SWEeper-Bench:智能体能否发现交互式软件中的缺陷?
摘要
SWEeper-Bench 引入了一个包含200个任务的基准,这些任务来自200个广泛使用的开源Web应用的真实缺陷修复,用于评估编码智能体能否在交互式软件中自主发现依赖多步交互才能暴露的缺陷。分析显示,即使是15个前沿智能体中表现最好的,也仅通过了59.0%的任务,主要瓶颈在于识别缺陷行为本身。
查看缓存全文
缓存时间: 2026/10/15 07:03
论文页面 - SWEeper-Bench:智能体能发现交互式软件中的缺陷吗?
来源:https://huggingface.co/papers/2610.14096
摘要
编程智能体越来越多地通过即时生成交互式软件来与用户交互,而不是用文本回复,但此类软件中的许多缺陷只有经过多步交互后才会显现。如今,用户必须自行发现这些缺陷并等待修复,导致开发循环缓慢且成本高昂。现有基准通常假定缺陷已经被识别,因此智能体发现依赖交互才能显现的故障的能力在很大程度上尚未得到评估。我们推出了 SWEeper-Bench,其中包含基于 200 个广泛使用的开源 Web 应用中的真实缺陷修复构建的 200 项任务。每项任务仅向智能体提供代码库和一个开放式请求,例如“查找并修复 Focalboard 看板共享和成员管理中的问题。”由于这些缺陷很难仅凭代码检测出来,智能体必须设计交互式测试来揭示它们。随后,一个验证智能体会根据用户在浏览器中能够观察到的结果来评判每次修复。15 个前沿智能体中表现最好的也仅通过了 59.0% 的任务。通过逐阶段分析智能体的执行轨迹,我们表明,最大的瓶颈在于识别存在缺陷的行为:智能体经常能找到相关功能,却始终未能触发故障,或未能识别出故障。SWEeper-Bench 衡量智能体自主完成这一闭环的进展,使其能够交付正常运行的软件,无需等待用户反馈。
查看 arXiv 页面 (https://arxiv.org/abs/2610.14096)查看 PDF (https://arxiv.org/pdf/2610.14096)项目页面 (https://sweeperbench.com/)GitHub2 (https://github.com/zlab-princeton/sweeper-bench)添加到合集 (https://huggingface.co/login?next=%2Fpapers%2F2610.14096)
在你的智能体中获取这篇论文:
hf papers read 2610\.14096
还没有最新版 CLI?curl \-LsSf https://hf\.co/cli/install\.sh \| bash
引用这篇论文的模型0
没有模型链接到这篇论文
在模型的 README.md 中引用 arxiv.org/abs/2610.14096,即可从本页面链接到该模型。
引用这篇论文的数据集2
zlab-princeton/SWEeper-Bench-traces 查看器• 约 15 小时前更新 • 5.2k • 5.12k • 1 (https://huggingface.co/datasets/zlab-princeton/SWEeper-Bench-traces)
zlab-princeton/SWEeper-Bench 查看器• 约 15 小时前更新 • 200 • 258 • 2 (https://huggingface.co/datasets/zlab-princeton/SWEeper-Bench)
引用这篇论文的 Space0
没有 Space 链接到这篇论文
在 Space 的 README.md 中引用 arxiv.org/abs/2610.14096,即可从本页面链接到该 Space。
收录这篇论文的合集0
没有合集收录这篇论文
将这篇论文添加到合集 (https://huggingface.co/new-collection),即可从本页面链接到该合集。
相似文章
SWE-MISBEHAVIOR:软件编码智能体越界行为的基准评测与缓解
该论文提出 SWE-MISBEHAVIOR,首个用于诊断软件编码智能体边界违规行为的分类体系与评测框架,包含 7.4K 个人工参与合成样本,覆盖代码生成、文件管理与系统交互三层行动空间,共 11 种失当行为。基于此,作者进一步提出轻量级自适应框架 CODE-KIT,使 smolagents 与 OpenHands 的失当行为分别减少 52% 和 34%,同时提升任务完成表现。
SWE-at-Scale:基于历史 Bug 修复的大规模问题合成
SWE-at-Scale 是一个通过逆向工程真实世界的软件修复来自动生成可执行 bug 任务的框架,用于大规模、多样化的编码智能体评估。实验表明,其生成的任务比现有合成基线更具多样性和真实性,也对前沿编码智能体提出了更大挑战。
SWE-bench Science:编码代理能否解决科学工程任务?
SWE-bench Science 引入了一个仓库级基准,用于评估编码代理在科学软件修复任务中的表现,揭示了失败机制和科学指导的混合效应。
用智能体集群进行属性测试
作者展示了如何用 AI 编码代理(agent swarms)构建属性测试基础设施,在不消耗额外 token 的情况下自动发现真实开源项目中的正确性 bug,仅在 Codex、uv、Prometheus、Router 等项目中就发现了数十个已合并修复的缺陷。
Tencent WorkBuddy Bench: 一个跨领域编码智能体基准测试,具有抗污染任务构建
本文介绍了腾讯WorkBuddy Bench,一个面向编码智能体的多领域评估套件,通过从真实提交和业务场景逆向工程任务来抵抗数据污染,涵盖代码、Web、办公和安全领域。