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SWE-agent入门指南 - 将语言模型转化为软件工程智能助手

RayRay
SWE-agent软件工程Princeton UniversityGitHubLM-centricGithub开源项目

SWE-agent:将语言模型变身为软件工程智能助手

SWE-agent是由普林斯顿大学研究人员开发的一个开源项目,旨在将大型语言模型(如GPT-4)转化为能够自动修复GitHub仓库中实际问题的软件工程智能助手。该项目在SWE-bench基准测试中取得了12.47%的问题解决率,刷新了全套测试集的最佳成绩。

SWE-agent banner

主要特点

  1. 基于Agent-Computer Interface (ACI)设计,使语言模型更容易浏览代码库、查看、编辑和执行代码文件。
  2. 提供Web界面和命令行两种使用方式,满足不同用户的需求。
  3. 开源设计,欢迎社区贡献和改进。
  4. 在SWE-bench基准测试中表现出色,证明了其实际应用价值。

快速上手

  1. 在浏览器中试用: Open in GitHub Codespaces

  2. 本地安装:

    • 安装Docker
    • 安装Miniconda
    • 克隆仓库并创建环境: 
      git clone https://github.com/princeton-nlp/SWE-agent.git
cd SWE-agent
conda env create -f environment.yml
conda activate swe-agent
    • 运行setup.sh脚本

  3. 使用方法:

    • 命令行: 
      python run.py --model_name gpt4 --data_path https://github.com/example/repo/issues/123
    • Web界面: 运行./start_web_ui.sh启动界面

深入学习

SWE-agent demo

参与贡献

SWE-agent为软件开发者提供了一个强大的AI助手,能够自动化解决GitHub仓库中的实际问题。无论您是想提高工作效率,还是对AI辅助编程感兴趣,SWE-agent都值得一试。欢迎安装使用,并为这个开源项目贡献您的智慧!

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