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清华大学人工智能学院提出面向 Coding Agent 的 observation 压缩方法 CoACT，在 SWE-bench Verified 的三个 Agent 模型上平均减少 33.0% 总 token 消耗且 PASS@1 与未压缩时相近，该工作获 ICSE 2027 直接接收（Top 5%）。
智谱唐杰团队发布并开源无标签递归自我改进框架HarnessPro，在SWE-Bench Pro等基准提升通过率的同时，将单任务平均成本降低53.0%。
Coding Agent正在进入新的发展阶段。过去，它们主要修复Bug、解决GitHub Issue或实现相对独立的功能，SWE-bench等Benchmark已为此建立了成熟评测范式；如今它们开始承担从完整代码仓库生成、跨语言迁移，到需要持续探索与验证的长周期软件工程项目，任务规模和执行时间不断增长，单个Agent的上下文容量、推理能力和执行效率逐渐成为限制。
6 月 11 日凌晨，小米 MiMo 团队公开了一个叫 MiMo Code 的项目，定位是终端编程 Agent，MIT 协议开源。官方宣传重点有三处，14 天 5 人团队投入的“vibe coding”开发叙事、Claude Code 之上的 SWE-Bench Pro 跑分。以及“无限上下文”的记忆架构。
如今的 AI Agent 正在大规模落地，其中应用最广且最受关注的当数 Claude Code，Codex，Cursor 这类 coding agent。过去的一年里，这类 coding agent 产品迭代迅速，在一年内将在 swe-bench- verified 的准确率提高到了 78%+。
SWE-Bench 的创建者，刚刚又放出了一个地狱级新 benchmark。
SWE-Bench上能拿72%的模型，换张考卷直接归零！Meta联合斯坦福、哈佛放出ProgramBench，200个项目从零手写，9大顶级模型完整通过率0%。最强的Claude Opus 4.7平均通过率也才51.2%。更离谱的是一联网，就有模型在36%的任务里跑去GitHub扒源码。
伯克利团队归纳出7种反复出现的模式：智能体和评测程序共享运行环境、标准答案暴露给被测系统、对不可信输入调用eval()、LLM裁判缺乏输入过滤、字符串匹配过于宽松、评分逻辑本身有bug、以及评测程序信任被测系统产生的输出。
今天，智谱正式开源其最强模型GLM-5.1，这一模型在专业软件开发基准测试SWE-Bench Pro中，GLM-5.1刷新全球最佳成绩，得分达到58.4，超过了GPT-5.4、Claude Opus 4.6等已经正式发布的闭源模型，和MiniMax M2.7、Kimi K2.5等开源模型。
编程智能体时代，顶流Cursor举旗发布新的评测基准——CursorBench，专门评价Cursor中不同模型谁更“智能体”（即高效执行复杂任务）。关于咋评的这个问题，Cursor还专门撰写了一篇博客。