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Agent Agent-编码 未饱和 模态 · 代码 任务 · 执行验证

DevAI

365 个真实软件项目需求,测试 AI Agent 从需求到交付的全流程

University of Illinois / MSR ·

考察能力

需求理解 系统设计 代码实现 测试生成

构建信息

数据规模
365 project requirements
评测方式
LLM 评审 + 人工验证
核心指标
Requirement Fulfillment Rate

模型效果排行

🥇 GPT-4o
~29%
🥈 Claude 3.5 Sonnet
~31%

为什么重要

与 SWE-bench 聚焦 bug 修复不同,DevAI 测试从头开始构建软件的能力。任务来自真实项目需求,涵盖 Web 应用、CLI 工具、数据处理等多种类型。

构建方式

  1. 收集 365 个真实软件项目需求描述
  2. 按复杂度和领域分类
  3. 定义需求满足度评判标准

任务示例

需求:“Build a to-do list web application with user authentication, task categories, and deadline reminders.” 评测:检查各项功能需求是否实现

关键发现

  • 从需求到实现的转化率极低(<30%)
  • 系统设计和模块划分是主要瓶颈
  • 简单 CRUD 应用成功率较高,复杂系统急剧下降

关联基准

不足与展望

  • 评测标准相对主观
  • 需求描述的详细程度不一
  • 但全流程评测方向有前瞻性
全流程 软件工程 CodingAgent