只用100行代碼，打造最強(qiáng)輕量編程agent。
SWE-bench、SWE-agent原班人馬再出手，推出全新開源項(xiàng)目——
mini-SWE-agent。
它不依賴任何額外插件，僅通過基礎(chǔ)命令即可運(yùn)行。而且對(duì)模型沒有限制，幾乎兼容所有主流語言模型，支持直接在本地終端中部署和使用。
而在如此精簡的架構(gòu)下，僅憑100行核心代碼輕松解決SWE-bench上65%的問題。
這個(gè)65%是啥水平呢？
也就和原版差不多吧～（關(guān)鍵人家還輕量?。?/p>
網(wǎng)友：厲害
百行代碼，實(shí)力不打折
SWE-agent是一個(gè)開源項(xiàng)目（16.8kGitHubStar），它的目標(biāo)是讓agent自動(dòng)修復(fù)GitHub上真實(shí)項(xiàng)目中的代碼Bug。
不過，原版的SWE-agent基于LangChain構(gòu)建，從接受issue、理解問題、編輯代碼、到提交PR，涉及多工具、多輪對(duì)話管理，任務(wù)流程繁瑣。
除此之外，開發(fā)者要跑通還需要安裝多個(gè)依賴，精調(diào)工具調(diào)用邏輯，而且項(xiàng)目代碼動(dòng)輒上千行，對(duì)模型、環(huán)境的耦合也比較強(qiáng)。
而隨著語言模型性能越來越強(qiáng)大，構(gòu)建一個(gè)有用的代理已經(jīng)不再需要這些工具和接口了。
由此，團(tuán)隊(duì)開始思考：能否讓SWE-agent小100倍，并保持原有的性能。
mini-SWE-agent由此而來。
那么，相較于SWE-agent，mini-SWE-agent有什么不同呢？
極簡代碼和依賴：mini-SWE-agent本身僅約100行Python代碼，加上環(huán)境、模型、腳本才共約200行，沒有復(fù)雜的依賴關(guān)系。
取消工具調(diào)用接口:mini版本不集成專用的代碼編輯、搜索等工具；它只使用操作系統(tǒng)的Bash環(huán)境執(zhí)行命令。每一步由語言模型輸出一個(gè)完整的shell命令，不通過獨(dú)立的“toolcall”協(xié)議，從而可兼容任何語言模型。
線性歷史記錄：agent的每一步都只是附加到消息中。
獨(dú)立單步執(zhí)行：每條命令通過Python獨(dú)立執(zhí)行，并非保持一個(gè)持續(xù)的shell會(huì)話，這使得在沙盒中執(zhí)行操作變得非常簡單，并且可以輕松擴(kuò)展。
簡化配置與接口:取消了SWE-agent依賴的復(fù)雜YAML配置；mini-swe-agent采用代碼內(nèi)置模板，并提供直觀的命令行工具。用戶可以通過mini命令快速啟動(dòng)代理，或使用mini-v啟動(dòng)可視化界面。
多樣的運(yùn)行環(huán)境支持:除了本地Shell，mini-swe-agent還內(nèi)置支持多種容器與虛擬化環(huán)境（如Docker、Podman、Singularity、Apptainer等），這意味著開發(fā)者可以在不同平臺(tái)和容器中輕松部署，而無需額外修改代碼。
保留高性能和工具：雖然架構(gòu)極簡，mini-swe-agent在SWE-bench驗(yàn)證集上仍能解決約65%的問題。同時(shí)，它附帶批量推理（batchinference）、軌跡瀏覽器（trajectorybrowser）等工具，幫助用戶進(jìn)行大規(guī)模評(píng)測和決策分析。代理還提供可視化界面，方便開發(fā)者交互式地觀察執(zhí)行過程
此外，對(duì)于應(yīng)在何種場景下使用SWE-agent或mini-SWE-agent，團(tuán)隊(duì)也根據(jù)不同的需求給出了建議：
mini-swe-agent更適合希望快速本地運(yùn)行、追求簡潔控制流和更穩(wěn)定評(píng)估環(huán)境的用戶。它非常輕量，適合用于微調(diào)（FT）或強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）等實(shí)驗(yàn)，不容易陷入對(duì)復(fù)雜框架的過擬合。
如果你需要高度可配置的工具鏈、更復(fù)雜的歷史狀態(tài)管理，或希望通過修改YAML文件自由切換組件而無需動(dòng)代碼，那么功能更豐富的SWE-agent會(huì)是更合適的選擇。
總體而言，mini-swe-agent體現(xiàn)了可讀、方便、易擴(kuò)展的開發(fā)理念。
對(duì)于日常開發(fā)者而言，它既可以作為簡單的命令行工具使用。如在本地終端快速解決問題），也可以作為庫被集成到其他Python應(yīng)用中。
相比于重型框架，它降低了上手成本，讓開發(fā)者可以像使用腳本一樣靈活地“駕馭”智能代理。
Onemorething
SWE-bench和SWE-agent是由JohnYang、CarlosE.Jimenez、AlexanderWettig、KilianLieret、姚順雨（OpenAI研究員，2015年畢業(yè)清華姚班）、KarthikNarasimhan和OfirPress于2024年在普林斯頓大學(xué)發(fā)起的開源項(xiàng)目。
該項(xiàng)目推動(dòng)了基于大型語言模型的軟件工程代理（SoftwareEngineeringAgent）研究。
其中，SWE-bench一經(jīng)發(fā)布后，就成為了評(píng)估大語言模型編程的經(jīng)典benchmark，伴隨SWE-agent一同提出的Agent?Computer-Interface（ACI）則進(jìn)一步定義了“智能體如何與計(jì)算機(jī)交互”的標(biāo)準(zhǔn)接口方式。
而這一杰出的想法最初僅僅來自一次20多分鐘的討論。
在MatthewBerman的播客節(jié)目上，CarlosE.Jimenez分享道：SWE-bench最初的想法源自他和JohnYang在閑逛時(shí)的一次頭腦風(fēng)暴：
他們意識(shí)到，GitHub不只是一個(gè)存儲(chǔ)代碼的地方，更是一個(gè)活躍的協(xié)作開發(fā)平臺(tái)，充滿了真實(shí)的軟件工程過程：用戶報(bào)告bug，開發(fā)者提交修復(fù)，社區(qū)公開審核和合入。
相比傳統(tǒng)的編程競賽，這些交互和修改才是真正代表“現(xiàn)實(shí)世界編程”的任務(wù)。于是他們設(shè)想，能否把這種開源協(xié)作的過程結(jié)構(gòu)化下來，變成一種評(píng)估語言模型能力的標(biāo)準(zhǔn)流程？
這便催生了SWE-bench，一個(gè)基于GitHub上真實(shí)Issue與PullRequest構(gòu)建的benchmark，用來測試LLM是否能像人類開發(fā)者一樣，理解bug報(bào)告并修復(fù)代碼。
這個(gè)系統(tǒng)不僅更接近現(xiàn)實(shí)，也讓模型的“開發(fā)能力”變得可觀察、可比較，而SWE-agent則是他們?yōu)檫@一評(píng)估任務(wù)設(shè)計(jì)的開源agent，目標(biāo)就是成為能在SWE-bench上“修最多bug”的AI程序員。
項(xiàng)目主頁：[1]https://github.com/SWE-agent/mini-swe-agent[2]https://github.com/SWE-agent/mini-swe-agent?tab=readme-ov-file
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傅江又繼續(xù)說道：“不過你似乎和照片里長得不太一樣，看來你拿了十個(gè)億后，小日子過得挺滋潤，還往臉上動(dòng)刀了，只是孩子，你才十九歲吧，如此大刀闊斧的傷害自己身體，不疼嗎？”看似關(guān)切，實(shí)則暗諷她拿了錢整容，不干正事。姜還是老的辣，三言兩語便讓輿論斗轉(zhuǎn)|。眾人恍然大悟||。“原來是整過容??！”“我就是什么。
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我愿稱它：糯嘰嘰的神?。?/a>
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