SWE-agent

переведено ИИ

[!warning] Большая часть наших текущих усилий по разработке сосредоточена на mini-swe-agent, который заменил SWE-agent. Он демонстрирует сопоставимую с SWE-agent производительность при значительно большей простоте. Подробнее о различиях можно узнать в FAQ. Наша общая рекомендация — использовать mini-SWE-agent вместо SWE-agent в дальнейшем.

SWE-agent позволяет вашей языковой модели на выбор (например, GPT-4o или Claude Sonnet 4) автономно использовать инструменты для исправления проблем в реальных репозиториях GitHub, обнаружения уязвимостей в области кибербезопасности или выполнения любых пользовательских задач.

✅ Передовые результаты на SWE-bench среди проектов с открытым исходным кодом
✅ Свободный и обобщаемый: обеспечивает максимальную автономность языковой модели
✅ Настраиваемый и полностью документированный: управляется одним файлом yaml
✅ Создан для исследований: простой и удобный для модификации по замыслу

SWE-agent разработан и поддерживается исследователями из Принстонского университета и Стэнфордского университета.

📣 Новости

24 июля: Mini-SWE-Agent достигает 65% на SWE-bench verified за 100 строк на Python!
2 мая: SWE-agent-LM-32b достигает лучших результатов среди моделей с открытыми весами на SWE-bench
28 февраля: SWE-agent 1.0 + Claude 3.7 является лучшим решением на SWE-Bench full
25 февраля: SWE-agent 1.0 + Claude 3.7 является лучшим решением на SWE-bench verified
13 февраля: Выпуск SWE-agent 1.0: лучший результат на SWE-bench light и множество новых возможностей
7 декабря: Интервью с командой SWE-agent и SWE-bench

🚀 Начало работы!

👉 Попробуйте SWE-agent в браузере: (подробнее)

Прочитайте нашу документацию, чтобы узнать больше:

SWE-agent для наступательной кибербезопасности (EnIGMA)

SWE-agent: EnIGMA — это режим для решения задач по наступательной кибербезопасности (capture the flag). EnIGMA демонстрирует лучшие результаты на нескольких бенчмарках по кибербезопасности (см. таблицу лидеров). Пожалуйста, используйте SWE-agent 0.7, пока мы обновляем EnIGMA для версии 1.0.

Кроме того, вас могут заинтересовать наши другие проекты:

Вклад

Если вы хотите внести вклад в кодовую базу, мы приветствуем issues и pull requests! Для более масштабных изменений в коде мы всегда рекомендуем сначала обсудить их в issues.

Цитирование и контакты

SWE-agent — это академический проект, начатый в Принстонском университете Джоном Янгом, Карлосом Э. Хименесом, Александром Веттингом, Кирианом Лиретом, Шунью Яо, Картиком Нарасимханом и Офиром Прессом. Контактные лица: Джон Янг, Карлос Э. Хименес и Кириан Лирет (Email: johnby@stanford.edu, carlosej@cs.princeton.edu, kl5675@princeton.edu).

Если вы нашли эту работу полезной, пожалуйста, рассмотрите возможность цитирования, используя следующий формат:

Цитирование SWE-agent

@inproceedings{yang2024sweagent,
title={{SWE}-agent: Agent-Computer Interfaces Enable Automated Software Engineering},
author={John Yang and Carlos E Jimenez and Alexander Wettig and Kilian Lieret and Shunyu Yao and Karthik R Narasimhan and Ofir Press},
booktitle={The Thirty-eighth Annual Conference on Neural Information Processing Systems},
year={2024},
url={https://arxiv.org/abs/2405.15793}
}

Если вы использовали суммаризатор, интерактивные команды или возможности наступательной кибербезопасности в SWE-agent, пожалуйста, также рассмотрите возможность цитирования:

Цитирование EnIGMA

@misc{abramovich2024enigmaenhancedinteractivegenerative,
    title={EnIGMA: Enhanced Interactive Generative Model Agent for CTF Challenges},
    author={Talor Abramovich and Meet Udeshi and Minghao Shao and Kilian Lieret and Haoran Xi and Kimberly Milner and Sofija Jancheska and John Yang and Carlos E. Jimenez and Farshad Khorrami and Prashanth Krishnamurthy and Brendan Dolan-Gavitt and Muhammad Shafique and Karthik Narasimhan and Ramesh Karri and Ofir Press},
    year={2024},
    eprint={2409.16165},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.AI},
    url={https://arxiv.org/abs/2409.16165},
}

🪪 Лицензия

MIT. См. файл LICENSE.