做 Coding Agent 训练和研发的团队，大概都绕不开一个又脏又累的环节：搭环境。

不管是给 SFT 筛选高质量轨迹，还是给 RL 提供奖励信号，都需要一个 verifier（验证器）来判断 Agent 生成的 patch 是否真正解决了 issue。

现阶段，最可靠的验证方式仍然是跑测试。为每个仓库构建专属 Docker 镜像、安装依赖，定位相关测试，编写测试流程和结果解析逻辑，最后在隔离环境中运行单元测试。测试通过，便判断这个 patch 有效。

这套流程准是准，但它有一个问题就是贵。每个仓库都要单独搭建环境，即使接入自动化流水线，这个过程也很难保证成功率。不仅如此，很多实际生产中的代码库——私有仓库、企业遗留系统——根本没有可复现的环境，甚至连完整测试套件都没有。对于这些仓库，上面这套基于执行的验证方式不只有成本问题，更重要的是缺少实现条件。

今天这篇来自上海交通大学和抖音团队的论文【Dockerless: Environment-Free Program Verifier for Coding Agents】提供了一个可行方案，即 **verifier 不执行代码，也可以判断修复对不对——只要让它像人类 reviewer 一样，自己去仓库里翻代码找证据。**

## 现有 verifier 的两难

论文开头先分析了现有 verifier 的两类主流方案。

第一种是基于 Docker 的测试执行。这种方式的优点是准确性较高，缺点是要为每个仓库搭建独立环境，成本高，也难以大规模扩展。

第二种是 LLM scorer。它的优点是会直接让模型根据 issue、reference patch 和 candidate patch 进行判断，不用搭建运行环境，因此扩展成本更低。但它的缺点也很明显，一般模型只能看到输入文本和 patch diff，缺少对真实代码库上下文的理解。

比如，要判断两个 patch 是否等价，系统得知道问题路径是否真的会调用被修改的函数；不同实现方式的 patch 是否都能和周围模块正确协作。这些信息，仅依靠 diff 文本很难准确判断。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12464096/60efd85b904c6be427493460152312f4.png)

图 1：三类 verifier 的对比

正如上图所示，基于 Docker 的测试执行准确但依赖昂贵的仓库级环境；LLM scorer 不依赖环境，但缺少代码库上下文；Dockerless 通过主动探索代码库，在无需环境的同时，让验证过程建立在真实代码库证据之上。

## Dockerless 的工作原理

Dockerless 的输入包括三部分：issue 描述、reference patch（已知正确的修复版本）以及 candidate patch（Agent 生成的待验证 patch）。整个验证过程分为两个阶段。

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图 2：Dockerless 的整体架构

**第一阶段：生成验证问题与****并行****探索。**verifier 会先根据 issue 和 reference patch 生成 2～4 个验证问题。这些问题主要覆盖四类信息：修复应该位于仓库中的哪个位置（Location）、修改后代码应该表现出什么行为（Behavior）、哪些测试或断言可以验证修复正确性（Test Evidence），以及这个改动可能影响哪些边缘场景（Edge Cases）。

接着，分配一个独立的子 Agent 给每个验证问题，并由子 Agent 并行探索代码库。子 Agent 只拥有只读 shell 工具，例如 find、grep、rg 等，会按照 ReAct 流程反复执行命令、查看输出、继续搜索，最终返回一份简短的探索结果，并标注找到的关键证据，包括对应的文件路径和代码行号。

**第二阶段：汇总裁决。**judge 模型接收 issue、两个 patch，以及所有子 Agent 收集到的证据，输出一个二值裁决 token：0 表示 patch 未解决问题，1 表示 patch 已解决问题。

在计算评分时，Dockerless 并不直接使用这个二值结果，而是提取两个 token 对应的 logits，再通过 softmax 转换成 0～1 之间的连续分数。这样，这个分数既可以用作 SFT 阶段的筛选和排序训练轨迹，也能作为 RL 阶段的稠密奖励信号。

## 如何训练

Dockerless verifier 本身是基于 Qwen3.5-9B，通过 rejection sampling 方法训练得到的。

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图 3：Dockerless 的训练流水线、

具体的训练过程是，从 SWE-Gym 和 Multi-SWE-RL 中选取 3.7K 个带执行标签的 issue。这样就保证了每个 candidate patch 都是经过真实测试验证，并拥有对应的真实结果。接着，用更强的教师模型（Teacher Model）GLM-5，按照 Dockerless 的完整验证流程生成训练轨迹：先生成验证问题，再由探索 Agent 收集代码库证据，最后进行裁决，形成 question-answer-judge 三部分轨迹。

当中的筛选规则是，只有教师模型的最终裁决与真实测试结果一致时，这条轨迹才会被保留下来用于训练；如果结果不一致，该条轨迹会被直接丢弃。通过这种方式，模型不只学习到了 patch 文本之间的表面关联，还学习到一套基于代码库证据进行分析和判断的验证过程。同时，为缓解数据类别不平衡的问题，论文将负样本与正样本的比例控制在了 4:1 以内。

在训练阶段，问题生成、子 Agent 探索和最终裁决三个环节会共享同一个 backbone，并使用标准的 next-token cross-entropy 目标进行联合训练。

## 实验数据

先看 Dockerless 作为独立 verifier 的验证能力。论文构建了一个平衡的 verifier 评测基准，共包含 776 个样本，其中正负样本各占一半，并使用 AUC 作为评价指标。

对比对象有两类：一类是直接进行 zero-shot 判断的前沿模型，包括 DeepSeek-V3.2、Kimi-K2.5、GLM-5 和 GPT-5.4；另一类是经过训练的开源 verifier，包括 SWE-Gym Verifier、R2E-Gym Verifier、OpenHands Critic 和 DeepSWE Verifier。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12464096/8ba2efb45e9417ac79cb232e4873201a.png)

图 4：各 verifier 在 trajectory-level 评测基准上的 AUC

实验结果显示，Dockerless 在 SWE-bench Verified 分组取得 81.0 AUC，在 Multi-SWE-bench Flash 分组取得 72.1 AUC，两个分组均排名第一。相比表现最好的开源训练 verifier（66.7 和 62.9），分别提升 14.3 和 9.2 个百分点；相比表现最好的前沿模型裁判 GPT-5.4（75.9 AUC），也提升了 5.1 个百分点。

这说明在 patch 验证任务中，模型能否获取并利用真实代码库上下文，可能比单纯依赖模型规模带来更大的收益。

## 无需环境的后训练流水线

verifier 只是整个方案中的一环，论文真正想解决的是后训练流程的扩展性问题。**有了 Dockerless，SFT 和 RL 两个阶段都可以摆脱针对每个仓库单独构建环境的依赖**。

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图 5：无需环境的后训练流水线

**SFT 阶段（env-free RFT）：** Agent 的 rollout 在一个最小化 Ubuntu 镜像中完成，环境准备阶段只需要 checkout 仓库代码，不安装项目依赖，也不配置测试环境。通过这种方式，论文以低成本收集了 16K 条轨迹，再用 Dockerless 对这些轨迹最终生成的 patch 进行评分，并按照分数排序后选取 top 4K 轨迹用于 SFT。

**RL 阶段：** rollout 仍然在同一个最小化环境中进行，Dockerless 输出的连续分数直接作为 reward，并用于 GRPO 算法的组内归一化优化。为了提高 reward 稳定性，每个 patch 会独立评估两次并取平均值。

整个流程中，我们不用再为每个仓库单独构建 Docker 环境了。

## 实验结果

Dockerless-RL-9B 在 env-based 标准评测中的表现为：SWE-bench Verified 62.0%、Multilingual 50.0%、Pro 35.2%。相比 Qwen3.5-9B 基线，三个 benchmark 分别提升 2.4、8.7 和 2.9 个百分点，同时也超过了多个同规模的开源 SWE 专用模型。

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图 6：SWE-bench Verified、Multilingual 和 Pro 上的 resolve rate 主结果。加粗行为本文主模型，灰色行为用于隔离 SFT 数据来源和 RL reward 来源影响的控制实验。

不过，更能说明 Dockerless 价值的是论文设计的两组控制实验。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12464096/11e67579fa9ad57b3ce92ea498c83a52.png)

图 7：不同 SFT 数据过滤方式对下游 resolve rate 的影响。模型骨干和训练流程保持一致，仅调整训练数据的筛选方式。

第一组实验只调整 SFT 阶段的数据来源。论文比较了两种训练方式：一种是使用 Docker 环境收集并筛选轨迹得到的 Env-SFT-9B；另一种是使用 env-free 轨迹，再通过 Dockerless 进行过滤得到的 Dockerless-SFT-9B。两者在 SWE-bench Verified、Multilingual 和 Pro 上的结果分别为 60.6 vs 60.0、47.7 vs 48.3、35.3 vs 33.9，整体表现基本接近，并没有出现明显差距。

第二组实验只调整 RL 阶段的 reward 来源（数据参考图 6）。使用真实测试执行结果作为 reward 的版本（oracle test-execution 信号）取得 62.4 / 51.3 / 35.7；使用 Dockerless reward 的版本取得 62.0 / 50.0 / 35.2，两者差距控制在 1.3 个百分点以内。而使用另一个不探索代码库的训练 verifier（DeepSWE Verifier）作为 reward 时，性能进一步下降 1.1～2.7 个百分点。

此外，论文还给出了一个反向实验：如果不经过任何过滤，直接使用全部 16K 条 env-free 轨迹进行 SFT，最终成绩只有 58.8 / 41.3 / 31.9，甚至低于基线。这个结果说明，**env-free rollout 本身并不是主要问题，关键在于是否有可靠的 verifier 对生成轨迹进行筛选**。Dockerless 证明了一个基于代码库证据的 verifier，可以成为支撑 env-free 后训练流程的重要组成部分。

## 几个工程细节

### **验证问题数量与 verifier 性能的关系**

当验证问题数量 K 从 0 增加到 4 时，verifier 的 AUC 从 78.3 提升到 81.0。但后面增加到 6 个和 8 个问题后，AUC 反而下降到 79.6 和 80.3。论文认为，过多的问题会带来重复探索和噪声证据。因此，推理阶段默认生成 2～4 个验证问题，在验证效果和探索成本之间取得平衡。

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图 8：验证问题数量 K 与 verifier AUC 的关系

### **验证成本**

Dockerless 每次评分都需要执行多轮代码库探索，看起来可能会引入较高延迟。但论文对 RL 训练中的 rollout 时间进行了拆解：Agent 本身完成一次 rollout 平均需要 2,308 秒，而 Dockerless reward 评估额外增加约 180 秒，占整体时间的 7.2%。因此，训练过程中的主要耗时仍然来自 Agent 自身的任务执行，而不是 verifier。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12464096/086107a8c9a0feab42ab01abbffe78a3.png)

图 9：RL 训练中单次 rollout 的耗时拆解

### **典型案例**

论文展示了一个 matplotlib 的 offsetText 颜色修复案例。candidate patch 实际能够通过测试，但它与 reference patch 的实现方式存在明显差异：一种方案使用内联条件表达式，另一种方案则提取了辅助变量。由于表面文本差异较大，两者的文本相似度只有 0.468，DeepSWE Verifier 也只给出了 0.035 的分数。

Dockerless 则通过子 Agent 探索代码库，确认该修改同时覆盖了 XAxis 和 YAxis 的初始化路径，并保持了 inherit 语义的一致性，最终给出 0.996 的评分，与真实测试结果一致。这个案例说明，仅比较 patch 表面形式并不足以判断修复质量，不同实现方式同样可能达到正确结果。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12464096/c338b557f3a4883c53c3346fd975f506.png)

图 10：matplotlib offsetText 案例

## 方法边界

Dockerless 也有自己的适用范围。首先，它依赖 reference patch 作为验证依据，因此更适合用于训练阶段的数据筛选和批量评估，而不是没有标准答案的线上代码审查场景。

其次，env-free 路线在部分编译型语言上仍存在差距。由于缺少真实编译环境提供的类型检查、链接错误等反馈，Rust、C 等语言上的效果仍弱于基于环境执行的方案。如何在不搭建完整环境的情况下引入类似编译器反馈，是后续需要解决的问题。

不过，论文也验证了 Agent rollout 本身对环境依赖并不强：去掉执行环境后，多个前沿模型的任务完成率下降有限。因此，Dockerless 认为当前 env-free 路线的主要挑战并不在任务执行，而在于如何提供可靠的验证信号

## 小结

这篇论文可以用一句话概括：**把 verifier 从“打分函数”升级成“会查证的 Agent”，就能把 Coding Agent 的整条后训练流水线从 Docker 环境里解放出来。**

它的核心设计其实很朴素——提问、分头找证据、基于证据裁决，跟一个负责任的人类 reviewer 审 PR 的流程差不多。工程上的启发有两点：一是对需要深上下文的判断任务，让模型主动探索比塞更多静态上下文更有效；二是 env-free 路线的瓶颈从来不在 rollout 采集，而在正确性信号，verifier 做好了，那些搭不起环境、没有测试的长尾仓库就都能进训练池了。

对于在做 Coding Agent 训练、又被环境搭建成本卡住的团队来说，这是一个值得认真参考的方案。

做 Coding Agent 训练和研发的团队，大概都绕不开一个又脏又累的环节：搭环境。

Dockerless：不跑测试、不搭环境，也能给 Coding Agent 的修复打分？

上海交大与抖音团队提出Dockerless：首个无需执行环境的代码修复验证器。它摒弃传统Docker测试，让Verifier像人类审阅者一样主动探索代码库、搜集证据并裁决patch有效性，在SWE-bench等基准上AUC达81.0，显著提升SFT/RL训练效率与泛化性。

人工智能

开发工具

后端

上海交大与抖音团队提出Dockerless方案，无需搭建Docker环境即可验证代码修复质量。通过子Agent并行探索代码库收集证据，结合Qwen3.5-9B模型裁决，在SWE-bench测试中AUC达81.0。该方案显著降低训练成本，使SFT和RL阶段摆脱环境依赖，为CodingAgent训练提供高效验证方案。

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