FrogBoss

平台总体概述

核心定义

FrogBoss 是一个基于大规模语言模型的编程智能体模型，其训练使用了一种名为 BugPilot 的合成 bug 生成管线，通过让智能体尝试新增功能而无意中制造 bug，生成更接近真实开发场景的缺陷，并用于训练任务驱动智能体。

研发背景

传统的合成 bug 数据集方法（如 SWE-Smith）通过故意扰动代码制造 bug，可能产生与真实开发场景不一致的问题。BugPilot 方法则通过引导智能体向功能添加特性并无意破坏测试，从而生成更自然、更复杂的 bug 示例。

核心功能结构

复杂合成 bug 训练 (BugPilot)

BugPilot 是一种用于生成训练样本的管线，其工作流程如下：

1. 让编码智能体尝试向代码库添加新功能；

2. 测试新增功能导致的测试失败情况；

3. 生成合成问题描述与 bug 示例；

4. 用这些示例进行监督与强化学习训练。

该方法通常被认为比传统的故意扰动生成的 bug 更接近真实世界缺陷，并提高训练效率。

模型版本与规模

FrogBoss 提供的主模型版本为 32B 参数 规模的版本，用于大型语言建模与编程任务表现测评；训练结果表明其在标准编程评估（如 SWE-Bench-Verified）中取得高性能表现。

另有较小规模模型 FrogMini（14B 参数）作为轻量化版本，可用作较低资源条件下的基准测试与研究。

训练数据与评估指标

训练中使用了不同来源的合成 bug 数据（如 FeatAdd、BugInstruct、SWE-Smith、R2E-Gym 等），并以 pass@1、pass@3 等编程任务性能指标评估模型能力。

技术组件详解

BugPilot 复杂合成 bug 生成

在 BugPilot 方法中，智能体被提示加入新功能，导致测试意外失败，再将问题根据检测到的失败自动生成自然语言问题描述与解决示例，从而构建训练数据。这种合成 bug 方法被认为更接近真实 world bug 数据。

pass@k 性能指标

在 SWE-Bench-Verified 等编程基准中，pass@1 和 pass@3 是评估编程智能体性能的常用指标，其中 pass@1 衡量第一候选结果通过测试的概率。 FrogBoss 在这些指标上展示了当前训练管线下的性能状态。

应用场景

编码任务自动化

FrogBoss 可用于自动生成代码、修复 bug、补全逻辑与改进已有代码脚本，适用于持续集成任务与自动化开发流程。

编程智能体研究

模型常被用于比较编码智能体在不同训练管线与数据集上的性能差异，为编码智能体架构与训练方法研究提供数据支持。

软件开发测试辅助

在软件测试与质量保障流程中，FrogBoss 可用作构建自动化测试增强工具，包括自动生成测试用例、识别复杂错误模式并提出修复建议。

编程教育与技能评估

由于其在标准编码评估基准中的表现稳定，FrogBoss 可用于编程教育场景的自动评测与错误分析，帮助测量学习者在编程任务中的表现。

使用指南

获取模型权重与数据

1. 访问 BugPilot 博客页面：https://microsoft.github.io/debug-gym/blog/2025/10/bug-pilot/ 进行详情阅读与参考文档获取。

2. 在相关开源平台（如 Hugging Face）查找 FrogBoss/Agent 模型权重以便下载与集成。

环境配置

1. 准备深度学习推理环境（如 Python、PyTorch 等）；

2. 安装相关依赖并加载模型权重；

3. 按照任务需求集成到开发或评估流水线中。（合理推断）

编程任务推理

1. 输入上下文或 bug 描述作为任务输入；

2. 调用模型生成候选解决方案；

3. 使用 pass@k 或自动测试机制评估生成代码质量。 （合理推断）

常见问题（FAQ）

Q1: FrogBoss 是什么类型的模型？
A1: FrogBoss 是一个基于 32B 参数的大型编程智能体模型，用于 bug 生成与代码修复任务。

Q2: BugPilot 是什么？
A2: BugPilot 是一种合成 bug 生成方法，通过让 agent 引入功能无意破坏测试而创建更自然的合成 bug 数据。

Q3: FrogBoss 能否用于自动修复 bug？
A3: 一般认为可以用于自动识别与修复编程任务中的复杂 bug，并辅助测试与错误分析。

Q4: 是否有轻量级版本？
A4: 是，FrogMini 是相对轻量级的 14B 参数版本，可用于资源受限环境。

Q5: 如何评估 FrogBoss 性能？
A5: 通常使用标准的 pass@k 指标在 SWE-Bench-Verified 等基准测试集上评估。

术语定义

BugPilot
一种生成合成 bug 的方法，通过智能体添加新功能而间接造成 bug，以创建更自然的训练数据。

pass@k
用于衡量编码智能体在前 k 候选输出中至少有一个通过自动测试的概率，是编程任务评估指标。

SWE-Bench-Verified
一种用于评估软件工程与编程智能体测试准确性的基准测试集。