描述
SWE-agent 使语言模型能够自主地与工具交互,以解决真实 GitHub 存储库中的问题、识别网络安全漏洞并执行自定义任务。它专为研究而设计,提供可配置且文档齐全的框架。该项目由普林斯顿大学和斯坦福大学的研究人员维护。
SWE-agent 的开发已转向 mini-SWE-agent,后者在提供类似性能的同时,增加了简单性和灵活性。Mini-SWE-agent 已成为主要关注点,而 SWE-agent 现已进入维护模式。常见问题解答提供了关于这两个版本之间差异的更多详细信息。SWE-agent 在开源项目的 SWE-bench 基准测试中取得了最先进的结果。
主要功能包括自由流畅且可泛化的能力,使语言模型拥有最大的自主权。它由单个 YAML 文件管理,使其在设计上具有可配置性和可破解性。最近的更新包括对处理来自 GitHub 问题的图像的多模态支持,以及使用开放权重模型在 SWE-bench 上实现 SOTA。该项目还提供用户指南和背景信息,以帮助用户了解智能体的功能和目标。
SWE-agent 适用于对利用 AI 进行软件工程任务感兴趣的研究人员、开发人员和网络安全专业人员。它提供了一个用于试验语言模型和自动化复杂流程的平台。该项目对研究和开源原则的关注使其成为推进 AI 驱动的软件开发领域的一项宝贵工具。
SWE-agent的核心功能
自主工具使用
GitHub 问题解决
网络安全漏洞检测
自定义任务执行
通过 YAML 文件配置
开源
在 SWE-bench 上实现最先进的性能
对图像处理的多模态支持
专为研究而设计
由普林斯顿大学和斯坦福大学的研究人员维护
如何使用 SWE-agent?
探索:查看文档和用户指南。
安装:按照安装说明进行操作。
配置:使用 YAML 配置文件设置智能体。
使用:运行智能体以解决 GitHub 问题或执行自定义任务。
实验:探索不同的语言模型和工具。
优化:针对特定任务微调智能体。
SWE-agent的使用案例
- GitHub 问题解决
- 网络安全审计
- 自动化代码审查
- 软件测试
- 代码生成
- 软件维护






