AutoRLBench：用真实 RL 训练失败案例测试 AI Agent 诊断修复能力
wzenus · x · 2026-11-03
Thinking Space 团队发布 AutoRLBench，首个专门测试 AI Agent 在真实 RL 训练故障上诊断与修复能力的 benchmark。
核心思路：多数 AI-for-AI 评测是端到端的，agent 跑完整个训练流程只给一个 pass/fail，看不出失败在哪。AutoRLBench 把「诊断并修复真实 RL run」单独隔离出来评测——agent 需要阅读 workspace、日志和指标，找出根因，可行时修复并重跑。
规模与结构：
- 6 大失败类别，21 个任务（其中 15 个支持 solution 级评估），仍在持续收集
- 2 个评估层级：Issue Score（找根因）与 Solution Score（修复成功率）
- Leaderboard 已有各 agent 按失败类别、时间与成本效率的对比结果
征集贡献：团队呼吁把「让你困惑了一周的训练 run」提交为 benchmark 任务；贡献 2 个有效任务可成为研究论文共同作者，所有任务开源于公共仓库。
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