OctoCodingBench - MiniMax开源的Coding Agent评测集

OctoCodingBench是什么

OctoCodingBench是MiniMax开源的针对Coding Agent的指令遵循能力的评测集。OctoCodingBench通过模拟真实软件开发场景，从系统约束、用户指令、项目规范、技能调用、历史记忆等多个维度评估Agent是否能严格遵循规则完成任务。与传统仅关注结果的评测不同，OctoCodingBench更注重过程合规性，通过Check-level准确率（CSR）和Instance-level成功率（ISR）两个指标，细致衡量Agent在复杂约束下的表现。评测集包含72个实例，覆盖多种开发场景，推动Coding Agent从“能写代码”向“能规范协作”进化。

OctoCodingBench的主要功能

• 多维度指令遵循评估：从系统约束（如语言风格、工具使用）、用户指令（多轮交互）、项目规范（如代码风格、测试流程）、技能调用、历史记忆等多个维度，全面评估 Agent 是否能严格遵循规则完成任务。
• 分离任务完成与规则遵循：通过 Check-level 准确率（CSR）和 Instance-level 成功率（ISR）两个指标，分别衡量 Agent 在单项约束和全部约束下的表现，揭示 Agent 的过程合规性。
• 真实开发场景模拟：提供 72 个经过精心设计的实例，每个实例包含自然语言用户查询、系统提示、项目文档、技能文档等，模拟真实的软件开发任务环境。
• 冲突检测与解决能力测试：设计包含冲突指令的场景，评估 Agent 在面对矛盾指令时的优先级判断和冲突解决能力。
• 支持多种开发框架：提供多种开发框架（如 Claude Code、Kilo、Droid）的配置和 Docker 环境，确保评测在真实生产环境中进行。
• 二元清单评分：每个评估项都是客观可判定的（通过/失败），确保评测结果的透明性和可重复性。

OctoCodingBench的技术原理

• 多源指令体系：OctoCodingBench 将指令来源分为 7 个类别，包括系统提示、系统提醒、用户查询、项目文档（如 CLAUDE.md、AGENTS.md）、技能文档、历史记忆和工具调用规范。每个类别都有不同的权威级别和约束内容。
• 结构化评估清单：每个评测实例都附带一个详细的结构化评估清单（Checklist），包含多个二元可判定的评估项（Check-item）。评估项覆盖从语言风格到代码实现的各个方面。
• Docker 环境模拟：为确保评测的环境一致性，OctoCodingBench 提供 34 种不同的 Docker 镜像，每个镜像都模拟了一个真实的开发环境。开发环境包含项目代码、依赖库、测试工具等，确保 Agent 在与实际开发环境一致的条件下运行。
• LLM-as-Judge 评分机制：用大型语言模型（LLM）作为评分工具，对 Agent 的行为轨迹进行逐项评估。LLM 根据预定义的评估清单，判断 Agent 是否满足每个约束条件，给出通过或失败的判定。
• 数据收集与轨迹分析：在评测过程中，系统会收集 Agent 的完整交互轨迹，包括系统提示、用户查询、Agent 的响应、工具调用等。轨迹数据被用于后续的评分分析。
• 统计与分析：通过计算 CSR 和 ISR 两个指标，对 Agent 的整体表现进行量化分析。CSR 衡量 Agent 在单项约束上的准确率，ISR 衡量 Agent 在所有约束同时满足时的成功率。

OctoCodingBench的项目地址

• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/datasets/MiniMaxAI/OctoCodingBench

OctoCodingBench的应用场景

• Agent 开发与训练：通过标准化评测，优化 Coding Agent 的训练过程，确保在遵循指令和过程合规方面表现出色，不仅仅是生成正确代码。
• 软件工程与开发：评估 Coding Agent 是否遵循项目规范（如代码风格、测试流程），提升代码质量并保障团队协作效率。
• 学术研究与评测：提供标准化基准，比较不同 Coding Agent 模型在指令遵循和过程合规方面的表现，为研究方向提供数据支持。
• 教育与培训：帮助开发者和学生理解 Coding Agent 的行为模式，学习如何设计有效指令，提升其在实际开发中的应用能力。