# Paper: Dialogue-SWEBench

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type: paper
title: "Dialogue-SWEBench: A Benchmark for Dialogue-Driven Coding Agents"
authors: Brendan King, Jeffrey Flanigan
year: 2026
venue:
url: https://arxiv.org/html/2606.13995v1
code_url: https://jlab-nlp.github.io/dialogue-swe-bench/
source: arxiv
collected_at: 2026-07-08
status: skimmed
relevance: high
topics:
  - coding-agent
  - human-in-the-loop
  - agent-evaluation
methods:
  - user-simulator
  - dialogue-benchmark
  - schema-guided-agent
benchmarks:
  - Dialogue-SWEBench
models:
  -
datasets:
  - SWE-Bench Verified
related_concepts:
  - human-in-the-loop
  - coding-agent
related_jobs:
  - 2026-07-08-baidu-aidu-agent-fullstack-engineer-beijing
related_experiments:
  -
related_projects:
  -
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## One-line Takeaway

Coding agent 的真实能力不能只看自动修复，还要看它能不能通过对话澄清需求。

## Problem

现实中的 coding assistant 经常和用户交互，但主流 benchmark 多把它们评估为全自动系统。

## Core Idea

Dialogue-SWEBench 使用 persona-grounded user simulator，把 SWE task 改造成多轮对话评估，并提出 schema-guided agent 改善对话能力。

## Evidence

论文报告 schema-guided agent 相比强 baseline 提升 3-14%，并指出更强 coding model 不一定是更强 dialogue agent。

## Useful For Us

- 对“Agent 何时应该提问”很有启发。
- 可以作为 coding-agent / human-in-the-loop 评估维度。

## Follow-up Experiments

- 给本知识库的 coding-agent 项目设计“澄清问题质量”评估。
