Agent-Field/SWE-AF

Autonomous software engineering fleet of AI agents for production-grade PRs on AgentField: plan, code, test, and ship.

何を解決するか

SWE-AFは、単一のAPIコールを通じて、エンドツーエンドで複雑なソフトウェア変更をリリースすることを可能にする自律型ソフトウェアエンジニアリング・ファクトリーです。単一のエージェントによるコーディング・ループを超え、プロダクトマネージャー、アーキテクト、コーダー、レビュアー、テスターを含む完全な仮想エンジニアリング・チームを調整することで、数百から数千のエージェント呼び出しを必要とする可能性のあるマルチイシュー・プログラムを処理します。

仕組み

AgentFieldランタイム上に構築されたSWE-AFは、プランニング、実行、およびガバナンスのエージェントからなるコントロール・スタックをオーケストレートします。単一のリポジトリおよびマルチリポジトリ・モードの両方をサポートしており、プライマリ・アプリケーションとその依存関係にわたる変更を調整できます。

信頼性を維持するために、3つの入れ子になったコントロール・ループを使用します:

  • Inner loop: QA/レビューのフィードバックに基づいて、単一のイシューの再試行を処理します。
  • Middle loop: Inner loopが失敗した場合に、アドバイザーをトリガーして新しいアプローチを試行するか、作業を分割します。
  • Outer loop: エスカレーションされた失敗が発生した場合に、残りのタスクの依存関係グラフ(DAG)を再構築します。

対象者

リファクタリングや堅牢化フローから、複数のコードベースにわたる新機能の追加まで、あらゆるステップで手動の人間による介入を必要とせずに、複雑なソフトウェアエンジニアリング・タスクを自動化したい開発者や組織向けに設計されています。

ハイライト

  • Factory Architecture: 単一のエージェント・ラッパーではなく、調整されたコントロール・スタックを使用します。
  • Multi-Model Support: 異なる役割に異なるLLMを割り当てることができます(例:コーディングにはOpus、QAにはHaiku)。
  • Multi-Repo Orchestration: プライマリ・アプリと共有ライブラリまたはマイクロサービスにわたる調整された変更を管理できます。
  • Continual Learning: 有効な場合、発見された規約や失敗パターンを後続のイシューに注入できます。
  • Longe-run Reliability: 中断後にビルドを再開するためのチェックポイント付きの実行をサポートします。
  • Agent-Scale Parallelism: ブランチの衝突なしに大規模なファンアウトを可能にするために、分離されたgit worktreesを使用します。

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