langchain-ai/open-swe

解決する課題

Open SWE は、ソフトウェアエンジニアリングタスクのための再現可能な自動化システムを提供します。問題の調査、分離された環境でのソリューションの実装、コードの検証、プルリクエストの管理を通じて、コード変更のエンドツーエンドのライフサイクルに対応します。また、コードレビューの支援、CIパイプラインの監視、リポジトリ固有のフィードバックからの学習も行います。

仕組み

このプロジェクトは、永続的な実行のために LangGraph を、計画とツール使用のプリミティブのために Deep Agents を基盤としています。永続的なスレッドごとの Linux サンドボックスでタスクを実行することで動作します。GitHub、Slack、Linear と統合されており、ユーザーはイシュー、PR 会話、またはチャットを介してエンジニアリングワークフローをトリガーできます。システムは、調査とタスク実行のための並列サブエージェントをサポートし、特定のモデル、指示、サンドボックスプロバイダーでカスタマイズできます。

対象読者

このプロジェクトは、日常的なエンジニアリングタスクを処理し、PR レビューを自動化し、自社のインフラストラクチャ内でリポジトリメンテナンスを管理するために、独自の自律コーディングエージェントを展開したい開発者や組織を対象としています。

ハイライト

• 自動化されたエンジニアリングライフサイクル： 調査、実装、検証、PR 配信を処理します。
• 永続的な実行： LangGraph により、状態を維持し、複雑なマルチステップのエージェントワークフローを処理します。
• 柔軟な統合： GitHub、Slack、Linear からのトリガーをサポートし、設定可能なサンドボックス環境を提供します。
• レビューと監視： 自動 PR レビュー、CI 監視、フィードバックへの応答機能が含まれます。
• カスタマイズ可能なアーキテクチャ： 特定のリポジトリニーズに合わせて、カスタムスキル、ツール、モデルを定義できます。