SWEeper-Bench:智能体能否发现交互式软件中的缺陷?

Hugging Face Daily Papers 论文

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。

编程智能体越来越多地通过即时生成交互式软件与用户互动,而非以文本作答,但这类软件中的许多缺陷只有经过多步交互才会显现。目前,用户必须自行发现这些缺陷并等待修复,导致开发迭代缓慢且成本高昂。现有基准通常假定缺陷已被发现,因此,智能体发现依赖交互才会显现的故障的能力,在很大程度上尚未得到评估。我们推出了 SWEeper-Bench,其中包含 200 项任务,源自 200 个广泛使用的开源 Web 应用中的真实缺陷修复。每项任务仅向智能体提供代码库和一项开放式请求,例如“查找并修复 Focalboard 的看板共享和成员管理功能中的问题”。由于这些缺陷很难仅凭代码发现,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实际观察到的结果,评判每次修复的效果。在 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,我们发现,最大的瓶颈是识别存在缺陷的行为:智能体往往已进入相关功能,却始终未触发故障,或未能识别故障。SWEeper-Bench 衡量智能体自主完成这一闭环的进展,使其无需等待用户反馈,就能交付正常运行的软件。
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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。

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