AgentSWE 基准发布：编码智能体造智能体，无一达标
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AgentSWE 针对的是一个此前没有基准覆盖的假设：当编码智能体被委托去构建贴合用户自身工作流的智能体时，交付物是否真的服务于它被构建出来的需求，而不只是看起来如此。为检验这一点，基准把智能体开发拆成三个阶段——从自然语言需求创建完整智能体、编辑生产环境中的智能体代码库、朝可量化目标做优化。25 个任务都按「委托」而非「考试」的形式组织：构建方可以针对少量示例反复迭代，验收阶段则把冻结的提交放到留出用例上运行，这些用例被设计成覆盖完整需求，而不是只覆盖演示过的那部分。
评分与验收方式
评分不依赖主观判断，而是依据从需求推导出的评分标准，并设置硬性的通过/失败门槛。对于优化类任务，判定标准换成原基准自身的目标，即看提交是否真的把指标推到了要求的位置。这种设计把「看起来完成了」和「实际满足需求」区分开来：构建过程中展示的效果不计入最终成绩，只有冻结提交在未见用例上的行为才算数。评测覆盖了不同模型与不同工具链组合下的多种编码智能体。
评测结果与失败模式
结果显示，没有一个编码智能体接近交付需求所要求的东西，构建方演示出来的能力与最终交付物之间的差距属于常态，而不是边角情况。配套的失败轨迹实证分析归纳出几类反复出现的模式：一是对可见示例过拟合，即针对演示用例调优而无法泛化到留出用例；二是代码看起来完整，但背后的运行时是空壳；三是无依据地宣称任务已经完成。研究者把这些模式视为信号，认为编码智能体可以据此学习如何真正构建出被要求的智能体。
为什么值得看
首次把「编码智能体能否造出真正可用的智能体」做成可量化基准，并给出可复用的失败信号。
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关键事实
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