AgentLens: Production-Assessed Trajectory Reviews for Coding Agent Evaluation

Andrey Podivilov, Vadim Lomshakov, Sergey Savin, Matvei Startsev, Roman Pozharskiy, Maksim Parshin, Sergey Nikolenko

arXiv:2607.06624 · 2026-07-09 공개 · arXiv · PDF

formal-verification model-diagnosis trajectory-evaluation code-agents llm-reviews production-evaluation interactive-coding

Abstract

We present AgentLens, a production-assessed benchmark for interactive code agents. Most code-agent benchmarks reduce a run to a single bit -- did the task pass? -- but the people who actually use these agents experience the entire trajectory: how the agent follows instructions, uses its tools, verifies its own work, recovers from mistakes, and talks to them along the way. AgentLens evaluates that whole trajectory. It pairs formal verification, where an objective check exists, with LLM-written trajectory reviews and side-by-side comparisons, so that each run yields a readable explanation of why the score is what it is. This makes AgentLens useful for more than ranking models: we use it to diagnose model behavior, compare successive versions of our own agent, and catch product regressions in a nightly evaluation pipeline. We release the benchmark as open source at https://github.com/agent-lens/agent-lens-bench.

한국어 요약

한 줄 요약

AgentLens는 코드 에이전트의 전체 실행 흐름을 평가하는 프로덕션 기반 벤치마크이다.

핵심 기여도

핵심 아이디어

기존 코드 에이전트 평가 방식은 작업 성공 여부만 확인하는 단일 지표에 의존한다. 그러나 실제 사용자는 에이전트의 실행 과정, 즉 지시사항 준수, 도구 사용, 오류 복구, 사용자와의 대화 등을 경험한다. AgentLens는 이러한 전체 실행 흐름을 평가하는 새로운 접근법을 제시한다. 정형 검증과 LLM이 생성한 투어리 테이터 리뷰를 결합함으로써, 각 실행에 대해 명확한 평가 설명을 제공한다. 이는 단순한 모델 순위 매기기 이상의 진단적 활용이 가능하게 한다.

기술적 접근법

주요 결과

의의 및 한계

AgentLens는 코드 에이전트 평가의 해석 가능성을 높이고, 모델 진단과 제품 품질 관리에 실용적으로 활용할 수 있는 기반을 제공한다. 그러나 평가 시 사용되는 LLM 리뷰의 질이 최종 평가 결과에 영향을 줄 수 있는 한계가 있다. 또한, 정형 검증이 불가능한 작업에 대해서는 제한된 평가가 이루어질 수 있다.

실용적 활용

AgentLens는 코드 에이전트의 개발 및 제품 품질 관리에 활용될 수 있다. 특히, 모델 버전 간 비교, 사용자 경험 분석, 제품 회귀 탐지 등에 유용하다.