SWE-agent

경고

현재 개발 노력의 대부분은 mini-swe-agent 에 집중되어 있으며,
이는 SWE-agent를 대체했습니다. SWE-agent의 성능과 동일하면서도
훨씬 더 단순합니다.
차이점에 대한 자세한 내용은 FAQ를 참조하세요.
앞으로는 SWE-agent 대신 mini-SWE-agent를 사용할 것을 일반적으로 권장합니다.

SWE-agent는 선택한 언어 모델(예: GPT-4o 또는 Claude Sonnet 4)이 도구를 자율적으로 사용하여
실제 GitHub 저장소 의 이슈를 수정하고,
사이버 보안 취약점 을 찾거나,
모든 사용자 정의 작업 을 수행할 수 있게 해줍니다.

✅ 오픈소스 프로젝트 중 SWE-bench 최첨단 성능
✅ 자유로운 흐름 & 일반화 가능 : LM에 최대한의 자율성을 부여
✅ 구성 가능 & 완전한 문서화 : 단일 yaml 파일로 제어
✅ 연구를 위해 제작 : 설계상 단순하고 해킹 가능

SWE-agent는 Princeton University와 Stanford University의 연구자들이 구축하고 유지 관리합니다.

📣 뉴스

7월 24일: Mini-SWE-Agent가 100줄의 python으로 SWE-bench verified에서 65%를 달성!
5월 2일: SWE-agent-LM-32b가 SWE-bench에서 오픈 웨이트 SOTA 달성
2월 28일: SWE-agent 1.0 + Claude 3.7이 SWE-Bench full에서 SoTA
2월 25일: SWE-agent 1.0 + Claude 3.7이 SWE-bench verified에서 SoTA
2월 13일: SWE-agent 1.0 출시: SWE-bench light에서 SoTA & 수많은 새로운 기능
12월 7일: SWE-agent & SWE-bench 팀 인터뷰

🚀 시작하기!
👉 브라우저에서 SWE-agent 사용해 보기: ( 자세한 정보 )

자세히 알아보려면 문서를 읽어보세요:

설치
명령줄에서의 Hello world
SWE-bench 벤치마킹
자주 묻는 질문

공격적 사이버 보안을 위한 SWE-agent (EnIGMA)

SWE-agent: EnIGMA는 공격적 사이버 보안(CTF, capture the flag) 챌린지를 해결하기 위한 모드입니다.
EnIGMA는 여러 사이버 보안 벤치마크에서 최첨단 결과를 달성합니다( 리더보드 참조 ).
EnIGMA를 1.0에 맞게 업데이트하는 동안 SWE-agent 0.7을 사용해 주세요.

또한 다음의 다른 프로젝트에도 관심이 있으실 수 있습니다:

기여
코드베이스에 기여하고 싶으시다면 이슈와 풀 리퀘스트 를 환영합니다! 큰 코드 변경의 경우 항상 이슈에서 먼저 논의하기를 권장합니다.

인용 & 연락처
SWE-agent는 Princeton University에서 John Yang*, Carlos E. Jimenez*, Alexander Wettig, Kilian Lieret, Shunyu Yao, Karthik Narasimhan, Ofir Press에 의해 시작된 학술 프로젝트입니다.
연락 담당자: John Yang , Carlos E. Jimenez , Kilian Lieret (이메일: [email protected] , [email protected] , [email protected] ).

이 작업이 도움이 되었다면 다음을 사용하여 인용해 주시기 바랍니다:

SWE-agent 인용
@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 }
}

SWE-agent에서 summarizer, 대화형 명령 또는 공격적 사이버 보안 기능을 사용했다면 다음도 인용해 주시기 바랍니다:

EnIGMA 인용
@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 } ,
}

🪪 라이선스
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