swe-marathon-five-arm

在 SWE-Marathon 上做 codex harness 五臂对照（裸 codex / 原生 /goal / LoopX 三模式）。包含 agent 适配、跑法、监控，以及一整天踩出来的坑——这些坑的共同特征是**退出码 0、日志干净、结果看着正常**，不看这份文档几乎必然重踩。

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Repositório: huangruiteng/loopx
Última atividade na origem: 2 de setembro de 2026 às 17:05
Idioma detectado do SKILL.md: chinês
Estrelas: 5.666
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name	swe-marathon-five-arm
description	在 SWE-Marathon 上做 codex harness 五臂对照（裸 codex / 原生 /goal / LoopX 三模式）。包含 agent 适配、跑法、监控，以及一整天踩出来的坑——这些坑的共同特征是退出码 0、日志干净、结果看着正常，不看这份文档几乎必然重踩。

SWE-Marathon 五臂对照

对照维度是 harness，不是模型。五条臂的模型、effort、工具面、沙箱、容器完全一致，唯一变量是"怎么驱动 codex"。

五条臂

臂	agent 类	是什么	runtime profile
`plain`	`codex_plain_appserver:CodexPlainAppServer`	裸 codex，不挂 Goal、不装 LoopX	—
`goal`	`codex_goal_agent:CodexGoalAgent`	codex 原生 `/goal`，不装 LoopX	—
`ssh-goal`	`codex_loopx_agent:CodexLoopxAgent`	LoopX 模式二：Codex App over SSH	`codex_app_ssh_goal --begin-turn`
`codex-cli`	同上，`WEN_MODE=codex-cli`	LoopX 模式三：Codex CLI 可见 `/goal`	`codex_cli`
`heartbeat`	同上，`WEN_MODE=heartbeat`	LoopX 模式一：心跳自动化	`generic_cli --turn-instance-id`

三个 LoopX 臂共用一个 agent 类，靠 WEN_MODE 选 modes/profiles.py 里的 Mode。模式差异是数据不是分支——body 文本、runtime profile、是否需要 turn instance 都写在 Mode 里。

ssh-goal 与 codex-cli 的 goal body 逐字只差一行（runtime profile 那行），这符合上游设计：分流发生在 LoopX CLI 的闸门里，不在 body 文本里。

必须披露的两处偏离

plain 走 app-server，不是论文的 codex exec。 原因见下面「只杀对照组」那节。
heartbeat 用 generic_cli 代替 codex_app。 上游 host_surface=codex_app 是留给真 Codex App 的：它回一套 stateful_backoff，期待宿主调 App 的 automation_update 改 RRULE 再 ACK；没有真 App 就永远悬着。上游给自建定时器指定的对口就是 generic_cli（参考实现 scripts/external_scheduler_worker.py 的默认值）。这个替换写在 profiles.py 的 substitution 字段里，但不会自动进产物，报表时要手工带上。

跑法

# 环境验收（install-only，不烧 token）
./scripts/verify_envs.sh

# 超时路径冒烟（~10 分钟跑完五臂，验证预算耗尽后能正常收尾评分）
./scripts/canary_timeout.sh

# 全量
MARATHON_CONCURRENCY=12 GOAL_TIMEOUT_SEC=21600 MARATHON_AGENT_TIMEOUT_MULT=1.0 \
  setsid nohup ./scripts/marathon_all.sh >> marathon-full.log 2>&1 < /dev/null &

# 监控（进度 + 逐臂 reward + receipt 的续跑/解锁/错误事件 + 连续分）
./scripts/progress.sh
./scripts/health_check.sh [--fix]

常用旋钮（都可放进 marathon-full/.driver_env，health_check --fix 重新拉起时会读）：

变量	作用
`GOAL_TIMEOUT_SEC`	我们自己的死线，默认 5340（89 分钟）。多数任务是它先到，不是 harbor
`MARATHON_AGENT_TIMEOUT_MULT`	harbor 侧 = 任务声明预算 × 它
`MARATHON_VERIFIER_MULT`	verifier 超时倍率，默认 4
`MARATHON_CONCURRENCY`	跨 (任务,臂) 的并发
`MARATHON_ARM_MAJOR`	1=按臂分组，0=按任务分组
`MARATHON_TASKS` / `MARATHON_ARMS`	覆盖任务集/臂集与顺序
`MARATHON_NET_CAP` / `NET_MARGIN`	docker 网段池闸门
`MARATHON_MAX_PASSES`	多趟扫描次数，捡漏延迟失败

环境准备（跑之前必须做完的三步）

1. `stage_codex_offline.sh` —— 搬 codex 运行时

@openai/codex-linux-x64 这个 npm 包里 vendor 的是 static-pie musl 静态可执行文件，不需要 Node 运行时，断网空白容器里直接能跑。

必须整棵拷,不能只抠 codex 和 rg：0.151 的 unified_exec 需要 codex-code-mode-host 这个 sidecar。缺了它容器里每次工具调用都失败,而且不报错——表现是 47 轮什么都没干成、零错误上报。

2. `stage_local.sh` —— 把重资产搬到本地 NVMe

wen/ 在 NFS 上（<nfs-host>:/<vol>，nfs v3）。docker 数据根在本地 NVMe，所以镜像层不慢，慢的是每个 trial 往容器里搬的东西：

codex 二进制    331M   NFS 读
LoopX 源码      178M   NFS 读（整个 git checkout）
node（整个 nvm）721M   本地，但含 npm/lib/include，其实只要 bin/node
可移植 python   109M   本地
                ─────
LoopX 臂每次   ~1.3G，其中 ~509M 走 NFS —— 12 路并发时这是主要瓶颈

预装到 $HOME/wen-cache 后全部本地，node 裁到只剩二进制（721M→119M），每 trial 降到约 400M。

只搬 agent 自己的依赖，swe-marathon/tasks 一个字节不动——那是 benchmark 数据，dataset.toml 里有 sha256 digest，改了就不是这个 benchmark。

3. `prebuild_images.sh` —— 预构建任务镜像

任务 Dockerfile 里有 apt-get update && install，构建要出网。本机出网必须过 <host-proxy>，而 dockerd 自己钉的代理 <dead-dockerd-proxy> 是死的，症状：

W: Failed to fetch http://deb.debian.org/... connection timed out
failed to solve: process "/bin/sh -c apt-get update ..." did not complete

不能用 ~/.docker/config.json 的 proxies 段：它会把 HTTP_PROXY 同时注入运行时容器，等于给 no-network 任务开了出口，公平性直接没了。

正确做法是只在构建时经 --build-arg 给代理 + --network host。BuildKit 层缓存按内容寻址，预构建产生的层 harbor 之后照样命中，而 harbor 自己那次构建不带代理、运行时容器干净。

wen/.venv 里改过 harbor 两个文件（自己的副本，允许改）：

harbor/environments/docker/docker-compose-build.yaml —— 加 network: host + proxy build-args。两边 build-arg 必须一致，不一致会导致缓存不命中、白构建一遍
.../harbor-docker-egress-control-sidecar/Dockerfile —— 去掉 digest pin

LoopX profile 怎么装进容器

布局照抄 benchmark_toolkit 的 _profile_paths()，这样 LoopX 自己的 inspect / doctor 逻辑才对得上：

/opt/loopx-src      LoopX 源码（docker cp 进去）
/opt/loopx-py       可移植 python
/opt/loopx-node     可移植 node
/opt/lxprofile/     profile 根
    bin/loopx       install-local.sh 生成的 wrapper
    codex-home/     CODEX_HOME（config.toml、skills/）
    registry.json
    runtime/

LoopX dependencies = []，零第三方依赖，install-local.sh 只拷文件 + 生成 wrapper，所以断网容器里装得起来。

node 必须在 PATH 上：doctor 用 shutil.which("node") 找它，TS control plane 要 node ≥ 22.6。装配和后续所有 CLI 调用都用这套环境：

PATH=/opt/loopx-node/bin:/opt/lxprofile/bin:/usr/local/bin:/usr/bin:/bin
HOME=/opt/lxprofile/home   CODEX_HOME=/opt/lxprofile/codex-home
LOOPX_PYTHON=/opt/loopx-py/bin/python3

（查容器内状态时也要用这套，否则 loopx status 会报 status_collection_failed，看着像 LoopX 坏了，其实是你没给 PATH。）

三道门禁，任何一道不过就硬失败

技能齐全：_REQUIRED_SKILLS 从上游常量 NATIVE_CODEX_PROFILE_REQUIRED_SKILL_IDS 读，不要硬编码——0.5.3 是 7 个，历史值是 6 个，硬编码会漏掉 loopx-benchmark
doctor 通过：loopx --format json doctor --agent-type codex-app-ssh
skills/list 发现：native_codex_goal 在 thread/start 之前发 skills/list，codex 没真的发现那些 skill 就直接失败，一个 token 都不花——这是最省钱的门禁

装配成功的日志长这样：LoopX profile 就绪（7 skills + CLI + doctor ok）

goal body 渲染

render_native_codex_goal_prompt 产出的 body 里带 $HOME/.codex/loopx/registry.global.json 占位符，必须替换成真实 registry 路径，替换后还要验证占位符确实消失。

日志：LoopX goal body 已渲染（2953 字符，goal_id=lhtb-goal，ungated=True）。字符数按模式不同（heartbeat 1682 / codex-cli 2931 / ssh-goal 2953），这是模式确实分开渲染的证据。

运行期状态写在仓库里

/app/.codex/goals/<goal-id>/ACTIVE_GOAL_STATE.md，Agent Todo 带完整元数据：

- [x] [P1] Identify the fastest validation command from Cargo.toml ...
  <!-- loopx:todo todo_id=todo_d657c9f294e2 status=done
       successor_todo_ids=todo_909ae1136cbc completion_continuation=successor
       evidence=cargo check -p rusternetes-common exited 0 in 48.88s; ...
       completed_at=2026-09-01T05:46:28 -->

这是 LoopX "跨 turn 不丢上下文"的落地形式：自举出候选待办 → 带证据完成 → 派生后继。实测 LoopX CLI 调用占工具调用的 12–37%。

注意：agent/ 目录保存了 sessions / goals sqlite / trajectory，但没有保存 registry.json，所以已完成 trial 的最终 todo 状态查不到，只能对在跑的容器采样。要在报表里给这个，得把 registry 加进 _save_sessions 的拷贝清单。

一个装配期的坑

pip install -e 会在源码树里留下 loopx.egg-info，docker cp 时被一起带进容器，污染 profile。改用非编辑安装 + 容器侧清理。

坑（按危险程度排）

一、"只杀对照组"的偏向性 —— 会得出反向结论

同一个故障如果只打某一条臂，最终会显示"另一条臂更强"，而那是基础设施差异。已发现四次：

TPM 限流只杀 plain（裸 codex 上下文线性膨胀，单请求 116k token）→ 降并发 + 压预算
HTTP 400 internal_chat_message_metadata_passthrough 只打 plain（只在 codex exec 路径出现）→ scripts/param_strip_proxy.py 剥字段
传输通道不同：plain 走 SSE，其余四臂走 app-server，SSE 在 routify 上 2/2 全错 → 新增 codex_plain_appserver.py，plain 也走 app-server
异常类分裂（下条单列）

判据：任何时候看到某条臂的失败率显著高于其他臂，先假设是基础设施，不要先假设是能力。

二、同名异常类分裂 —— 整晚三条臂颗粒无收

NativeGoalProtocolError 存在两份：

agents/native_codex_goal.py                            ← 符号链接到 wen/loopx 源码树
loopx.capabilities.benchmark_toolkit.native_codex_goal ← 装在 .venv

互不为子类。run() 里按类捕获 goal_timeout_before_terminal 的后果：只有 goal 臂的超时被吞掉并正常评分，LoopX 三臂的超时逃到 harbor 被当基础设施故障 → 重试 → 记 errored，几小时的真实进度全丢。

修法：按消息判定（两个类都继承 RuntimeError）。

except RuntimeError as exc:
    if str(exc) != "goal_timeout_before_terminal":
        raise

超时是长程任务的正常预算耗尽，五臂必须一视同仁按部分进度评分。

三、二值 reward 在紧预算下没有区分度

SWE-Marathon 的 reward 是二值的（全部测试通过才给 1）。实测：撞死线的 23 条 trial 无一得分，自己收尾的 14 条中 11 条得分——决定分数的是"任务能不能在预算内做完"，不是哪条臂。

连续分在 metrics.json 的 partial_score（任务官方定义，[0,1]）。用 scripts/_partial.py 提取。两个坑：

字段名不统一：有的任务只写 pass_rate
不是所有任务都真连续：s3-clone 有 correctness+ux 两阶段，后一阶段按 0.5×unit + 0.5×cua 改写 partial_score，而两个子分各自二值 → 22 个 gate 过 16 个、pytest 87.7%，partial_score 仍是 0.0
Rust 任务有构建门禁：BUILD FAILED → partial_score 直接归零。同一条臂早一分钟或晚一分钟被切断，分数可能在 0 和 0.98 之间跳变

所以报表要两个口径并排（partial_score + 测试通过率），且把 build_failed 单独标注。

四、`BUILD FAILED` 不是环境故障

它发生在 verifier 阶段（agent 早跑完了），是 cargo 编译 agent 写的代码。典型报错是"缺东西"而不是"写错了"：

can't find lib `xxx` at path `src/lib.rs`        Cargo.toml 声明了但没建文件
error[E0432]: unresolved imports ...              import 了还没定义的类型
couldn't read `src/client.rs`: No such file       测试引用的源文件不存在

排除环境嫌疑的三个交叉验证：同环境下别的臂构建成功；四条臂报错在四个不同 crate；网络类关键词（failed to download / registry / no matching package）命中 0 次。

harbor 记 n_errored_trials=0，不作废。对比真正的环境故障：

Docker compose command failed ... all predefined address pools have been fully subnetted

那种记 n_errored_trials=1，要作废重跑。

五、docker 网段池 —— 一次废掉 12 条

默认地址池只支持约 32 个 bridge 网络（一个 RFC 1918 私网池切成 16 个子网，另一个私网池再切成 16 个子网）。机器是共用的，别人常年占约 15 个，每个 trial 一个 compose 网络。撑爆后新 trial 直接死在环境启动。

泄漏源常常是自己：docker rm -f 只删容器，不删 compose 网络。清理容器时必须连网络一起清。

marathon_all.sh 有起跑前闸门（MARATHON_NET_CAP/NET_MARGIN），等待时顺手回收空网络。扩池要改 daemon.json + 重启 dockerd，会杀掉别人所有容器，需要本人操作并先打招呼。

六、清理进程：绝不用模糊匹配（已犯五次）

pkill -f / pgrep -f / case 匹配 /proc/cmdline 都会命中调用者自己的 shell——因为命令文本里就含那些字样。第五次的表现是 TERM 发给自己、shell 在清容器之前就死（退出码 144）。

正确写法：模式用字符串拼接构造，让命令行里不出现完整字面量，再显式排除 $$ 和 $PPID：

PAT=$'marathon''_all.sh'; ME=$$; PA=$PPID
for p in /proc/[0-9]*; do pid=${p#/proc/}
  [ "$pid" = "$ME" ] && continue; [ "$pid" = "$PA" ] && continue
  cl=$(tr '\0' ' ' < "$p/cmdline" 2>/dev/null) || continue
  case "$cl" in *"$PAT"*) echo "$pid" >> /tmp/kill.txt;; esac
done
xargs -r kill -TERM < /tmp/kill.txt

另：ps -eo 里的 -e 会覆盖 -p，ps -eo pid= -p 123 会列出全机进程。

七、监控工具本身出错比 trial 失败更危险

一天里监控工具错了七次，每次都表现为"看起来一切正常"：

错误	后果
`health_check.sh` 扫 `marathon-jobs*` 而产物在 `marathon-full`	整晚报 OK，实际三条臂全挂
`find -mindepth 4` 而 job 级 `result.json` 在深度 5	永远查不到错误跑次
`_summarize.py` 用 `glob("/")` 太浅 + 目录 mtime 排序	「0 完成 0 错误」而实际已有失败
`_partial.py` 用 `m.parts[1]`，绝对路径下是 `mnt`	异常被 `2>/dev/null` 吞掉，整段连续分静默消失
`grep -c` 计数为 0 时退出码 1，`\|\| echo 0` 追加第二个 0	变量含换行，监控输出被拆成三行
计数不按「本次跑次」切分	跨重启累加，显示 37/90 而当次只排了 10
`_receipts.py` 读 `unblock_count`（真名 `_unblock_count`，带下划线）	五臂全返回 None，会永远报"解锁 0 次"

教训：监控工具要和被测对象一样对待——先验证它真能看见东西。路径写错的监控比没有监控更坏，因为它每轮都报"正常"。

八、别拿环境不同的数据下结论

臂均值不可比：各臂跑过的任务集不同。ssh-goal 均值低是因为它多跑了几个难任务。只用双方都跑过的格做配对比较
遗留目录要排除：root 属主的旧跑次目录（marathon_run.sh 写不进去会另起 <arm>-<pid>），里面的 receipt 是上一轮的。_receipts.py 按臂目录属主排除
半成品 metrics 要排除：正在重跑的 trial 也留 metrics.json，内容是 phase: initialized、partial 0.0，采信会凭空造出一个 0 分
查容器内状态要复现 agent 的环境：docker exec 裸奔没有 PATH，loopx doctor 找不到 node 会报 status_collection_failed，看着像 LoopX 坏了。正确环境是 PATH=/opt/loopx-node/bin:/opt/lxprofile/bin:... HOME=/opt/lxprofile/home CODEX_HOME=/opt/lxprofile/codex-home

九、其他单点

codex 缺 codex-code-mode-host sidecar：容器里每次工具调用都失败，不报错、只是零产出。stage_codex_offline.sh 要镜像整个 vendor 树
app-server 需要 sandbox_mode = "danger-full-access" + projects."/app" = { trust_level = "trusted" }"，否则 bwrap 缺用户命名空间，initialize 握手就失败
config.toml 必须一次性写完：TOML 里 table 头之后的裸键都归该 table，分两次 cat >> 会让 web_search 变成 model_providers.harbor.web_search
LoopX 自锁：goal body 规定连续三轮相同阻塞就 update_goal status=blocked，只有 user /goal resume 能复活——benchmark 里没有 user。LOOPX_UNGATED=1 让 harness 扮演 operator，解锁次数记进 receipt 的 _unblock_count
NAS 输出盘的 mtime 比宿主机慢约 2 分钟，别用宿主机时间 find -newermt 筛产物
$$ 在 bash 子 shell 里是父进程 PID，认领文件要用 $BASHPID

产物与判据

marathon-full/<task>/<arm>/<stamp>/<arm>/result.json          job 级，含 stats
                                       /<trial>/verifier/     reward.txt / metrics.json / test-stdout.txt
                                                /agent/       trajectory.json / goal_receipt.json / sessions/
marathon-full/.claims/<task>__<arm>.claim                     在跑认领（内容是 BASHPID）
marathon-full/.driver_env                                     驱动参数，health_check --fix 会读
marathon-voided/                                              作废的 trial，带 README 说明原因

"成功"的统一判据（scripts/_is_done.py，断点续跑和监控共用，避免两处判据打架）：

n_completed_trials >= 1 且 n_errored_trials == 0

errors > 0 不算跑过，必须重跑——那多半是基础设施故障。

name	swe-marathon-five-arm
description	在 SWE-Marathon 上做 codex harness 五臂对照（裸 codex / 原生 /goal / LoopX 三模式）。包含 agent 适配、跑法、监控，以及一整天踩出来的坑——这些坑的共同特征是退出码 0、日志干净、结果看着正常，不看这份文档几乎必然重踩。

SWE-Marathon 五臂对照

对照维度是 harness，不是模型。五条臂的模型、effort、工具面、沙箱、容器完全一致，唯一变量是"怎么驱动 codex"。

五条臂

臂	agent 类	是什么	runtime profile
`plain`	`codex_plain_appserver:CodexPlainAppServer`	裸 codex，不挂 Goal、不装 LoopX	—
`goal`	`codex_goal_agent:CodexGoalAgent`	codex 原生 `/goal`，不装 LoopX	—
`ssh-goal`	`codex_loopx_agent:CodexLoopxAgent`	LoopX 模式二：Codex App over SSH	`codex_app_ssh_goal --begin-turn`
`codex-cli`	同上，`WEN_MODE=codex-cli`	LoopX 模式三：Codex CLI 可见 `/goal`	`codex_cli`
`heartbeat`	同上，`WEN_MODE=heartbeat`	LoopX 模式一：心跳自动化	`generic_cli --turn-instance-id`

ssh-goal 与 codex-cli 的 goal body 逐字只差一行（runtime profile 那行），这符合上游设计：分流发生在 LoopX CLI 的闸门里，不在 body 文本里。

必须披露的两处偏离

plain 走 app-server，不是论文的 codex exec。 原因见下面「只杀对照组」那节。
heartbeat 用 generic_cli 代替 codex_app。 上游 host_surface=codex_app 是留给真 Codex App 的：它回一套 stateful_backoff，期待宿主调 App 的 automation_update 改 RRULE 再 ACK；没有真 App 就永远悬着。上游给自建定时器指定的对口就是 generic_cli（参考实现 scripts/external_scheduler_worker.py 的默认值）。这个替换写在 profiles.py 的 substitution 字段里，但不会自动进产物，报表时要手工带上。

跑法

# 环境验收（install-only，不烧 token）
./scripts/verify_envs.sh

# 超时路径冒烟（~10 分钟跑完五臂，验证预算耗尽后能正常收尾评分）
./scripts/canary_timeout.sh

# 全量
MARATHON_CONCURRENCY=12 GOAL_TIMEOUT_SEC=21600 MARATHON_AGENT_TIMEOUT_MULT=1.0 \
  setsid nohup ./scripts/marathon_all.sh >> marathon-full.log 2>&1 < /dev/null &

# 监控（进度 + 逐臂 reward + receipt 的续跑/解锁/错误事件 + 连续分）
./scripts/progress.sh
./scripts/health_check.sh [--fix]

常用旋钮（都可放进 marathon-full/.driver_env，health_check --fix 重新拉起时会读）：

变量	作用
`GOAL_TIMEOUT_SEC`	我们自己的死线，默认 5340（89 分钟）。多数任务是它先到，不是 harbor
`MARATHON_AGENT_TIMEOUT_MULT`	harbor 侧 = 任务声明预算 × 它
`MARATHON_VERIFIER_MULT`	verifier 超时倍率，默认 4
`MARATHON_CONCURRENCY`	跨 (任务,臂) 的并发
`MARATHON_ARM_MAJOR`	1=按臂分组，0=按任务分组
`MARATHON_TASKS` / `MARATHON_ARMS`	覆盖任务集/臂集与顺序
`MARATHON_NET_CAP` / `NET_MARGIN`	docker 网段池闸门
`MARATHON_MAX_PASSES`	多趟扫描次数，捡漏延迟失败

环境准备（跑之前必须做完的三步）

1. `stage_codex_offline.sh` —— 搬 codex 运行时

@openai/codex-linux-x64 这个 npm 包里 vendor 的是 static-pie musl 静态可执行文件，不需要 Node 运行时，断网空白容器里直接能跑。

2. `stage_local.sh` —— 把重资产搬到本地 NVMe

wen/ 在 NFS 上（<nfs-host>:/<vol>，nfs v3）。docker 数据根在本地 NVMe，所以镜像层不慢，慢的是每个 trial 往容器里搬的东西：

codex 二进制    331M   NFS 读
LoopX 源码      178M   NFS 读（整个 git checkout）
node（整个 nvm）721M   本地，但含 npm/lib/include，其实只要 bin/node
可移植 python   109M   本地
                ─────
LoopX 臂每次   ~1.3G，其中 ~509M 走 NFS —— 12 路并发时这是主要瓶颈

预装到 $HOME/wen-cache 后全部本地，node 裁到只剩二进制（721M→119M），每 trial 降到约 400M。

只搬 agent 自己的依赖，swe-marathon/tasks 一个字节不动——那是 benchmark 数据，dataset.toml 里有 sha256 digest，改了就不是这个 benchmark。

3. `prebuild_images.sh` —— 预构建任务镜像

任务 Dockerfile 里有 apt-get update && install，构建要出网。本机出网必须过 <host-proxy>，而 dockerd 自己钉的代理 <dead-dockerd-proxy> 是死的，症状：

W: Failed to fetch http://deb.debian.org/... connection timed out
failed to solve: process "/bin/sh -c apt-get update ..." did not complete

不能用 ~/.docker/config.json 的 proxies 段：它会把 HTTP_PROXY 同时注入运行时容器，等于给 no-network 任务开了出口，公平性直接没了。

wen/.venv 里改过 harbor 两个文件（自己的副本，允许改）：

harbor/environments/docker/docker-compose-build.yaml —— 加 network: host + proxy build-args。两边 build-arg 必须一致，不一致会导致缓存不命中、白构建一遍
.../harbor-docker-egress-control-sidecar/Dockerfile —— 去掉 digest pin

LoopX profile 怎么装进容器

布局照抄 benchmark_toolkit 的 _profile_paths()，这样 LoopX 自己的 inspect / doctor 逻辑才对得上：

/opt/loopx-src      LoopX 源码（docker cp 进去）
/opt/loopx-py       可移植 python
/opt/loopx-node     可移植 node
/opt/lxprofile/     profile 根
    bin/loopx       install-local.sh 生成的 wrapper
    codex-home/     CODEX_HOME（config.toml、skills/）
    registry.json
    runtime/

LoopX dependencies = []，零第三方依赖，install-local.sh 只拷文件 + 生成 wrapper，所以断网容器里装得起来。

node 必须在 PATH 上：doctor 用 shutil.which("node") 找它，TS control plane 要 node ≥ 22.6。装配和后续所有 CLI 调用都用这套环境：

PATH=/opt/loopx-node/bin:/opt/lxprofile/bin:/usr/local/bin:/usr/bin:/bin
HOME=/opt/lxprofile/home   CODEX_HOME=/opt/lxprofile/codex-home
LOOPX_PYTHON=/opt/loopx-py/bin/python3

（查容器内状态时也要用这套，否则 loopx status 会报 status_collection_failed，看着像 LoopX 坏了，其实是你没给 PATH。）

三道门禁，任何一道不过就硬失败

技能齐全：_REQUIRED_SKILLS 从上游常量 NATIVE_CODEX_PROFILE_REQUIRED_SKILL_IDS 读，不要硬编码——0.5.3 是 7 个，历史值是 6 个，硬编码会漏掉 loopx-benchmark
doctor 通过：loopx --format json doctor --agent-type codex-app-ssh
skills/list 发现：native_codex_goal 在 thread/start 之前发 skills/list，codex 没真的发现那些 skill 就直接失败，一个 token 都不花——这是最省钱的门禁

装配成功的日志长这样：LoopX profile 就绪（7 skills + CLI + doctor ok）

goal body 渲染

render_native_codex_goal_prompt 产出的 body 里带 $HOME/.codex/loopx/registry.global.json 占位符，必须替换成真实 registry 路径，替换后还要验证占位符确实消失。

运行期状态写在仓库里

/app/.codex/goals/<goal-id>/ACTIVE_GOAL_STATE.md，Agent Todo 带完整元数据：

- [x] [P1] Identify the fastest validation command from Cargo.toml ...
  <!-- loopx:todo todo_id=todo_d657c9f294e2 status=done
       successor_todo_ids=todo_909ae1136cbc completion_continuation=successor
       evidence=cargo check -p rusternetes-common exited 0 in 48.88s; ...
       completed_at=2026-09-01T05:46:28 -->

这是 LoopX "跨 turn 不丢上下文"的落地形式：自举出候选待办 → 带证据完成 → 派生后继。实测 LoopX CLI 调用占工具调用的 12–37%。

一个装配期的坑

pip install -e 会在源码树里留下 loopx.egg-info，docker cp 时被一起带进容器，污染 profile。改用非编辑安装 + 容器侧清理。

坑（按危险程度排）

一、"只杀对照组"的偏向性 —— 会得出反向结论

同一个故障如果只打某一条臂，最终会显示"另一条臂更强"，而那是基础设施差异。已发现四次：

TPM 限流只杀 plain（裸 codex 上下文线性膨胀，单请求 116k token）→ 降并发 + 压预算
HTTP 400 internal_chat_message_metadata_passthrough 只打 plain（只在 codex exec 路径出现）→ scripts/param_strip_proxy.py 剥字段
传输通道不同：plain 走 SSE，其余四臂走 app-server，SSE 在 routify 上 2/2 全错 → 新增 codex_plain_appserver.py，plain 也走 app-server
异常类分裂（下条单列）

判据：任何时候看到某条臂的失败率显著高于其他臂，先假设是基础设施，不要先假设是能力。

二、同名异常类分裂 —— 整晚三条臂颗粒无收

NativeGoalProtocolError 存在两份：

agents/native_codex_goal.py                            ← 符号链接到 wen/loopx 源码树
loopx.capabilities.benchmark_toolkit.native_codex_goal ← 装在 .venv

修法：按消息判定（两个类都继承 RuntimeError）。

except RuntimeError as exc:
    if str(exc) != "goal_timeout_before_terminal":
        raise

超时是长程任务的正常预算耗尽，五臂必须一视同仁按部分进度评分。

三、二值 reward 在紧预算下没有区分度

连续分在 metrics.json 的 partial_score（任务官方定义，[0,1]）。用 scripts/_partial.py 提取。两个坑：

字段名不统一：有的任务只写 pass_rate
不是所有任务都真连续：s3-clone 有 correctness+ux 两阶段，后一阶段按 0.5×unit + 0.5×cua 改写 partial_score，而两个子分各自二值 → 22 个 gate 过 16 个、pytest 87.7%，partial_score 仍是 0.0
Rust 任务有构建门禁：BUILD FAILED → partial_score 直接归零。同一条臂早一分钟或晚一分钟被切断，分数可能在 0 和 0.98 之间跳变

所以报表要两个口径并排（partial_score + 测试通过率），且把 build_failed 单独标注。

四、`BUILD FAILED` 不是环境故障

它发生在 verifier 阶段（agent 早跑完了），是 cargo 编译 agent 写的代码。典型报错是"缺东西"而不是"写错了"：

can't find lib `xxx` at path `src/lib.rs`        Cargo.toml 声明了但没建文件
error[E0432]: unresolved imports ...              import 了还没定义的类型
couldn't read `src/client.rs`: No such file       测试引用的源文件不存在

harbor 记 n_errored_trials=0，不作废。对比真正的环境故障：

Docker compose command failed ... all predefined address pools have been fully subnetted

那种记 n_errored_trials=1，要作废重跑。

五、docker 网段池 —— 一次废掉 12 条

泄漏源常常是自己：docker rm -f 只删容器，不删 compose 网络。清理容器时必须连网络一起清。

六、清理进程：绝不用模糊匹配（已犯五次）

正确写法：模式用字符串拼接构造，让命令行里不出现完整字面量，再显式排除 $$ 和 $PPID：

PAT=$'marathon''_all.sh'; ME=$$; PA=$PPID
for p in /proc/[0-9]*; do pid=${p#/proc/}
  [ "$pid" = "$ME" ] && continue; [ "$pid" = "$PA" ] && continue
  cl=$(tr '\0' ' ' < "$p/cmdline" 2>/dev/null) || continue
  case "$cl" in *"$PAT"*) echo "$pid" >> /tmp/kill.txt;; esac
done
xargs -r kill -TERM < /tmp/kill.txt

另：ps -eo 里的 -e 会覆盖 -p，ps -eo pid= -p 123 会列出全机进程。

七、监控工具本身出错比 trial 失败更危险

一天里监控工具错了七次，每次都表现为"看起来一切正常"：

错误	后果
`health_check.sh` 扫 `marathon-jobs*` 而产物在 `marathon-full`	整晚报 OK，实际三条臂全挂
`find -mindepth 4` 而 job 级 `result.json` 在深度 5	永远查不到错误跑次
`_summarize.py` 用 `glob("/")` 太浅 + 目录 mtime 排序	「0 完成 0 错误」而实际已有失败
`_partial.py` 用 `m.parts[1]`，绝对路径下是 `mnt`	异常被 `2>/dev/null` 吞掉，整段连续分静默消失
`grep -c` 计数为 0 时退出码 1，`\|\| echo 0` 追加第二个 0	变量含换行，监控输出被拆成三行
计数不按「本次跑次」切分	跨重启累加，显示 37/90 而当次只排了 10
`_receipts.py` 读 `unblock_count`（真名 `_unblock_count`，带下划线）	五臂全返回 None，会永远报"解锁 0 次"

教训：监控工具要和被测对象一样对待——先验证它真能看见东西。路径写错的监控比没有监控更坏，因为它每轮都报"正常"。

八、别拿环境不同的数据下结论

臂均值不可比：各臂跑过的任务集不同。ssh-goal 均值低是因为它多跑了几个难任务。只用双方都跑过的格做配对比较
遗留目录要排除：root 属主的旧跑次目录（marathon_run.sh 写不进去会另起 <arm>-<pid>），里面的 receipt 是上一轮的。_receipts.py 按臂目录属主排除
半成品 metrics 要排除：正在重跑的 trial 也留 metrics.json，内容是 phase: initialized、partial 0.0，采信会凭空造出一个 0 分
查容器内状态要复现 agent 的环境：docker exec 裸奔没有 PATH，loopx doctor 找不到 node 会报 status_collection_failed，看着像 LoopX 坏了。正确环境是 PATH=/opt/loopx-node/bin:/opt/lxprofile/bin:... HOME=/opt/lxprofile/home CODEX_HOME=/opt/lxprofile/codex-home

九、其他单点

codex 缺 codex-code-mode-host sidecar：容器里每次工具调用都失败，不报错、只是零产出。stage_codex_offline.sh 要镜像整个 vendor 树
app-server 需要 sandbox_mode = "danger-full-access" + projects."/app" = { trust_level = "trusted" }"，否则 bwrap 缺用户命名空间，initialize 握手就失败
config.toml 必须一次性写完：TOML 里 table 头之后的裸键都归该 table，分两次 cat >> 会让 web_search 变成 model_providers.harbor.web_search
LoopX 自锁：goal body 规定连续三轮相同阻塞就 update_goal status=blocked，只有 user /goal resume 能复活——benchmark 里没有 user。LOOPX_UNGATED=1 让 harness 扮演 operator，解锁次数记进 receipt 的 _unblock_count
NAS 输出盘的 mtime 比宿主机慢约 2 分钟，别用宿主机时间 find -newermt 筛产物
$$ 在 bash 子 shell 里是父进程 PID，认领文件要用 $BASHPID

产物与判据

marathon-full/<task>/<arm>/<stamp>/<arm>/result.json          job 级，含 stats
                                       /<trial>/verifier/     reward.txt / metrics.json / test-stdout.txt
                                                /agent/       trajectory.json / goal_receipt.json / sessions/
marathon-full/.claims/<task>__<arm>.claim                     在跑认领（内容是 BASHPID）
marathon-full/.driver_env                                     驱动参数，health_check --fix 会读
marathon-voided/                                              作废的 trial，带 README 说明原因

"成功"的统一判据（scripts/_is_done.py，断点续跑和监控共用，避免两处判据打架）：

n_completed_trials >= 1 且 n_errored_trials == 0

errors > 0 不算跑过，必须重跑——那多半是基础设施故障。

swe-marathon-five-arm

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SWE-Marathon 五臂对照

五条臂

必须披露的两处偏离

跑法

环境准备（跑之前必须做完的三步）

1. stage_codex_offline.sh —— 搬 codex 运行时

2. stage_local.sh —— 把重资产搬到本地 NVMe

3. prebuild_images.sh —— 预构建任务镜像

LoopX profile 怎么装进容器

三道门禁，任何一道不过就硬失败

goal body 渲染

运行期状态写在仓库里

一个装配期的坑

坑（按危险程度排）

一、"只杀对照组"的偏向性 —— 会得出反向结论

二、同名异常类分裂 —— 整晚三条臂颗粒无收

三、二值 reward 在紧预算下没有区分度

四、BUILD FAILED 不是环境故障

五、docker 网段池 —— 一次废掉 12 条

六、清理进程：绝不用模糊匹配（已犯五次）

七、监控工具本身出错比 trial 失败更危险

八、别拿环境不同的数据下结论

九、其他单点

产物与判据

SWE-Marathon 五臂对照

五条臂

必须披露的两处偏离

跑法

环境准备（跑之前必须做完的三步）

1. stage_codex_offline.sh —— 搬 codex 运行时

2. stage_local.sh —— 把重资产搬到本地 NVMe

3. prebuild_images.sh —— 预构建任务镜像

LoopX profile 怎么装进容器

三道门禁，任何一道不过就硬失败

goal body 渲染

运行期状态写在仓库里

一个装配期的坑

坑（按危险程度排）

一、"只杀对照组"的偏向性 —— 会得出反向结论

二、同名异常类分裂 —— 整晚三条臂颗粒无收

三、二值 reward 在紧预算下没有区分度

四、BUILD FAILED 不是环境故障

五、docker 网段池 —— 一次废掉 12 条

六、清理进程：绝不用模糊匹配（已犯五次）

七、监控工具本身出错比 trial 失败更危险

八、别拿环境不同的数据下结论

九、其他单点

产物与判据

1. `stage_codex_offline.sh` —— 搬 codex 运行时

2. `stage_local.sh` —— 把重资产搬到本地 NVMe

3. `prebuild_images.sh` —— 预构建任务镜像

四、`BUILD FAILED` 不是环境故障

1. `stage_codex_offline.sh` —— 搬 codex 运行时

2. `stage_local.sh` —— 把重资产搬到本地 NVMe

3. `prebuild_images.sh` —— 预构建任务镜像

四、`BUILD FAILED` 不是环境故障