論文の概要: Socratic-SWE: Self-Evolving Coding Agents via Trace-Derived Agent Skills

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.07412v1
• Date: Fri, 05 Jun 2026 16:00:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-08 14:33:29.838056
• Title: Socratic-SWE: Self-Evolving Coding Agents via Trace-Derived Agent Skills
• Title（参考訳）: Socratic-SWE:Trace-Derived Agentスキルによる自己進化型コーディングエージェント
• Authors: Chuan Xiao, Zhengbo Jiao, Shaobo Wang, Wei Wang, Bing Zhao, Hu Wei, Linfeng Zhang, Lin Qu,
• Abstract要約: 本稿では,エージェントの過去の解法トレースをトレーニング信号のソースとして再利用する,クローズドループ自己進化フレームワークであるSocratic-SWEを紹介する。 トレースを報酬計算の証拠としてのみ扱うのではなく、Socratic-SWEはそれらを、繰り返し発生する障害と効果的な修復パターンを要約した構造化されたエージェントスキルに蒸留する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.442806027914097
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: LLM-driven software engineering agents have become a central testbed for real-world language-model capability, yet their training remains limited by the availability of high-quality SWE tasks. Existing synthetic data methods typically create tasks through fixed mutation or bug-injection procedures, making the resulting distributions largely independent of the agent's own weaknesses and training progress. We introduce Socratic-SWE, a closed-loop self-evolution framework that reuses the agent's historical solving traces as a source of training signal. Rather than treating traces only as evidence for reward computation, Socratic-SWE distills them into structured agent skills that summarize recurring failures and effective repair patterns. These skills then guide the generation of targeted repair tasks in real repositories. Candidate tasks are checked through execution-based validation and scored with a solver-gradient alignment reward, so that the retained tasks are both verifiable and useful for improving the Solver. The updated Solver produces new traces, enabling the task curriculum to adapt over successive rounds. Across SWE-bench Verified, SWE-bench Lite, SWE-bench Pro, and Terminal-Bench 2.0, Socratic-SWE consistently improves over self-evolving baselines under the same compute budget, reaching 50.40% on SWE-bench Verified after three iterations. These results suggest that solving traces can serve as a scalable substrate for self-evolving SWE agents.
• Abstract（参考訳）: LLM駆動のソフトウェアエンジニアリングエージェントは、現実世界の言語モデル機能の中心的なテストベッドとなっているが、そのトレーニングは高品質なSWEタスクの可用性によって制限されている。 既存の合成データ手法は、通常、固定された突然変異またはバグ注入手順によってタスクを生成し、その結果の分布はエージェント自身の弱点と訓練の進捗から大きく独立する。 本稿では,エージェントの過去の解法トレースをトレーニング信号のソースとして再利用する,クローズドループ自己進化フレームワークであるSocratic-SWEを紹介する。 トレースを報酬計算の証拠としてのみ扱うのではなく、Socratic-SWEはそれらを、繰り返し発生する障害と効果的な修復パターンを要約した構造化されたエージェントスキルに蒸留する。 これらのスキルは、実際のリポジトリでターゲットの修理タスクの生成をガイドする。 候補タスクは、実行ベースの検証を通じてチェックされ、ソルバーを改善するのに有用であり、保持されたタスクが検証可能であるように、ソルバーの段階的なアライメント報酬でスコアされる。 アップデートされたSolverは新しいトレースを生成し、タスクカリキュラムが連続したラウンドに適応できるようにする。 SWE-bench Verified, SWE-bench Lite, SWE-bench Pro, および Terminal-Bench 2.0 全体で、Socratic-SWEは、同じ計算予算下での自己進化ベースラインを一貫して改善し、3回の反復でSWE-bench Verifiedで50.40%に達した。 これらの結果は, トレースを自己進化型SWEエージェントのスケーラブルな基質として利用することができることを示唆している。

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