微软推LoopsBench评测长周期Agent，当前最佳仅解25%任务
机器之心 · wechat · 2026-08-22
微软联合南京大学推出LoopsBench，一个面向长周期软件工程的Coding Agent评测基准。传统基准如SWE-bench侧重一次性任务解决，而LoopsBench关注Agent在持续执行、多任务依赖与代码回归控制上的表现。
核心创新：
- Dependency DAG：将长周期任务拆解为多个可验证的Development Unit，并根据真实代码调用或继承关系构建依赖有向无环图（DAG），不再只看最终结果，而是评估执行路径是否合理。
- Flow-aware Runtime：评测器仅评测依赖已满足（处于Ready Frontier）的任务；已完成的单元会转化为Regression Obligation，迫使Agent在后续开发中保护既有功能。
- 数据来源：包含112个任务、5300个开发单元，源自大学课程实验、连续的GitHub PR序列及研究代码演化。
实验发现：
- 即便最佳配置，任务完整解决率（Resolve Rate）仅为25%，测试通过率53.05%。
- 引入外部循环（Continuation）可将解决率从约17%提升至25%，但无法解决深层依赖推进问题。
- 现有Agent在规划层面常无法完整恢复任务依赖关系，容易将并行任务压成线性链，或过早并行化本应串行的任务。
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