OctoCodingBench

OctoCodingBench – MiniMax开源的Coding Agent评测集

OctoCodingBench：衡量Coding Agent的“规矩”与“能力”

在人工智能飞速发展的浪潮中，具备代码生成能力的Coding Agent正逐渐成为软件开发领域的新生力量。然而，仅仅“会写代码”已不足以满足复杂多变的真实开发需求。MiniMax开源的OctoCodingBench评测集，正是为了深入探究Coding Agent的“指令遵循”这一核心能力而生。它如同一个严苛的“考官”，通过模拟真实的软件开发场景，从系统约束、用户意图、项目规范、技能调用乃至历史记忆等多个维度，细致地考察Agent是否能“言出必行”，严格遵守设定的规则来完成任务。

与传统评测往往聚焦于最终结果的对错不同，OctoCodingBench将目光投向了Agent的“过程合规性”。它引入了Check-level准确率（CSR）和Instance-level成功率（ISR）两个关键指标，旨在精准衡量Agent在面对层层叠叠的复杂约束时，其行为是否符合预期。这个评测集囊括了72个精心设计的实例，覆盖了软件开发中的各种典型场景，其目标是推动Coding Agent从单纯的代码“写手”蜕变为能够“规范协作”的开发伙伴。

OctoCodingBench的主要亮点在于其多维度、精细化的指令遵循评估体系。它不仅关注用户直接下达的指令，更将系统层面的约束（如特定的语言风格、工具使用规范）、项目层面的规定（代码风格、测试流程）、Agent自身技能的调用逻辑以及过往交互的记忆都纳入了考察范围。通过分离任务的完成度与规则的遵守度，CSR和ISR指标能够清晰地揭示Agent在单一约束和整体约束下的表现差异，从而更深入地洞察其在复杂环境中的行为合规性。此外，OctoCodingBench还巧妙地设计了包含冲突指令的场景，用以测试Agent在面对矛盾信息时，能否准确判断优先级并有效解决冲突。为了保证评测的真实性和可复现性，它还支持多种开发框架的配置，并提供Docker环境，模拟了真实的生产开发环境。每个评估项都采取了客观的二元清单评分方式，确保了评测结果的透明度。

在技术层面，OctoCodingBench构建了一个多源指令体系，将指令来源细分为系统提示、系统提醒、用户查询、项目文档、技能文档、历史记忆以及工具调用规范等七大类，各类指令拥有不同的权威级别和约束内容。每个评测实例都伴随一份结构化的评估清单，其中包含多个可客观判定的评估项，覆盖了从语言风格到代码实现的方方面面。为了确保环境的一致性，OctoCodingBench提供了多达34种不同的Docker镜像，模拟了包含代码、依赖库和测试工具的完整开发环境。评测过程中，它利用大型语言模型（LLM）作为“裁判”，依据预设的评估清单，对Agent的行为轨迹进行逐项判定。系统会全面收集Agent的交互轨迹，包括提示、查询、响应和工具调用等，这些数据将用于后续的评分分析。最终，通过CSR和ISR指标的计算，对Agent的整体表现进行量化分析，CSR衡量其在单项约束上的准确性，ISR则衡量其在同时满足所有约束时的成功率。

OctoCodingBench的开源为Coding Agent的研究和开发提供了重要的基石。其项目地址位于HuggingFace模型库：https://huggingface.co/datasets/MiniMaxAI/OctoCodingBench。

OctoCodingBench的应用场景十分广泛。在Agent的开发与训练阶段，它能帮助优化训练过程，确保Agent不仅能生成正确的代码，更能遵循指令、流程合规。在软件工程领域，它可以评估Coding Agent是否符合项目规范，从而提升代码质量并保障团队协作的效率。对于学术界而言，OctoCodingBench提供了一个标准化的基准，用以比较不同Coding Agent模型在指令遵循和过程合规方面的表现，为研究方向提供有力的数据支持。此外，在教育和培训领域，OctoCodingBench也有助于开发者和学生理解Coding Agent的行为模式，学习如何设计更有效的指令，从而提升其在实际开发中的应用能力。