SWE-agent

SWE-agent는 GPT-4, Claude 및 기타 언어 모델을 사용하는 오픈소스 AI 에이전트 프레임워크로, 버그를 자율적으로 식별하고 수정 제안 및 변경을 실제 GitHub 저장소에 직접 적용하여 코드 유지보수 효율성을 높이고 개발 워크플로를 가속화합니다.
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May 15 2025
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SWE-agent
SWE-agent는 GPT-4, Claude 및 기타 언어 모델을 사용하는 오픈소스 AI 에이전트 프레임워크로, 버그를 자율적으로 식별하고 수정 제안 및 변경을 실제 GitHub 저장소에 직접 적용하여 코드 유지보수 효율성을 높이고 개발 워크플로를 가속화합니다.
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May 15 2025
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추천

SWE-agent란?

SWE-agent는 개발자 중심의 AI 에이전트 프레임워크로, GitHub과 통합되어 코드를 자율적으로 진단하고 해결합니다. Docker 또는 GitHub Codespaces 환경에서 실행되며, 선호하는 언어 모델을 사용하고 린팅, 테스트, 배포 등의 작업을 위한 도구 번들을 구성할 수 있습니다. SWE-agent는 명확한 액션 경로를 생성하고, 수정 내용을 포함하는 풀 리퀘스트를 적용하며, 단계별 출력이 포함된 경로 인스펙터를 통해 팀이 코드 검토, 버그 수정, 저장소 정리를 효율적으로 자동화할 수 있게 합니다.

SWE-agent을 사용할 사람은?

  • 소프트웨어 개발자
  • DevOps 엔지니어
  • 오픈소스 유지보수자
  • QA 엔지니어
  • 엔지니어링 매니저

SWE-agent 사용 방법은?

  • 1단계: 문서에 따라 pip 또는 Docker를 통해 SWE-agent를 설치합니다.
  • 2단계: .env 파일에 언어 모델 API 키를 구성합니다.
  • 3단계: 테스트, 린팅 또는 사용자 정의 작업용 도구 번들을 정의하거나 선택합니다.
  • 4단계: CLI 또는 Codespaces를 사용하여 GitHub 저장소에 대해 sweagent를 실행합니다.
  • 5단계: 생성된 경로를 검토하고 자동 수정 내용을 풀 리퀘스트로 적용합니다.

플랫폼

  • mac
  • windows
  • linux

SWE-agent의 핵심 기능 및 장점

핵심 기능

  • 자율적인 코드 문제 감지 및 수정
  • GitHub 저장소와의 통합
  • GPT-4, Claude, 커스텀 언어 모델 지원
  • 구성 가능한 도구 번들
  • Docker 및 Codespaces 배포 지원
  • 단계별 출력이 포함된 경로 인스펙터

장점

  • 디버깅과 유지보수 속도 향상
  • 수작업 코드 리뷰 노력 감소
  • CI/CD 파이프라인과 원활한 통합
  • 프로젝트 도구체인에 맞춘 맞춤화
  • 코드 품질과 일관성 향상

SWE-agent의 주요 사용 사례 및 애플리케이션

  • 풀 리퀘스트 내 자동 버그 수정
  • 지속적인 코드 품질 모니터링
  • 일괄 저장소 정리 및 리팩토링
  • 테스트와 린트 워크플로우의 자동화
  • 자가 치유 파이프라인을 위한 CI/CD 통합

SWE-agent의 장점과 단점

장점

오픈소스 프로젝트 중 SWE-bench에서 최첨단 성능 보유
다양한 작업을 위한 자율 언어 모델 도구 사용 가능
간단한 YAML 파일로 고도로 구성 가능하며 완전한 문서화 제공
자유롭고 일반화 가능한 설계로 최대 LM 에이전시 허용
프린스턴과 스탠포드의 선도 연구자들이 개발 및 유지 관리
오픈소스 및 연구 친화적이며 해킹 가능하도록 설계됨

단점

명확한 가격 정보 제공 없음
네이티브 모바일 또는 데스크톱 애플리케이션 언급 없음
설치 및 맞춤 설정에 기술적 전문성 필요할 수 있음
사용자 커뮤니티 또는 상업적 지원에 대한 정보 제한적임

SWE-agent의 자주 묻는 질문

SWE-agent 회사 정보

SWE-agent의 분석

시간 경과에 따른 방문

월별 방문 수
43.2k
평균 방문 시간
00:00:34
방문당 페이지 수
1.80
이탈율
39.12%
Aug 2025 - Oct 2025 전체 트래픽

지리정보

상위 5 지역
United States
23.01%
India
10.47%
Thailand
8.43%
Singapore
6.94%
Vietnam
6.78%
Aug 2025 - Oct 2025 전세계 데스크탑 전용

트래픽 소스

Direct
42.65%
Search
31.00%
Referrals
18.99%
Social
6.28%
Paid Referrals
0.93%
Mail
0.10%
Aug 2025 - Oct 2025 데스크탑 전용

상위 키워드

키워드트래픽클릭당 비용
swe agent2.5k $ 4.82
sweagent installation200 $ --
swe-agent2.1k $ --
sweagent running swebench200 $ --
sweagent620 $ --

SWE-agent 리뷰

5/5
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SWE-agent의 주요 경쟁자와 대안은?

  • Auto-GPT
  • LangChain Agents
  • GitHub Copilot
  • BabyAGI
  • OpenAI Function Calling

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