<h1 align="center"> 💠 超棒的开发者智能助手 <p align="center"> <a href="https://discord.gg/U7KEcGErtQ" target="_blank"> <img src="https://img.shields.io/static/v1?label=加入&message=%20Discord!&color=mediumslateblue"> </a> <a href="https://twitter.com/e2b_dev" target="_blank"> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/90bc4154-0018-4f15-b247-6f3f3aaa72c7.svg?logo=twitter"> </a> </p> </h1> <h3 align="center"> 试试 E2B 的 <a href="https://e2b.dev/docs?ref=awesome-sdks">云端运行时</a> 用于 AI 代理 </h3> <h5 align="center">👉 <a href="https://forms.gle/UXQFCogLYrPFvfoUA">在此提交新产品</a></h5> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/5f05a3ea-20d4-4473-9149-77455766924f.png" width="100%" alt="AI 代理景观图" />

欢迎来到我们的 AI 代理列表，这些代理受 Devin 发布的启发。查看 🌟 GitHub 上的完整 AI 代理列表或网页界面。

根据我们的最佳了解编制此列表，但肯定不够全面。也可以查看 <a href="https://github.com/e2b-dev/awesome-sdks-for-ai-agents">AI 代理的超棒 SDK 列表</a>。欢迎讨论和反馈！:heart:

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开源"开发者智能助手"

Anterion

开源软件工程师

类别

编码，通用目的

描述

Anterion 代理扩展了 SWE-agent 的能力，可以规划和执行开放式工程任务。
前端灵感来自 OpenDevin

链接

</details>

AutoCodeRover

自主程序改进

<details> ![图片](https://private-user-images.githubusercontent.com/48704330/322199117-e10c3270-442c-4673-8656-735c892dfb66.png?jwt=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.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.Y7mGAqtPaVKWShBVUOzSALad08wyJ5ZFj28_Q_HeVlY) ### 类别编码，通用目的

描述

这个代理基于一篇论文"AutoCodeRover：自主程序改进"。
它结合了大型语言模型（LLMs）与分析和调试能力，优先确定补丁位置，最终生成补丁。
解决了SWE-bench（共2294个GitHub问题）中约16%的问题，以及SWE-bench lite（共300个GitHub问题）中约22%的问题。
AutoCodeRover分两个阶段工作：
- 上下文检索：为LLM提供代码搜索API，以浏览代码库并收集相关上下文。
- 补丁生成：LLM尝试根据检索到的上下文编写补丁。
AutoCodeRover有两个独特的特点：
- 代码搜索API具有程序结构感知能力。AutoCodeRover不是通过简单的字符串匹配来搜索文件，而是在抽象语法树中搜索相关的代码上下文（方法/类）。
- 当有测试套件可用时，AutoCodeRover可以利用测试用例来实现更高的修复率，通过执行统计故障定位。

链接

</details>

AutoDev

开源Devin替代方案

类别

编码，通用目的

描述

AutoDev支持多语言
支持的语言：Java、Kotlin、JavaScript/TypeScript、Rust、Python、Golang、C/C++/OC等

链接

</details>

Codel

全自主AI代理

类别

编码，通用目的

描述

全自主AI代理，可以使用终端、浏览器和编辑器执行复杂任务和项目
所有内容都在沙盒化的Docker环境中运行
如有需要，它可以从网络获取最新信息（教程、文档等）
内置文本编辑器，可预览所有文件
所有历史命令和输出都保存在PostgreSQL数据库中
启动Codel最简单的方法是使用预构建的Docker镜像

链接

</details>

Devika

代理型AI软件工程师

类别

编码，通用目的

描述

Devika支持Claude 3、GPT-4、GPT-3.5和通过Ollama使用的本地LLMs
GitHub星数：14.4k
Devika是一个代理型AI软件工程师，能理解高级人类指令，将其分解为步骤，研究相关信息，并编写代码以实现给定目标
Devika旨在成为Cognition AI的Devin的有竞争力的开源替代方案
其架构包括一个代码编写模块，根据计划、研究结果和用户需求生成代码，支持多种编程语言。它还有一个浏览器交互模块，使Devika能够浏览网站、提取信息并根据需要与网页元素交互
为了实现集中的研究和信息收集，Devika采用了关键词提取技术

链接

GitHub

</details> ## [Devon](https://github.com/entropy-research/Devon) 开源Devin替代方案 <details>

类别

编码，通用型

描述

Entropy研究所开发的Devin开源替代方案
GitHub星数：150
Devon是一个开源软件工程代理，旨在帮助软件工程师进行软件开发和维护。
它没有提供详细描述，但提到的功能包括可靠的多文件编辑或使用git等工具
Devon使用Python构建

链接

GitHub

</details>

MetaGPT

返回设计、任务或代码库的代理框架

类别

多代理，编码，自建

描述

MetaGPT是一个多代理框架 MetaGPT存在的时间比其他Devin替代品更长，但在Devin发布后，MetaGPT团队旨在替代大部分Devin的功能。 MetaGPT允许为GPT分配不同角色，形成一个协作软件实体来处理复杂任务。您可以在自己的场景中使用这个多代理框架来构建自己的应用程序。在内部，MetaGPT包括产品经理、架构师、项目经理和工程师等角色的代理。它提供了软件公司的整个流程，以及精心编排的标准操作程序。代码=标准操作程序(团队)是其核心理念。

链接

</details>

⭐ OpenDevin

OpenDevin：少写代码，多做事

类别

编码，通用型

描述

OpenDevin项目旨在复制原始Devin模型。
通过吸引开源社区参与，我们旨在解决代码LLM在实际场景中面临的挑战，产生对社区有重大贡献的作品，为未来的进步铺平道路。
OpenDevin通过Docker执行代码，但正在进行添加在沙盒环境中执行代码的选项的工作。
它拥有超过20.7k的星标该项目使用的关键技术包括FastAPI、uvicorn、LiteLLM、Docker、Ruff、MyPy、LlamaIndex和React。

链接

</details>

Plandex

用于复杂任务的基于终端的AI编码引擎

类别

编码，通用型

描述

Plandex使用长期运行的代理来完成跨越多个文件并需要多个步骤的任务。
它将大型任务分解为更小的子任务，然后逐一实现，直到完成工作。
它可以帮助你快速处理积压的工作，使用不熟悉的技术，摆脱困境，减少在繁琐事务上花费的时间。

链接

GitHub

</details>

SWE Agent

开源Devin替代方案

类别

编码，通用型

描述

这个Devin替代方案在完整的SWE基准测试中得分为12.3%
SWE-agent通过与专门的终端交互工作，这使它能够：
- 🔍 打开、滚动和搜索文件
- ✍️ 编辑特定行，自动进行语法检查
- 🧪 编写和执行测试
这个定制的界面对于良好的性能至关重要。简单地将语言模型连接到普通的bash终端效果并不好。
"我们的关键洞见是，语言模型需要精心设计的代理-计算机界面（类似于人类喜欢良好的UI设计）。例如，当语言模型搞乱缩进时，我们的编辑器会阻止它并给出反馈。"
SWE-agent由普林斯顿NLP团队发布。
SWE-agent的特别之处在于它在SWE-bench上的表现几乎与Devin一样好。
需要说明的是，性能varies根据代理使用的模型而有所不同。
SWE-agent与Devin相比的变化和创新包括：
- SWE Agent中的代码通过Docker在本地执行。
- 它使用"代理-计算机界面"（ACI）- 约束界面使语言模型更容易使用。只允许少数命令：运行代码、查找代码、编辑代码和提交更改到GitHub。
代理编写的任何代码在提交之前都会经过语法检查（linter）。如果语法不正确，代理会得到反馈并被强制重做代码。
代理一次只能读取100行代码，而不是整个文件。这使语言模型更容易理解代码。

</details> ### 链接 - [GitHub](https://github.com/princeton-nlp/SWE-agent) - [网站](https://swe-agent.com/) - [演示](https://swe-agent.com/demo) - [Discord](https://discord.com/invite/AVEFbBn2rH)