SWE-Agent — это открытая архитектура ИИ-агента, использующая GPT-4, Claude и другие языковые модели для автоматического выявления ошибок, предложения исправлений и непосредственного внесения изменений в реальные репозитории GitHub, упрощая обслуживание кода и ускоряя рабочие процессы разработки.
SWE-Agent — это открытая архитектура ИИ-агента, использующая GPT-4, Claude и другие языковые модели для автоматического выявления ошибок, предложения исправлений и непосредственного внесения изменений в реальные репозитории GitHub, упрощая обслуживание кода и ускоряя рабочие процессы разработки.
SWE-agent — это ориентированная на разработчика платформа ИИ-агента, которая интегрируется с GitHub, чтобы автономно диагностировать и решать проблемы с кодом. Она работает в Docker или GitHub Codespaces, использует предпочитаемую вами языковую модель и позволяет настраивать наборы инструментов для таких задач, как проверка кода, тестирование и деплой. SWE-agent создает четкие траектории действий, применяет исправления через pull-запросы и предоставляет аналитические данные через свой Траекторий-инспектор, позволяя командам автоматизировать обзор кода, исправление ошибок и очистку репозиториев.
Кто будет использовать SWE-agent?
Разработчики программного обеспечения
Инженеры DevOps
Поддерживающие open-source
Инженеры QA
Менеджеры по инженерии
Как использовать SWE-agent?
Шаг 1: Установите SWE-agent через pip или Docker согласно документации.
Шаг 2: Настройте свои API-ключи языковой модели в файле .env.
Шаг 3: Определите или выберите наборы инструментов для тестирования, проверки и пользовательских задач.
Шаг 4: Запустите SWE-agent для репозитория GitHub с помощью CLI или Codespaces.
Шаг 5: Проверьте созданный траекторий и примените автоматические исправления через pull-запрос.
Платформа
mac
windows
linux
Ключевые Особенности и Преимущества SWE-agent
Основные функции
Автономное обнаружение и исправление ошибок кода
Интеграция с репозиториями GitHub
Поддержка GPT-4, Claude и настраиваемых языковых моделей
Настраиваемые наборы инструментов
Развертывание в Docker и Codespaces
Инспектор траекторий для поэтапного вывода
Преимущества
Ускоряет отладку и обслуживание
Снижает необходимость ручного ревью кода
Бесшовная интеграция с CI/CD
Настраиваемость под инструментарий проекта
Повышает качество и согласованность кода
Основные Сценарии Использования и Приложения SWE-agent
Автоматическое исправление ошибок в pull-запросах
Постоянный мониторинг качества кода
Пакетная очистка и рефакторинг репозиториев
Автоматизация тестовых и проверочных процессов
Интеграция CI/CD для самовосстанавливающихся пайплайнов
Плюсы и минусы SWE-agent
Плюсы
Современная производительность на SWE-bench среди открытых проектов
Обеспечивает автономное использование инструментов языковой модели для различных задач
Высококонфигурируемый и полностью документированный с простым YAML-файлом
Свободный и обобщаемый дизайн, позволяющий максимальную автономию модели
Разрабатывается и поддерживается ведущими исследователями из Принстона и Стэнфорда
Открытый исходный код и ориентирован на исследования, разработан для взлома
Минусы
Отсутствует явная информация о цене
Нет упоминаний о нативных мобильных или десктопных приложениях
Может потребоваться техническая экспертиза для установки и настройки
Ограниченная информация о пользовательском сообществе или коммерческой поддержке
Разговорный ИИ‑ассистент, автоматизирующий исследовательские задачи, работу в браузере, веб‑скрейпинг и управление файлами с помощью естественного языка.
Sentient — это платформа AI-агентов, которая позволяет разработчикам создавать NPC с долговременной памятью, целенаправленным планированием и естественными диалогами.
Lyzr Studio — это платформа для разработки AI-агентов, предназначенная для создания пользовательских разговорных помощников, интегрирующих API и корпоративные данные.
AutoAct — это открытая платформа для создания агентов ИИ, которая обеспечивает логический вывод на основе LLM, планирование и динамический вызов инструментов для автоматизации задач.
LangBot — это платформа с открытым исходным кодом, интегрирующая крупные языковые модели в чат-терминалы, обеспечивая автоматический отклик в мессенджерах.
VIPER автоматизирует имитацию противника с помощью ИИ, создавая динамические цепочки атак и безупречно управляя полномасштабными операциями красной команды.
Легковесная среда выполнения для C++, обеспечивающая быструю локальную обработку больших языковых моделей с квантованием и минимальным использованием ресурсов.
TinyAuton — это легкий фреймворк для автономных AI-агентов, обеспечивающий многошаговое рассуждение и автоматическое выполнение задач с помощью API OpenAI.
Создавайте профессиональные видеор backgrounds с поддержкой ИИ для виртуальных встреч и прямых трансляций с настраиваемыми дизайнами за считанные секунды.
Spark Engine — это платформa интеллектуального поиска, основанная на искусственном интеллекте, обеспечивающая быстрые и релевантные результаты с помощью векторных внедрений и понимания естественного языка.
Offensive Graphs использует ИИ для автоматического создания графиков путей атаки из сетевых данных, обеспечивая командам по безопасности ясную визуализацию.
MindSearch — это фреймворк с открытым исходным кодом, основанный на расширенной за счет поиска системе, который динамически извлекает знания и обеспечивает ответы на запросы на основе LLM.
SwarmZero — это фреймворк на Python, который управляет несколькими агентами на базе LLM, сотрудничающими в рамках задач с ролями, основанными на рабочих процессах.
APLib предоставляет автономных агентов для тестирования игр с модулями восприятия, планирования и действий, моделирующими поведение пользователей в виртуальных средах.
Agent Studio предоставляет веб-редактор для визуального проектирования, настройки и тестирования пользовательских агентов ИИ с интеграцией инструментов.