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。