GameASG-Bench：游戏开发自主软件生成基准
原文标题：GameASG-Bench: Benchmarking Autonomous Software Generation for Game Development
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论文提出 GameASG-Bench，将行为可测试性纳入游戏开发生成任务，通过静态 L1 与浏览器执行 L2 检查评估智能体产出。基准包含 47 个浏览器原生游戏生成任务，覆盖 12 类题材与 2D/3D 交互。九个智能体栈中最高平均 L2 通过率达 93.2%，但严格任务成功率仅 55.3%，暴露高平均通过率掩盖的任务级合规缺口。
- 问题
- 自主软件生成能产出可运行应用，却无法保证交互组件满足行为需求。
- 方法
- 在生成前声明评测接口规范，用静态 L1 与浏览器执行 L2 检查验证游戏行为合规性。
- 结果
- 47 个浏览器原生游戏任务、9 个智能体栈，最高平均 L2 通过率 93.2%，但严格任务成功率仅 55.3%。
- 影响
- 揭示高平均通过率掩盖任务级合规缺口，提醒产品化前需按任务而非均值验收。
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GameASG-Bench 含 47 个游戏生成任务，最高平均 L2 通过率 93.2%，但严格任务成功率仅 55.3%。
- •把行为可测试性写进生成任务：生成前先声明评估接口规范，固定合法起始场景、玩家动作、快照与不变量。
- •双层检查：静态 L1 查源码合规，浏览器执行的 L2 结合语义观察与真实输入、运行时证据。
- •47 个浏览器原生游戏任务，覆盖 12 类题材与 2D/3D 交互，每个任务附可执行检查与独立验证的参考实现。
- •九个智能体栈中最高平均 L2 通过率 93.2%，但要求全部 L1 与适用 L2 检查的严格成功率仅 55.3%（26/47）。
- •实验还考察工具访问、名义轮次预算、推理强度与 harness 选择的影响。
为什么重要：93.2% 与 55.3% 的落差说明平均通过率会掩盖任务级合规缺口，对用基准分数判断代码生成智能体能力的评估者是一个警示。
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