT/RL 数据并奖励留出泛化；研究需求澄清式委托，让 builder 能反问顾客、增量确认条款；自动化量规派生，让社区按本文模板提交新任务，形成滚动基准防止刷榜；把静态代码评审与运行时行为预测结合——本文证明静态分无法预测运行结果（44.2 对 45.8），那么什么样的中间信号可以？评测交付后继续演化的智能体（长周期委托的回归保障）也是空白；此外本文显示同一模型在不同 harness 下分数差异巨大（GPT-5.5 在 PDF 翻译上 Codex 21.8 对 OpenCode 42.8），harness 本身就是可优化、可训练的对象。
复现评估
复现条件较好。基准完整开源（github.com/VectorSpaceLab/AgentSWE），包含 25 个任务包、150 个开发与 365 个留出用例、Creation/Editing 量规与判官提示、评估器与评估 harness；上游许可证不允许再分发时改为拉取固定的上游 commit。仓库另提供 AgentSWE-Lite：8 个任务、3 个 builder 各 3 次独立构建的低成本入口，适合先跑通再上全量。算力与成本：builder 会话预算 5-16 小时不等，每个留出用例 600 秒（延长版 1500 秒），需要 GPT-5.6 Sol、GPT-5.5、DeepSeek-V4 系列、Qwen3.6 等前沿模型的 API 分别承担 builder、运行时模型与判官三种角色；完整复现主表约 125 次运行（25 任务×5 builder），成本不低，Lite 版或单家族复现更现实。难度评估：中高。基础设施（Harbor 容器、模型网关、pinned fixtures）齐备且文档详尽（表 9 给出全部运行设置，G 节给出逐运行结果），但强依赖特定商业模型版本，版本迭代后绝对分数会漂移；建议固定论文报告的模型版本号，并优先复现 Lite 与单个任务家族。
论文图表
三联概览图：(a) 现有基准要么评编码智能体写的补丁，要么评别人造好的智能体的性能，都不问“编码智能体能否交付需求描述的智能体”；(b) AgentSWE 的委托-验收流程：自然语言需求交给 builder，冻结交付在留出用例上验收，覆盖 Creation/Editing/Optimization 三阶段；(c) Codex harness 下五个 builder 的均值结果（如 DeepSeek-V4-Pro Creation 19.1、Editing 31.6）。
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270 次有轨迹的留出 Creation 执行按 builder 分解为四类结果：通过门限进入量规打分的 113 次、报错退出 139 次、600 秒超时 15 次、其他门限失败 3 次；DeepSeek 系 builder 门限通过率明显更高，Qwen3.6 仅 22%。
量化“空壳运行时”失败模式：58.1% 的交付代码根本跑不出有效结果。
50 次 Creation 交付的静态代码评审分（8 维量规，不执行代码）与其留出 Result 的散点图：除 Qwen3.6 双低外，静态分与运行时表现几乎不相关——零分交付静态均分 44.2，非零交付也才 45.8。
证明“代码看起来完整”完全不预测“跑起来是否可用”，这是论文最反直觉的发现之一。
给 builder 0/1/2/4 个公开开发用例时的留出成绩：PDF 翻译为 0.0/21.7/34.3/33.2，PPTX 生成 4.2/15.0/33.5/15.2——两个开发用例后收益见顶，四个反而回落。
证明开发用例的价值在 2 个后饱和，更多示例只会加剧对可见样例的过拟合。