SWE-agent/SWE-agent

SWE-agent takes a GitHub issue and tries to automatically fix it, using your LM of choice. It can also be employed for offensive cybersecurity or competitive coding challenges. [NeurIPS 2024]

What it solves

SWE-agent는 소프트웨어 엔지니어링 작업을 자동화하도록 설계되었습니다. 대형 언어 모델(LLM)이 실제 GitHub 저장소의 이슈를 자율적으로 수정하고, 사이버 보안 취약점을 식별하거나, 맞춤형 코딩 챌린지를 수행할 수 있습니다.

How it works

시스템은 선택된 언어 모델(예: GPT-4o 또는 Claude Sonnet 4)이 도구를 사용해 코드베이스와 상호작용하도록 합니다. 단일 YAML 파일을 통해 고도로 구성 가능하도록 설계되었으며, 연구 목적을 위해 간단하고 해킹하기 쉬운 구조를 가지고 있어 모델이 문제를 해결할 수 있는 자율성을 최대화합니다.

Who it’s for

버그 수정, 취약점 스캔 및 기타 복잡한 코딩 작업을 자동화하고자 하는 소프트웨어 엔지니어, AI 연구자, 사이버 보안 전문가를 위한 도구입니다.

Highlights

State of the Art: 오픈소스 프로젝트 중 SWE-bench 벤치마크에서 최고 성능을 달성.
Cybersecurity Focus: 공격적 사이버 보안(CTF) 챌린지를 해결하기 위한 특수 모드 EnIGMA 포함.
Flexible: 다양한 LLM을 지원하며, 설정이 쉬운 완전한 문서 제공.
Research-Oriented: 프린스턴 대학과 스탠포드 대학 연구원들이 개발했습니다.