Agentless

Agentless 项目介绍

项目背景

Agentless 是一个无代理（agentless）的工具，旨在自动解决软件开发中的问题。它通过三阶段的简单过程：定位、修复和补丁验证，来解决每一个问题。该方法被认为在 SWE-bench lite 基准测试中表现出色，以82个修复（占27.3%）和平均每个问题0.34美元的成本脱颖而出。

功能概述

🙀 定位（Localization）：Agentless 使用层次化流程来定位故障，从特定文件定位到相关类或函数，最后到细粒度的编辑位置。
😼 修复（Repair）：Agentless 在编辑位置处，对每个错误采样多个候选补丁，并以简单的差异格式展示。
😸 补丁验证（Patch Validation）：工具选择执行回归测试，并生成额外的重现测试以重现原始错误。通过测试结果，Agentless 重新排序剩余的补丁，并选择一个提交。

使用步骤

首先，需要创建运行环境：

git clone https://github.com/OpenAutoCoder/Agentless.git
cd Agentless

conda create -n agentless python=3.11 
conda activate agentless
pip install -r requirements.txt
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:$(pwd)

其次，需导出你的 OpenAI API 密钥：

export OPENAI_API_KEY={key_here}

完成上述准备工作后，你就可以在 SWE-bench 上运行 Agentless 进行问题的解决。

比较分析

Agentless 与目前最佳的开源代理方法相比较，显示了在 SWE-bench lite 基准测试中的优势。Agentless 提供了一种有效的方法，无需消费者进行复杂的设置和处理，即可能获得更优的修复效果。

提供的资源

在 Agentless 的 v1.5.0 发布版本，你可以下载以下资源：

🐈‍⬛ agentless_swebench_lite：完整的 Agentless 在 SWE-bench Lite 上的运行结果。
🐈‍⬛ agentless_swebench_verified：完整的 Agentless 在 SWE-bench Verified 上的运行结果。
🐈‍⬛ swebench_repo_structure：每个 SWE-Bench 问题的预处理结构信息。

此外，还可以访问 classification/ 文件夹获取 SWE-bench-lite 的手动分类以及经过过滤的 SWE-bench-lite-S 问题。

致谢

Agentless 项目深感感谢以下开源项目和社区的支持：

引用

如果需要引用 Agentless 项目，请使用以下 BibTeX 条目：

@article{agentless,
  author    = {Xia, Chunqiu Steven and Deng, Yinlin and Dunn, Soren and Zhang, Lingming},
  title     = {Agentless: Demystifying LLM-based Software Engineering Agents},
  year      = {2024},
  journal   = {arXiv preprint},
}

Agentless 项目旨在简化软件开发中的问题解决过程，减少人工干预，提供了一种高效的解决方案，以支持开发者高效处理软件错误和提升系统稳定性。