論文の概要: SWE-World: Building Software Engineering Agents in Docker-Free Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.03419v1
• Date: Tue, 03 Feb 2026 11:44:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-04 18:37:15.424992
• Title: SWE-World: Building Software Engineering Agents in Docker-Free Environments
• Title（参考訳）: SWE-World:Dockerフリー環境でソフトウェアエンジニアリングエージェントを構築する
• Authors: Shuang Sun, Huatong Song, Lisheng Huang, Jinhao Jiang, Ran Le, Zhihao Lv, Zongchao Chen, Yiwen Hu, Wenyang Luo, Wayne Xin Zhao, Yang Song, Hongteng Xu, Tao Zhang, Ji-Rong Wen,
• Abstract要約: SWE-Worldは、物理的な実行環境を、ソフトウェアエンジニアリングエージェントのトレーニングと評価のための学習的なサロゲートに置き換える、Dockerフリーのフレームワークである。 我々は,SWE-WorldがQwen2.5-Coder-32Bを,DockerフリーのSFTで6.2%から52.0%,DockerフリーのRLで55.0%,さらにTSで68.2%に引き上げたことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.17484806743641
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in large language models (LLMs) have enabled software engineering agents to tackle complex code modification tasks. Most existing approaches rely on execution feedback from containerized environments, which require dependency-complete setup and physical execution of programs and tests. While effective, this paradigm is resource-intensive and difficult to maintain, substantially complicating agent training and limiting scalability. We propose SWE-World, a Docker-free framework that replaces physical execution environments with a learned surrogate for training and evaluating software engineering agents. SWE-World leverages LLM-based models trained on real agent-environment interaction data to predict intermediate execution outcomes and final test feedback, enabling agents to learn without interacting with physical containerized environments. This design preserves the standard agent-environment interaction loop while eliminating the need for costly environment construction and maintenance during agent optimization and evaluation. Furthermore, because SWE-World can simulate the final evaluation outcomes of candidate trajectories without real submission, it enables selecting the best solution among multiple test-time attempts, thereby facilitating effective test-time scaling (TTS) in software engineering tasks. Experiments on SWE-bench Verified demonstrate that SWE-World raises Qwen2.5-Coder-32B from 6.2\% to 52.0\% via Docker-free SFT, 55.0\% with Docker-free RL, and 68.2\% with further TTS. The code is available at https://github.com/RUCAIBox/SWE-World
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩により、ソフトウェアエンジニアリングエージェントは複雑なコード修正タスクに対処できるようになった。 既存のアプローチのほとんどは、依存性完全セットアップとプログラムとテストの物理的実行を必要とするコンテナ化された環境からの実行フィードバックに依存している。 効果的ではあるが、このパラダイムはリソース集約的でメンテナンスが難しく、エージェントのトレーニングをかなり複雑にし、スケーラビリティを制限します。 SWE-Worldは、物理的な実行環境を、ソフトウェアエンジニアリングエージェントのトレーニングと評価のための学習サロゲートに置き換える、Dockerフリーのフレームワークである。 SWE-Worldは、実際のエージェント環境相互作用データに基づいてトレーニングされたLLMベースのモデルを活用して、中間的な実行結果と最終的なテストフィードバックを予測する。 本設計では,エージェント最適化と評価において,コストのかかる環境構築とメンテナンスの必要性を解消しつつ,標準エージェント環境相互作用ループを保存している。 さらに、SWE-Worldは、実際の提案なしに候補軌跡の最終的な評価結果をシミュレートできるため、ソフトウェアエンジニアリングタスクにおける効率的なテスト時間スケーリング(TTS)を容易にし、複数のテスト時間試行の中で最良のソリューションを選択することができる。 SWE-bench Verifiedの実験では、SWE-WorldがQwen2.5-Coder-32Bを、DockerフリーのSFTで6.2\%から52.0\%、DockerフリーのRLで55.0\%、さらにTSで68.2\%に引き上げた。 コードはhttps://github.com/RUCAIBox/SWE-Worldで公開されている。

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