执行摘要

• 一句话：新增 SWE_AGENT 环境变量支持选择 agent 实现
• 推荐动作：值得精读。该 PR 展示了一种简单而优雅的 agent 选择模式（注册表 + 环境变量注入），符合开闭原则，便于后续扩展。对于其他需要多后端/多实现的场景有借鉴意义。

功能与动机

之前 generate.py 在文档字符串和代码中硬编码了 ClaudeCodeHarness + AnthropicAdapter，当需要切换为 Codex 的 CodexHarness + OpenAIAdapter 时必须修改源码。PR body 明确说明目标是 "Make the SWE rollout agent-agnostic"，通过环境变量注入实现 agent 选择，无需修改生成代码即可支持多 agent 实验。

实现拆解

1. 引入 agent 注册表：在 examples/coding_agent_rl/generate.py 模块顶部新增 _AGENTS 字典，将 agent 名称映射为 (harness类, adapter类) 元组：claude_code 对应 (ClaudeCodeHarness, AnthropicAdapter)，codex 对应 (CodexHarness, OpenAIAdapter)。
2. 环境变量解析与校验：通过 os.environ.get("SWE_AGENT", "claude_code") 读取配置，若值不在 _AGENTS 中则抛出 ValueError，给出清晰提示。成功则解包为 HARNESS_CLS 和 ADAPTER_CLS 两个模块级常量。
3. 替换硬编码引用：将原来所有直接引用 ClaudeCodeHarness 和 AnthropicAdapter 的地方（如 boot_agent_sandbox 中的 await ClaudeCodeHarness().install_cli(cand)）替换为 HARNESS_CLS().install_cli(cand) 等，文档字符串也相应更新。
4. Shell 脚本配套：在 run_qwen36_35b_a3b_swe_8nodes.sh 中增加 export SWE_AGENT="${SWE_AGENT:-claude_code}" 和将该变量加入 RUNTIME_ENV_JSON，使 Ray workers 能获取相同配置。

关键文件：

• examples/coding_agent_rl/generate.py（模块 coding_agent_rl；类别 source；类型 dependency-wiring）: 核心变更文件，引入 agent 注册表并替换所有硬编码引用，是agent 选择机制的主逻辑所在。
• examples/coding_agent_rl/run_qwen36_35b_a3b_swe_8nodes.sh（模块 coding_agent_rl；类别 other；类型 configuration）: Shell 脚本配套修改：导出 SWE_AGENT 环境变量并加入 RUNTIME_ENV_JSON，确保 Ray 工作节点能正确继承选择。

关键符号：boot_agent_sandbox

关键源码片段

examples/coding_agent_rl/generate.py

核心变更文件，引入 agent 注册表并替换所有硬编码引用，是agent 选择机制的主逻辑所在。

"""Coding-Agent RL: per-sample generate() function for slime.
​
    --custom-generate-function-path examples.coding_agent_rl.generate.generate
​
generate() is a four-stage orchestrator: swe.prepare_workspace + harness.run
-> swe.git_diff -> swe.evaluate -> adapter.finish_session. The (harness, adapter)
pair is chosen by the SWE_AGENT env var (claude_code | codex); see _AGENTS below.
...
"""
​
from slime.agent.adapters import AnthropicAdapter, OpenAIAdapter
from slime.agent.harness import ClaudeCodeHarness, CodexHarness
# ...
​
# Agent 注册表：将 agent 名称映射为 (harness 类 , adapter 类 ) 的不可变元组
_AGENTS = {
    "claude_code": (ClaudeCodeHarness, AnthropicAdapter), # 默认 agent
    "codex": (CodexHarness, OpenAIAdapter), # Codex agent
}
​
# 从环境变量读取 SWE_AGENT，默认使用 claude_code
AGENT_NAME = os.environ.get("SWE_AGENT", "claude_code")
if AGENT_NAME not in _AGENTS:
    raise ValueError(f"SWE_AGENT={AGENT_NAME!r} not in {sorted(_AGENTS)}")
HARNESS_CLS, ADAPTER_CLS = _AGENTS[AGENT_NAME]
​
# 后续所有使用 harness / adapter 的地方都改为引用模块级常量 HARNESS_CLS / ADAPTER_CLS
async def boot_agent_sandbox(image: str, instance_id: str) -> AsyncIterator[E2BSandbox]:
    """Boot 一个全新的 E2B sandbox 并安装所选 harness 工具链。"""
    # ... 省略重试逻辑
    await HARNESS_CLS().install_cli(cand) # 原来是 ClaudeCodeHarness().install_cli(cand)
    # ...

examples/coding_agent_rl/run_qwen36_35b_a3b_swe_8nodes.sh

Shell 脚本配套修改：导出 SWE_AGENT 环境变量并加入 RUNTIME_ENV_JSON，确保 Ray 工作节点能正确继承选择。

# ============ SWE / claude-code rollout knobs ============
export SWE_AGENT="${SWE_AGENT:-claude_code}" # 新增：默认 claude_code，后续可被覆盖
# ... 其他导出
​
# 构建 RUNTIME_ENV_JSON 时包含 SWE_AGENT 变量
RUNTIME_ENV_JSON=$(python3 - <<PY
import json, os
keys = (
    "no_proxy", "NO_PROXY",
    "SWE_AGENT",             # 新增：确保 worker 也使用相同 agent
    "E2B_API_KEY",
    # ...
)
# 构建包含这些环境变量的 JSON
print(json.dumps({
    k: v for k, v in os.environ.items() if k in keys
}))
PY
)

评论区精华

该 PR 无 review 评论，讨论高亮无。

• 暂无高价值评论线程

风险与影响

• 风险：无重大风险。默认值 claude_code 保持向后兼容。唯一风险是当 SWE_AGENT 被错误设置时，ValueError 会在模块导入时立即抛出，而非延迟到运行时，可能中断启动流程；但这是有意的防护性设计。此外，新增的 _AGENTS 注册表属于模块级 mutable 对象，在多线程或多进程场景下需要小心修改，但目前是常量，安全。
• 影响：用户/开发者：通过设置环境变量 SWE_AGENT=codex 即可切换 agent，无需改代码，降低了实验成本。系统：仅影响 examples/coding_agent_rl 下的 rollout 流程，不影响其他模块。团队：新增了一种可扩展的 agent 注册模式，后续添加新 agent 只需在 _AGENTS 字典中增加条目并确保对应 harness 和 adapter 已实现。
• 风险标记：模块级常量由环境变量决定，启动时即确定

关联脉络

• PR #2005 [coding-agent-rl] Refactor coding-agent RL: turn-node TrajectoryManager + pluggable harness layer: 同一功能线（coding_agent_rl），该 PR 重构了 harness 和 adapter 基础设施，本 PR 基于此新增 agent 选择机制。