DockSmith：用于扩缩可靠编码环境的智能体化 Docker 构建器
人工智能
2026-04-29 v2 软件工程
摘要
可靠的 Docker 化环境构建是扩缩执行 grounding 训练和评估软件工程智能体的主要瓶颈。我们介绍 DockSmith，这是一个专门用于解决这一挑战的智能体化 Docker 构建器。DockSmith 将环境构建不仅视为预处理步骤，更视为一种核心智能体能力，能够发挥长期工具使用、依赖推理和故障恢复能力，从而产生可迁移的监督信号，不仅限于 Docker 构建本身。在由带有循环检测控制器和跨任务成功记忆的工厂式管道生成的大规模、基于执行的 Docker 构建轨迹上进行训练，30B-A3B 模型在这些轨迹上训练后，在 Multi-Docker-Eval 上实现了开源最先进的性能，Fail-to-Pass 为 39.72%，Commit Rate 为 58.28%。此外，DockSmith 在 SWE-bench Verified、SWE-bench Multilingual 和 Terminal-Bench 2.0 上的跨分布式性能提升，显示了环境构建的更广泛智能体优势。
引用
@article{arxiv.2602.00592,
title = {DockSmith: Scaling Reliable Coding Environments via an Agentic Docker Builder},
author = {Jiaran Zhang and Luck Ma and Fanqi Wan and Di Qi and Xu Zhao and Jieyi Hou and Zhe Xie and Mengqiang Ren and Xin Wu and Zhewei Huang and Liangyu Chen and Qi Han and Xiangyu Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.00592},
year = {2026}
}