論文の概要: CLI-Gym: Scalable CLI Task Generation via Agentic Environment Inversion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.10999v1
• Date: Wed, 11 Feb 2026 16:22:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-12 21:44:02.177678
• Title: CLI-Gym: Scalable CLI Task Generation via Agentic Environment Inversion
• Title（参考訳）: CLI-Gym:エージェント環境インバージョンによるスケーラブルなCLIタスク生成
• Authors: Yusong Lin, Haiyang Wang, Shuzhe Wu, Lue Fan, Feiyang Pan, Sanyuan Zhao, Dandan Tu,
• Abstract要約: エージェントコーディングは、例えばコマンドラインインターフェース(CLI)のような実行環境と対話するエージェントを必要とする。 本研究では,環境履歴をシミュレートし,探索するためにエージェントを採用することを提案する。 提案手法はCLI-Gymと命名され, 環境集約型タスク1,655件が抽出され, この種のコレクションとしては最大である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.52253286270211
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Agentic coding requires agents to effectively interact with runtime environments, e.g., command line interfaces (CLI), so as to complete tasks like resolving dependency issues, fixing system problems, etc. But it remains underexplored how such environment-intensive tasks can be obtained at scale to enhance agents' capabilities. To address this, based on an analogy between the Dockerfile and the agentic task, we propose to employ agents to simulate and explore environment histories, guided by execution feedback. By tracing histories of a healthy environment, its state can be inverted to an earlier one with runtime failures, from which a task can be derived by packing the buggy state and the corresponding error messages. With our method, named CLI-Gym, a total of 1,655 environment-intensive tasks are derived, being the largest collection of its kind. Moreover, with curated successful trajectories, our fine-tuned model, named LiberCoder, achieves substantial absolute improvements of +21.1% (to 46.1%) on Terminal-Bench, outperforming various strong baselines. To our knowledge, this is the first public pipeline for scalable derivation of environment-intensive tasks.
• Abstract（参考訳）: エージェントコーディングでは、エージェントが実行環境、例えばコマンドラインインターフェース(CLI)と効果的に対話し、依存関係の問題の解決やシステム問題修正などのタスクを完了する必要がある。 しかし、エージェントの能力を高めるために、このような環境集約的なタスクが大規模にどのように得られるかは、まだ解明されていない。 これを解決するために、Dockerfileとエージェントタスクの類似に基づいて、実行フィードバックによってガイドされた環境履歴をシミュレートし、探索するためにエージェントを採用することを提案する。 健全な環境の履歴をトレースすることで、その状態が実行時障害のある以前の状態に逆転し、バグのある状態とそれに対応するエラーメッセージをパックすることでタスクを導出することができる。 提案手法はCLI-Gymと命名され, 環境集約型タスク1,655件が抽出され, この種のコレクションとしては最大である。 さらに、軌道修正が成功し、微細調整されたLiberCoderは、ターミナルベンチにおける+21.1%(46.1%)の絶対的な改善を実現し、様々な強力なベースラインを上回りました。 私たちの知る限り、これは環境集約的なタスクのスケーラブルな導出のための最初の公開パイプラインです。

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