우리는 코딩 에이전트(coding agents)의 지구력, 즉 실패하기 전까지 얼마나 많은 연속적인 상호작용 턴(변경 요청)을 처리할 수 있는지를 측정하는 벤치마크인 StaminaBench를 소개합니다. 기존의 '해결된 작업의 비율' 지표와 달리, 이는 세션이 수십 또는 수백 번의 턴 동안 지속되는 실제 바이브 코딩(vibe-coding) 환경과 일치합니다. StaminaBench에서 에이전트는 REST API 서버를 구현하고, 절차적으로 생성된 조정 가능한 수의 후속 변경 요청(우리 실험에서는 100회)에 따라 이를 수정하며, 그 결과 최대 6,000라인에 달하는 코드베이스를 생성합니다. 테스트는 LLM의 개입 없이 완전히 프로그래밍 방식으로 생성되어 재현성과 신뢰성을 보장합니다. 변경 시퀀스는 하드코딩된 샘플러 또는 LLM 기반 샘플러에서 추출되며, 두 방식 모두 변경 사항이 유효하도록 구조화된 액션 공간(action space)으로 제한됩니다. 에이전트와 서버는 격리된 환경에서 실행되며 HTTP를 통해 벤치마크와 통신하므로, 테스트는 완전히 블랙박스(black-box) 방식이며 언어에 구애받지 않습니다(language-agnostic). 우리는 7개의 오픈 소스 LLM과 결합된 6개의 에이전트 하네스(harness)를 각각 100턴씩 20개의 시나리오에 대해 평가하였으며, 다음과 같은 사실을 발견했습니다: (1) 테스트된 모든 모델이 5~6턴 이내에 실패하며, 이는 철저한 테스트 없는 바이브 코딩 스타일의 프로그래밍이 버그를 생성한다는 것을 확인시켜 줍니다; (2) 테스트 피드백을 에이전트에게 전달하고 재시도(retry)를 허용하면 통과된 턴 수가 최대 12배까지 증가합니다; (3) 강력한 성능을 위해서는 좋은 하네스가 필수적입니다. 더 강력한 모델은 최상의 하네스와 최악의 하네스 사이에 최대 6배의 격차를 보이는 반면, 더 약한 모델은 어떤 하네스를 사용하더라도 실패합니다. 우리는 다회차 코딩 에이전트 행동에 대한 추가 연구를 가능하게 하기 위해 벤치마크와 생성된 작업들을 공개합니다. 벤치마크 코드 및 데이터: github.com/amazon-science/StaminaBench.