Agent-Field/SWE-AF
Autonomous software engineering fleet of AI agents for production-grade PRs on AgentField: plan, code, test, and ship.
解决的问题
SWE-AF 通过提供协调的工厂式软件工程方法,解决了单代理编码循环的局限性。它实现了对需要规划、执行和治理的复杂多问题程序的自动化,超越了简单的代码生成,实现了完整的端到端软件开发。
工作原理
该系统使用由专业代理(产品经理、架构师、编码员、评审员和测试员)组成的协调控制栈,这些代理被组织成三个嵌套的控制循环:
- Inner loop: 处理 QA 或评审失败时的单问题重试。
- Middle loop: 当 Inner loop 耗尽时,使用顾问来拆分工作或重新处理问题。
- Outer loop: 当发生升级时,触发重新规划器来重构剩余的任务图 (DAG)。
它支持单仓库和多仓库模式,允许同时管理主应用程序及其依赖项的更改。
适用对象
- 软件工程团队: 用于自动化重复性的重构、功能实现或错误修复。
- DevOps/平台工程师: 通过舰队级编排来扩展自主软件工程。
- 寻求高自主性工具的开发人员: 需要能够为复杂构建管理数百到数千次代理调用的系统。
亮点
- 多模型编排: 为不同的角色分配不同的 LLM(例如,为架构分配高推理模型,为编码分配快速模型)。
- 难度感知执行: 根据问题的难度自动调整任务深度和重新规划。
- 多仓库支持: 编排跨多个代码库和微服务的协调更改。
- 持续学习: 将构建过程中发现的模式和约定注入到下游任务中。
- 检查点: 支持在崩溃或中断后恢复构建。