# OpenHands × SWE-bench 外部基准规划

**Status:** Draft（团队内部，可执行）  
**Horizon:** 本周 PoC → 2 周子集报告 → 1–3 月案例与 Pro 证据链  
**Related:** [`strategy-memo.md`](./strategy-memo.md), [`load-baseline.md`](./load-baseline.md), [`v1-optimized-messages-spec.md`](./v1-optimized-messages-spec.md), [`case-study-template.md`](./case-study-template.md)

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## 1. 背景与问题陈述

公开 Agent 成本研究（见附录）指出三类与 TCG 产品叙事直接相关的现象：

| 现象 | 对 TCG 的含义 |
|------|----------------|
| **输入 token 主导**（多步 Agent 中 prompt ≫ completion） | Option A/B 的价值在「减输入、排布 cache」，而非只盯 completion |
| **逆缩放 / 能力–成本非单调** | Speculative routing 需用 outcome 校准，不能单靠模型档位 |
| **无效探索**（重复读文件、Explore→Fix 长环、低信息 ACK） | `analyzer.ts` 中 `duplicate_context`、`reflection_loop`、`chatter`、`infrastructure_pivot` 需在真实 coding agent 轨迹上验证 |

**OpenHands + SWE-bench Verified** 是业界可复现的 coding-agent 基准：有标准任务集、resolve 判定、公开 eval 管线。TCG 当前 `bench:baseline` 仅压测 **API 延迟与可用性**（合成 `LogEntry` → `/api/v1/optimize`），**不能**证明对真实 Agent 的 ROI。本规划补齐 **外部轨迹 → TCG API → 任务成功率 / 美元成本** 的闭环。

**非目标（本阶段）：**

- 在 OpenHands 运行时内嵌 TCG 代理（透明 gateway，见 strategy-memo Option C）
- 宣称「TCG 提升 SWE-bench resolve%」——除非实验设计为 **post-flight 建议 + 人工/脚本应用** 且对照清晰
- 用单次 bench 报告替代 provider 账单对账

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## 2. 目标与成功标准（可度量）

### 2.1 北极星

在 **固定 SWE-bench Verified 子集** 上，证明 TCG 能在 **不显著损害 resolve 率** 的前提下，降低 **每 resolved issue 的 input tokens 与 USD**，并形成可写入 case study 的 **帕累托证据**（saved vs success）。

### 2.2 分阶段成功标准

| 阶段 | 时间盒 | 成功标准（全部满足才算过线） |
|------|--------|------------------------------|
| **P0 PoC** | 本周 | ≥10 条 OpenHands 轨迹成功映射为 `LogEntry[]`；`POST /api/v1/optimize`（`mode=fast`）p95 < 2s；至少 1 条轨迹 `patterns` 含 `duplicate_context` 或 `context_bloat` |
| **P1 子集对照** | 2 周 | Verified **子集 N=30**（可复现 seed）；3 组对照各跑通；输出 CSV：tokens、USD、success、latency、重复读文件率；帕累托图：saved% vs resolve% |
| **P2 产品证据** | 1–3 月 | ≥1 篇按 [`case-study-template.md`](./case-study-template.md) 填写的案例；Pro 组 `optimize/messages` 在 ≥5 条轨迹上 `cached_tokens_if_repeat` 估计 ≥ 基线 15%；`/api/v1/feedback` 回填率 ≥ 50% 于已分析 trace |

### 2.3 与 strategy-memo 对齐的 Kill / Go

- **Go：** 子集上 TCG **fast** 组 estimated savings ≥ 15%，且 resolve 率相对 Control 下降 **< 3 个百分点**（绝对值）
- **Kill / 改向：** savings 主要来自「建议未应用」的模拟图；或 resolve 下降 ≥ 5pp 且无法归因于模型路由误配

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## 3. 实验设计

### 3.1 基准栈

```
OpenHands (固定 commit / Docker 镜像)
    → SWE-bench Verified 子集 (N=30, 分层抽样: 易/中/难各 ~10)
    → 轨迹导出 (JSONL / event log)
    → tcg-adapter (离线) → LogEntry[] + optional messages[]
    → TCG API (staging/prod)
    → 指标聚合 + feedback 回填
```

**子集选择原则：**

- 使用 [SWE-bench Verified](https://www.swebench.com/) 官方列表的子集，固定 `instance_id` 列表入仓（`artifacts/swe-subset-30.json`）
- 记录 OpenHands 版本、默认 model、max iterations、temperature（写入 `artifacts/run-manifest.json`）

### 3.2 对照组（四臂）

| 臂 ID | 名称 | Agent 侧 | TCG 侧 | 目的 |
|-------|------|----------|--------|------|
| **C0** | Control | 原生 OpenHands，不改 prompt | 无调用 | 成本/成功率基线 |
| **C1** | Post-flight fast | 同上（跑完后分析） | `POST /api/v1/optimize`，`mode=fast`，**不**改运行时 | 验证 Option A：归因与 estimated savings |
| **C2** | Post-flight deep | 同上 | `optimize`，`mode=deep` 或 `auto` | 测量决策引擎 + 压缩路径延迟与建议差异 |
| **C3** | Pro layout | 下一 run 应用 `optimized_messages`（脚本合并） | `POST /api/v1/optimize/messages`，`provider=anthropic`（或 OpenHands 实际 provider） | 验证 Option B：cache-friendly layout |

**重要：** C1/C2 默认 **不改变** 第一次 OpenHands run（避免混淆因果）。C3 需要 **第二次 run**（同 instance、同 seed 策略），在 system/tool 块上应用 layout，仅变前缀结构。

**可选 C4（1–3 月）：** 在 turn 边界调用 `optimize` 并应用 `optimized_logs` 建议——仅当 adapter 与 OpenHands 集成方案评审通过。

### 3.3 运行纪律

- 每个 instance 最多 2 次「计费 run」（C0/C1 一次；C3 第二次），防止 token 预算失控
- 所有 run 写入 `trace_id`（OpenHands session id）并在结束时 `POST /api/v1/feedback`
- 原始轨迹 **不入 Git**；仅存 `artifacts/`（gitignore）或加密对象存储

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## 4. 指标定义

### 4.1 主指标

| 指标 | 定义 | 数据源 |
|------|------|--------|
| **Total tokens** | Σ(prompt_tokens + completion_tokens) | OpenHands log / provider usage |
| **Input / output split** | 分别汇总 prompt vs completion | 同上 |
| **USD** | `calcCost(model, prompt, completion)` 或 provider 账单 | TCG `pricing.ts` 与发票交叉抽查 |
| **Success (resolve)** | SWE-bench 官方 apply + tests pass | Eval harness 输出 |
| **Latency** | 单 issue wall-clock；TCG API p95 | OpenHands；`bench:baseline` 仅服务 API |
| **重复读文件率** | 含 `read`/`cat`/`view` 且 path 相同的 tool 调用 / 总 tool 调用 | adapter 从轨迹统计 |
| **Explore+Fix 占比** | agent 标签或 phase 含 explore/fix 的 token / 总 token | adapter 启发式（见 §6） |
| **TCG estimated savings %** | `optimization_plan.savings_percentage` | `/api/v1/optimize` 响应 |
| **Realized savings %** | (C0 USD − C3 USD) / C0 USD | 两次 run 对比；case study 必填 |

### 4.2 帕累托（saved vs success）

对每个 instance 画点：

- x：USD 或 input tokens 节省率（相对 C0）
- y：resolve 是否成功（0/1）或 partial score

**聚合：** 报告 **前沿曲线**——是否存在臂在 **success 不降** 的前提下 **saved 严格占优**；避免只报平均 savings（会被少数超大轨迹 skew）。

### 4.3 与 `analyzer.ts` pattern 的映射验收

| 论文/视频信号 | 期望触发的 pattern |
|---------------|-------------------|
| 重复读同一文件 | `duplicate_context` |
| Explore→Fix 长链 | `reflection_loop` / `agent_redundancy` |
| 短 ACK 回合 | `chatter` |
| prompt_tokens 高、input 文本短 | `context_bloat` |
| 多次 file tool | `infrastructure_pivot` |

验收：P1 结束时，子集中 **≥40%** 的 C1 轨迹至少命中上表 2 类 pattern（按 `patterns[].type` 去重）。

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## 5. 与现有 `bench:baseline` / `bench:gate` 的关系

### 5.1 现状（[`load-baseline.md`](./load-baseline.md)）

- `npm run bench:baseline`：并发 POST `/api/v1/optimize`，合成 1 条 `LogEntry`，测 **success rate / avg / p95 latency**
- `npm run bench:gate`：对 `artifacts/bench-report.json` 做阈值门禁（默认 p95 ≤ 1200ms，success ≥ 99%）
- `.github/workflows/benchmark.yml`：CI 手动 workflow，**不**含 OpenHands

### 5.2 扩展点（规划，非本文件实现）

| 扩展 | 说明 | 优先级 |
|------|------|--------|
| `bench:openhands` | 读 `*.jsonl` → 批量 optimize → `artifacts/openhands-bench-report.json` | **Done** |
| `bench:openhands:gate` | p95 / success / pattern_hit_rate 门禁 | **Done** |
| `bench:gate` 增参 | 合成 baseline 仍用 `bench:gate`；OpenHands 用 `bench:openhands:gate` | P1 |
| 样本日志 | `scripts/fixtures/openhands-sample-trace.jsonl` + `openhands-sample-logs.json` | **Done** |
| CI | `.github/workflows/openhands-benchmark.yml`（fixtures demo，**不**阻塞主 CI） | **Done** |

**原则：** 现有 `bench:baseline` 继续作为 **API SLO 守门**；OpenHands 基准 **独立 artifact**，避免把合成延迟门禁误用于 ROI 宣称。

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## 6. 轨迹 → TCG API 适配器（字段映射草图）

### 6.1 OpenHands / 通用事件 → `LogEntry`

| OpenHands / 轨迹字段（示意） | `LogEntry` 字段 | 规则 |
|-----------------------------|-----------------|------|
| `event.action` / `tool_name` | `step` | 取 `str_replace_editor.view` → `view_file` 等短名，max 50 |
| `agent.name` / `source` | `agent` | 如 `CodeActAgent`、`BrowsingAgent` |
| `llm_metrics.prompt_tokens` | `prompt_tokens` | 无则估：chars/4 并标注 `_estimated` |
| `llm_metrics.completion_tokens` | `completion_tokens` | 同上 |
| `model` / `litellm.model` | `model` | 规范化到 `MODEL_PRICES` 键 |
| 发给 LLM 的 messages 拼接或 `args.command` | `input` | 截断 8k 字符；PII 预脱敏 |
| `observation` / `message.content` | `output` | 截断 8k |
| `timestamp` | `timestamp` | Unix ms，可选 |

**顺序：** 按时间排序；每个 **LLM 调用** 一条 `LogEntry`；tool-only 步可合并进相邻 LLM 的 `input`/`output` 或跳过（adapter 配置 `merge_tool_steps: boolean`）。

### 6.2 Explore+Fix 占比（adapter 侧）

```
phase = classify(step, agent, input)  // explore | fix | other
explore_fix_tokens = sum(tokens where phase in (explore, fix))
ratio = explore_fix_tokens / total_tokens
```

启发式：`edit`/`write`/`test` → fix；`view`/`find`/`grep` 且无 patch → explore。

### 6.3 重复读文件率

维护 `Set<canonical_path>` 于单次 issue run：

```
repeat_read_rate = (read_calls where path seen before) / (total read_calls)
```

path 规范化：resolve relative path、去重 symlink。

### 6.4 `POST /api/v1/optimize`

```json
{
  "logs": [ "... LogEntry[] ..." ],
  "mode": "fast",
  "decision": { "mode": "recommend" }
}
```

响应关注点：`patterns[]`、`optimization_plan`、`trace_id`（响应头或 body）、`_decision`、`_guard`（若有）。

### 6.5 `POST /api/v1/optimize/messages`（C3）

从 OpenHands **最后一轮** 发给模型的 `messages[]` 导出：

```json
{
  "messages": [ { "role": "system", "content": "..." }, ... ],
  "provider": "anthropic",
  "pinned_memory": []
}
```

应用方式：脚本将 `optimized_messages` 写回 OpenHands 配置或 prompt 模板，**仅**改 stable prefix 顺序与 `cache_control`，不改 task 指令语义。

### 6.6 `POST /api/v1/feedback`（HERMES）

| 轨迹字段 | `feedback` 字段 |
|----------|-----------------|
| `session_id` / `trace_id` | `trace_id` |
| SWE-bench resolved | `success` |
| tests pass fraction | `score` |
| `instance_id`, arm, savings | `metadata` |

在 optimize 响应后 **同一 trace_id** 提交，供 `HermesEvolver` 关联 decision audit 与 outcome。

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## 7. 分阶段任务清单

### 7.1 本周（P0 / S 档）

- [x] 锁定 SWE-bench Verified 子集清单（30 ids）→ `artifacts/swe-subset-30.json`
- [x] **S 档** 10 issue 子集 → `artifacts/swe-subset-10.json`（4 易 / 3 中 / 3 难）
- [x] S 档 fixture 轨迹（10×C0/C1）+ `npm run openhands:s:fixtures` / `openhands:s:demo`
- [x] S 档执行手册 → [`openhands-s-tier-runbook.md`](./openhands-s-tier-runbook.md)
- [ ] 跑通 1 个 instance 的 **OpenHands 真跑** → JSONL 导出（需 OpenHands eval + LLM API key）
- [x] 实现 `tcg-adapter`（`src/benchmark/openhands-adapter.ts` + `npm run openhands:adapt`）
- [x] 脱敏样本轨迹 `scripts/fixtures/openhands-sample-trace.jsonl` + `openhands-sample-logs.json`
- [x] 对样本调用 `optimize`（fast）— 本地 `npm run dev` + `bench:openhands` 10/10 成功（p95≈3.7s，超 P0 2s 门槛；pattern 待真轨迹验证）；staging 需 `BENCH_API_KEY`
- [x] run manifest 模板 → `artifacts/run-manifest.example.json`
- [x] 评估 token 档位（§8）草案 → [`openhands-token-budget.md`](./openhands-token-budget.md)（S 档用户已口头批准；正式签字待填）
- [x] `npm run bench:openhands` + [`openhands-benchmark-runbook.md`](./openhands-benchmark-runbook.md)
- [x] S 档 Go/Kill 离线演示 → `artifacts/openhands-p1-summary-s-tier.json`（`npm run openhands:s:demo`）

### 7.2 2 周（P1）

- [ ] 完成 C0/C1/C2 各 30 instances（可分批 10+10+10）— **需 OpenHands 真跑**
- [x] 统计 §4 主指标 + 帕累托：`npm run openhands:aggregate` → CSV + SVG
- [x] 重复读文件率、Explore+Fix、pattern 命中率（bench 报告 + aggregate summary）
- [x] `bench:openhands` 多臂（C0/C1/C2）、`SWE_RESULTS_FILE`、`SUBMIT_FEEDBACK`
- [x] P1 Go/Kill：`npm run openhands:p1:evaluate`；本地演示 `npm run openhands:p1:demo`
- [ ] 内部 30min 复盘：真跑 30 条后对照 §2.2
- [ ] 决定 C3 是否进入第二轮 run

### 7.3 1–3 月（P2）

- [ ] C3：`optimize/messages` 二跑子集（≥15 instances）
- [ ] 按 case study 模板发布 1 篇（可匿名）
- [ ] HERMES：feedback 回填链接 decision audit，检查 `successRate` 校准
- [ ] 评估 C4（inline 应用）技术评审
- [ ] 可选：对外博客「方法论」而非 raw 数据
- [ ] 将稳定 fixture 接入 `bench:baseline` 回归（合成 + 真实各 1）

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## 8. 风险与成本预算

### 8.1 风险

| 风险 | 影响 | 缓解 |
|------|------|------|
| OpenHands run 成本超预期 | 预算击穿 | 子集化、固定 max iterations、先 10 条试点 |
| 轨迹不含 token 计数 | USD 不可信 | 标注 estimated；抽查 provider dashboard |
| Post-flight 无因果 | 高估 TCG 价值 | C3 二跑 + realized savings；文案区分 estimated vs realized |
| 日志含仓库路径/PII | 合规 | `sanitizeLogContent`、不入 Git、DPA 引用 [`data-processing-notice.md`](./data-processing-notice.md) |
| SWE-bench 环境 flaky | success 方差大 | 固定 Docker；每 instance 记录 flake retry |
| `optimize` deep 模式慢 | 阻塞批量 | P1 以 fast 为主；deep 抽 5 条样本 |

### 8.2 Token 消耗粗估档位（非精确报价）

假设：每 issue **平均 15–40 次 LLM 调用**，模型档 **$3–15 / M input tokens**（Claude/GPT-4 类）。

| 档位 | 规模 | 粗估 OpenHands LLM 成本 | TCG API 成本 |
|------|------|-------------------------|--------------|
| **S** | 10 issues × 1 run | 低三位数 USD | &lt; $5（fast optimize） |
| **M** | 30 issues × 3 臂（C0/C1/C2 各 1 run） | 中四位数 USD | &lt; $50 |
| **L** | 30 issues × 2 run（含 C3）+ deep 抽样 | 高四位数 USD | &lt; $200 |

**TCG 侧控费：** `mode=fast`、批量离线、staging quota、`BENCH_REQUESTS` 式限流；DeepSeek 压缩仅在 deep/auto 启用。

**决策门：** 超过 **M 档** 需书面批准；未达 P1 Go 标准不进入 L 档。

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## 9. 与 HERMES、`/api/v1/feedback`、Pro 卖点的对齐

### 9.1 HERMES 闭环

1. `optimize` 产生 `trace_id` 与 decision audit（`source=optimize`）
2. SWE-bench 判定后 `feedback` 写入 `trace_outcomes`
3. `HermesEvolver.analyzePerformance()` 用 `successRate` / `avgRoi` 校准策略（见 `src/domain/policy/hermes.ts`）

**本基准贡献：** 提供 **高噪声、真实 coding** 的 outcome 分布，避免仅合成日志导致 `successRate` 虚高。

### 9.2 Pro（Option B）卖点

- **证据句：** 在 coding agent 长轨迹上，`optimize/messages` 将 stable system/tool 前缀前移并标注 `cache_control`，提升 **重复读文件场景** 下的 **cached input** 比例，且不改变 SWE-bench 任务文本。
- **不宣称：** TCG 自动修复 issue；或替代 OpenHands 规划器。

### 9.3 与 Beta Option A 的分工

- **免费层：** C1 `fast` 报告 + pattern 归因（投信任）
- **付费层：** C3 layout + case study 中的 realized metrics

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## 10. 交付物

| 交付物 | 路径（建议） |
|--------|----------------|
| 子集清单 | `artifacts/swe-subset-30.json` |
| Run manifest | `artifacts/run-manifest.json` |
| 指标 CSV | `artifacts/openhands-metrics.csv` |
| 帕累托图 | `artifacts/figures/pareto-saved-vs-success.png` |
| Bench 报告 | `artifacts/openhands-bench-report.json` |
| Case study | `artifacts/case-studies/YYYY-MM-openhands-swe.md` |

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## 11. 附录：参考链接

| 资源 | URL |
|------|-----|
| 视频（Agent 成本启示，输入主导 / 无效探索） | https://www.youtube.com/watch?v=dvWfeexfa1s |
| SWE-bench 官方 | https://www.swebench.com/ |
| SWE-bench Verified 说明 | https://www.swebench.com/verified.html |
| OpenHands 文档 | https://docs.all-hands.dev/ |
| OpenHands 评估 / benchmark 相关 | https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/tree/main/evaluation |
| Agent 成本与规模（arXiv，按视频引用核对具体篇目） | https://arxiv.org/search/?query=LLM+agent+token+cost&searchtype=all |
| TCG 内部：负载基准 | [`load-baseline.md`](./load-baseline.md) |
| TCG 内部：v1 Pro spec | [`v1-optimized-messages-spec.md`](./v1-optimized-messages-spec.md) |

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**Next review：** P0 完成后 48h 内，或 P1 指标出齐后召开 Go/Kill 评审。

**Owner（待填）：** 工程 ___ / 基准 ___ / 文案 ___