随着 AI 编码代理的快速发展，如何系统化评估其真实能力成为工程实践中的关键挑战。传统的代码生成评估往往停留在语法正确性层面，而忽视了代理在复杂问题解决、错误检测与自我修正方面的能力。Square Minus Square 基准测试框架的出现，为这一领域提供了新的评估视角。
AI 编码代理评估的现状与挑战
当前 AI 编码代理的评估体系存在几个核心问题：首先，大多数基准测试过于简单，无法反映真实世界编程任务的复杂性；其次，评估指标单一，往往只关注最终代码的正确性，而忽略了问题解决过程的质量；最后，缺乏标准化的评估框架，导致不同研究之间的结果难以直接比较。
正如 Manpreet Singh 在 2025 年 12 月的测试中所指出的：“工具包装的重要性有时甚至超过模型本身。” 这一观察揭示了当前 AI 编码代理生态系统的复杂性 —— 模型能力、工具链设计、反馈机制等多个维度共同决定了代理的实际表现。
Square Minus Square 基准测试的设计哲学
Square Minus Square 基准测试的核心任务是：计算两个非轴对齐、不同大小正方形在 2D 平面上的差集面积，并使用最少数量的三角形进行三角剖分。这一设计看似简单，实则蕴含了多个层次的挑战：
1. 几何计算的复杂性
任务要求处理非轴对齐的正方形，这意味着代理需要理解旋转矩阵、坐标变换等几何概念。差集面积的计算涉及多边形裁剪算法，而使用最少三角形进行三角剖分则要求代理具备优化思维。
2. Rust 实现的约束
基准测试要求实现一个无依赖的 Rust 函数：
pub fn generate(
center1: [f32; 2], rotation1: f32, size1: f32,
center2: [f32; 2], rotation2: f32, size2: f32,
) -> Vec<[f32; 2]> {
// TODO
}
这一设计确保了评估的公平性，避免了外部库依赖可能带来的偏差。
3. 可视化反馈机制
框架内置了可视化功能，能够生成结果截图和视频记录。这一设计不仅便于人工审查，更重要的是为 AI 代理提供了自我检查的途径。测试结果显示，所有顶级模型都展示了通过截图检查工作的能力，这验证了反馈循环在 AI 编码中的重要性。
测试结果的关键发现
通过对多个 AI 编码代理的测试，Square Minus Square 基准测试揭示了几个重要发现：
1. 当前 LLM 的局限性
截至测试时，没有任何 LLM 能够完全成功解决该任务。这一结果并非否定 AI 编码代理的能力，而是揭示了当前模型在复杂几何计算任务上的局限性。正如基准测试创建者所观察到的：“所有顶级模型（Opus、Gemini 3 Pro、GPT 5.2）都曾取得过最佳表现，但有时它们生成的代码会崩溃。”
2. 反馈循环的重要性
测试中最有价值的发现是：几乎所有模型都尝试生成截图并检查它们以修复错误。顶级模型能够正确识别实际问题，这表明为 AI 代理提供自我检查的能力是提升其可靠性的关键。
3. 结果的不稳定性
同一模型在不同运行中可能产生截然不同的结果，有时生成高质量的代码，有时则产生崩溃的代码。这种不稳定性提示我们需要在评估中考虑多次运行的平均表现，而非单次结果。
构建可复现 AI 编码代理评估框架的工程实践
基于 Square Minus Square 的经验，我们可以提炼出构建可复现 AI 编码代理评估框架的关键要素：
1. 任务设计的层次化
有效的基准测试应该包含多个难度层次：
- 基础层：语法正确性、简单算法实现
- 中级层：复杂数据结构、API 集成
- 高级层：优化问题、领域特定计算（如几何计算）
每个层次都应该有明确的评估标准和可量化的指标。
2. 评估指标的多元化
除了传统的正确性指标外，还应考虑：
- 代码质量：可读性、模块化程度、错误处理
- 效率指标：时间复杂度、空间复杂度
- 过程指标：尝试次数、自我修正能力、问题理解深度
3. 反馈机制的标准化
为 AI 代理提供标准化的反馈接口：
- 执行环境：隔离的沙箱环境，支持代码执行与结果验证
- 可视化工具：标准化的结果可视化接口
- 错误诊断：结构化的错误信息反馈机制
4. 可复现性的技术保障
确保评估结果的可复现性需要：
- 环境一致性：使用容器化技术确保运行环境一致
- 随机性控制：固定随机种子，确保随机行为可复现
- 版本管理：严格管理模型版本、工具链版本
5. 结果分析的自动化
开发自动化分析工具，能够：
- 性能对比：自动生成不同代理的性能对比报告
- 错误模式分析：识别常见错误模式，为模型改进提供方向
- 趋势跟踪：跟踪模型性能随时间的变化趋势
工程化参数与监控要点
在实际部署 AI 编码代理评估系统时，需要关注以下工程化参数：
1. 执行环境配置
execution_environment:
timeout_seconds: 30
memory_limit_mb: 512
cpu_cores: 1
network_access: false
filesystem_access: read_only
2. 评估流程参数
evaluation_pipeline:
max_attempts: 3
feedback_delay_ms: 1000
screenshot_enabled: true
video_recording_enabled: false
result_validation_strictness: high
3. 监控指标
- 成功率：任务完成的百分比
- 平均尝试次数：完成任务所需的平均尝试次数
- 代码质量评分：基于静态分析的代码质量评分
- 执行时间分布：代码执行时间的分布情况
- 错误类型分布：不同类型错误的发生频率
4. 告警阈值
alerts:
success_rate_below: 0.7
avg_attempts_above: 2.5
timeout_rate_above: 0.1
crash_rate_above: 0.05
未来发展方向
Square Minus Square 基准测试为 AI 编码代理评估开辟了新的方向，未来的发展可能包括：
1. 领域扩展
将评估范围扩展到更多领域：
- Web 开发：前端组件实现、API 集成
- 数据科学：数据处理管道、机器学习模型实现
- 系统编程：并发编程、内存管理
2. 协作能力评估
评估 AI 代理在协作编程场景中的表现：
- 代码审查：识别代码问题、提出改进建议
- 结对编程：与人类开发者协作完成任务
- 团队协作：在多人项目中协调工作
3. 自适应评估框架
开发能够根据代理表现动态调整难度的评估框架：
- 难度自适应：根据代理表现自动调整任务难度
- 个性化评估：针对不同代理的特点设计评估任务
- 持续学习：评估框架能够从历史数据中学习改进
结论
Square Minus Square 基准测试框架的重要性不仅在于其具体的几何计算任务，更在于它所倡导的评估理念：AI 编码代理的评估应该关注问题解决的全过程，而不仅仅是最终结果。通过提供标准化的反馈机制、确保评估的可复现性、设计多层次的评估指标，我们能够更准确地衡量 AI 编码代理的真实能力。
正如测试结果所揭示的，反馈循环是提升 AI 编码代理可靠性的关键。未来的 AI 编码系统不仅需要强大的代码生成能力，更需要完善的自我检查与修正机制。Square Minus Square 为这一方向的发展提供了有价值的参考框架。
对于工程团队而言，构建可复现的 AI 编码代理评估系统不仅是技术挑战，更是确保 AI 辅助编程可靠性的基础保障。通过标准化的评估流程、多元化的评估指标、自动化的分析工具，我们能够更有效地跟踪 AI 编码技术的发展，为工程决策提供数据支持。
资料来源
- Square Minus Square - A coding agent benchmark (https://aedm.net/blog/square-minus-square-2025-12-22/)
- I Tested All Top AI Coding Agents in December 2025, Results will surprise you (https://medium.com/everyday-ai/i-tested-all-top-ai-coding-agents-in-december-2025-results-will-surprise-you-90b4e91bc4a0)