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AIDB Daily Papers

ICAE-Bench:インタラクティブなプロジェクト構築者としてのコーディングエージェントの評価

原題: ICAE-Bench: Evaluating Coding Agents as Interactive Project Builders
著者: Zhongyuan Peng, Dan Huang, Chuyu Zhang, Caijun Xu, Changyi Xiao, Shibo Hong, David Lo, Lin Qiu, Xuezhi Cao, Jiyuan He, Yixin Cao
公開日: 2026-07-23 | 分野: LLM ベンチマーク AI ソフトウェアエンジニアリング cs.AI AIエージェント

※ 日本語タイトル・ポイントはAIによる自動生成です。正確な内容は原論文をご確認ください。

ポイント

  • 曖昧な製品要件から動作するソフトウェアを構築するコーディングエージェントを評価する新しいベンチマークを提案した。
  • 既存の静的かつ完全指定されたタスクの評価手法では、現代の動的な開発ワークフローに対応できないという課題があった。
  • 実在のオープンソースリポジトリを用いた曖昧性の制御や、自動ユーザーエージェントによる高品質な対話シミュレーションを実現した。

Abstract

The recent emergence of vibe-coding workflows is changing what coding agents are expected to do. Instead of merely completing code under fully specified instructions, agents are increasingly expected to transform incomplete product intent into working software by combining various abilities including planning, requirement clarification, tool use, debugging, and repository-level construction. Yet existing benchmarks have not fully caught up with this shift, evaluating agents on static, fully specified tasks. In this paper, we introduce ICAE-Bench, a benchmark for evaluating coding agents under interactive project-building settings. The basic idea is to start from a fuzzy product requirement, simulating the dynamic paradigm with an automated User Agent. To make this setting both realistic and evaluable, ICAE-Bench introduces three key designs. First, to avoid the ambiguity of unconstrained fuzzy requirements, each task derives ambiguity from a precise real open-source repository with executable behavior. Second, to ensure high-quality and reproducible user simulation, ICAE-Bench grounds interaction through User Agent Data, allowing the User Agent to reveal hidden constraints without inventing new requirements or leaking implementation artifacts. Third, to evaluate open-ended repositories fairly, ICAE-Bench uses standardized black-box tests together with multi-dimensional diagnostics, including functional correctness, semantic and API similarity, structural fidelity, design quality, and interaction quality.

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