Agent-Field/SWE-AF

해결하는 문제

SWE-AF는 단일 API 호출을 완전한 엔지니어링 팀의 산출물로 변환하는 자율 소프트웨어 엔지니어링 런타임입니다. 이는 AI 코딩을 단순한 단일 루프 스크립트에서 제품 관리, 아키텍처, 코딩, 리뷰, 테스트 간의 조정이 필요한 복잡한 다중 이슈 프로그램으로 확장하는 문제를 해결합니다.

작동 방식

AgentField 프레임워크를 기반으로 구축된 이 시스템은 단일 코더가 아닌 조정된 에이전트 '팩토리'로 작동합니다. 다양한 난이도의 작업을 처리하기 위해 세 개의 중첩 제어 루프를 사용합니다.

• 내부 루프: QA 또는 리뷰 실패에 따른 단일 이슈 재시도를 처리합니다.
• 중간 루프: 내부 루프가 소진되면 '이슈 어드바이저'를 트리거하여 새로운 접근 방식을 시도하거나 작업을 분할합니다.
• 외부 루프: 실패가 확대되면 '재플래너'를 사용하여 남은 전체 작업 종속성 그래프(DAG)를 재구성합니다.

단일 저장소 및 다중 저장소 모드를 모두 지원하여 기본 애플리케이션과 해당 종속성 전반에 걸친 변경을 조정할 수 있습니다. 다양한 역할에 서로 다른 LLM을 사용할 수 있으며(예: 코딩에는 Opus, QA에는 Haiku), Claude Code, OpenCode, Codex를 포함한 여러 런타임을 지원합니다.

대상 사용자

수동 인간 개입 없이 하나 이상의 저장소에서 복잡한 기능 개발, 리팩터링, 버그 수정을 자동화하려는 소프트웨어 엔지니어 및 조직.

주요 특징

• 다중 역할 조정: PM, 아키텍트, 코더, 리뷰어, 테스터를 오케스트레이션합니다.
• 난이도 인식 실행: 이슈의 난이도에 따라 계획 깊이와 전략을 조정합니다.
• 다중 저장소 지원: 기본 앱과 종속성 라이브러리 전반의 변경을 조정합니다.
• 지속적 학습: 발견된 규칙과 실패 패턴을 다운스트림 작업에 주입합니다.
• 에이전트 규모 병렬 처리: 분리된 git 작업 트리를 사용하여 브랜치 충돌 없이 대규모 팬아웃을 허용합니다.
• 체크포인팅: resume_build를 지원하여 충돌 또는 중단에서 복구합니다.