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复旦等发布LoLBench：28种Agent最高解决率14%
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AI 综述
2026年11月4日，36氪报道，复旦大学、香港城市大学、香港中文大学等机构联合提出LoLBench基准。该基准将AI Agent置于平均约240万行源代码的软件系统中，评估其从功能提案到模块交付的完整过程。据实测，共测试28种Agent组合，其中最高解决率仅14%。相关论文已发布于arXiv（arxiv.org/abs/2609.37143）。截至目前，这是该事件的首篇报道，暂无后续进展或更新信息。
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最新进展11月4日 20:07
复旦、港城大、港中文等发布LoLBench基准，实测28种Agent组合最高解决率仅14%。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月4日
- 36氪·AI复旦等机构发布LoLBench基准，实测28种Agent组合最高解决率仅14%
复旦大学、香港城市大学、香港中文大学等机构提出LoLBench基准，把Agent放进平均约240万行源代码的软件系统，评估从功能提案到模块交付的完整过程，论文见 https://arxiv.org/abs/2609.37143。
本事件热度走势
当前热度 8·可比范围峰值 10（11月4日 22:00）·近 24 小时可比范围变化 –
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