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新智元报道 如今Agent已经能熟练调用工具、修改文件、运行测试，但面对一个长期演进的大型软件系统，它能否从一份新需求出发，交付完整功能？
产品经理提出新需求，开发者拿到的往往不是文件清单或函数签名。
需要先理解约束，追踪模块依赖，再判断改哪里、怎么改、怎样证明改对了。
这些分析影响后续交付。
复旦大学、香港城市大学、香港中文大学等机构提出LoLBench，把Agent放进平均约240万行源代码的软件系统，评估从功能提案到模块交付的完整过程，检验 把需求落到系统中的感知能力，以及完成跨模块修改的实现能力 。
论文链接：https://arxiv.
org/abs/2609.
37143 数据集：https://huggingface.
co/datasets/lolbench26/LoLBench 实验暴露出关键断点：Agent可能改对局部，却漏掉其他模块中必须同步的改动。
即使补充实现指引，多数任务仍未解决， 从理解需求到完成交付仍有很长距离 。
重新定义长程代码任务 什么样的长程代码任务，才有实际工程价值？
「长程」不能只看耗时、轮数或Token消耗。
例如让Agent每分钟输出一个数字，从1数到1000，虽然耗时很久，却只需简单循环。
SWE-bench类局部Bug修复的任务，也不能覆盖从需求分析到模块交付的挑战。
LoLBench关注的长程代码任务，是 面向复杂系统的模块开发 。
接到新需求后，开发者会反复分析：哪些行为必须实现？
已有架构能否支持？
哪些依赖会受影响？
怎样验证？
LoLBench把这部分藏在开发者脑子里的分析也纳入评估，让Agent自行完成从用户意图到实现方案的推导。
这类任务同时具有 感知复杂性 和 实现复杂性 ：前者是读懂提案、识别隐含约束和跨模块依赖、推导修改范围与实现规范（specification）的难度；
后者是将规范转成正确的跨文件修改，并通过测试和修复避免已有功能被破坏的难度。
图1 感知复杂性与实现复杂性的比较。
LoLBench如何同时评估两类复杂性 从功能提案推导实现规范 LoLBench从社区功能提案（Enhancement Proposal）及对应的已合并PR中选取100项任务，覆盖29个系统、8种语言和5个领域。
Agent仅获提案与实现前代码仓，提案平均约5000个英文单词。
评测在断网的Docker环境中开展，防止Agent检索上游实现。
例如，PEP 617［1］提议用PEG替换CPython的LL(1)解析器，实现时需贯通语法定义、解析器生成、抽象语法树与错误报告。
Agent必须识别整条实现链路。
感知复杂性方面 ，LoLBench参考实现的目标类名在提案中的平均提及率仅7.
3%，不到SWE-bench Verified（15.
9%）的一半，也不到FeatureBench（38.
7%）的五分之一。
Agent须自行推测需求与代码的联系。
把规范落实为工程交付 实现复杂性方面 ，LoLBench仓库平均约240万行源代码，约为SWE-bench Verified的9.
4倍、FeatureBench的4.
9倍；
实现平均改动5499行，后两者分别为38行和2050行。
每项任务平均改动64.
9个文件、40.
1个类和195.
9个函数；
文件数分别为两者的25倍和4.
2倍。
跨模块协同与验证更难。
表1 LoLBench与现有代码任务评测集的对比。
LoLBench通过两类测试验证交付正确性：新增功能测试（F2P）要求实现前失败、实现后通过， F2P通过公开接口检验行为，允许不同内部实现。
回归测试（P2P）要求前后均通过。
在项目原有的测试基础上，研究团队构造遗漏功能、篡改需求等错误实现作为变异体，补充测试用例识别漏检错误，并提高参考补丁的测试覆盖率。
增强后，1688个变异体的检出率从约61%升至96%，F2P按任务平均的行覆盖率从约60%升至79%。
28种Agent组合的表现与瓶颈 换模型或脚手架，Agent最高解决率仅14% 研究团队评估6个前沿模型与5个脚手架的28个可用组合，单任务限时6小时。
Opus 5搭配Claude Code或mini-SWE-agent均以14%的解决率并列最高，全部组合的中位数仅2%。
表2 论文中的主要实验结果 同用Opus 5，mini-SWE-agent与Claude Code解决率相同，前者耗时为后者的3.
2倍、生成Token为5倍，更多消耗未换来更高解决率。
大量交互与Token花在代码定位上 从Token消耗来看，按Agent平均，定位阶段占非缓存输入Token的 52.
4% 、生成Token的 45.
4% 。
从Agent交互轮数来看，定位阶段的交互轮数也显著多于其他阶段。
图2 各阶段的平均交互轮数。
对照参考实现修改的既有文件和函数，全部28组Agent
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