Agent-Field/SWE-AF

解决的问题

SWE-AF 是一个自主软件工程运行时，它将单个 API 调用转化为完整工程团队的产出。它解决了将 AI 编程从简单的单循环脚本扩展到复杂的、需要产品管理、架构、编码、审查和测试之间协调的多问题程序的问题。

工作原理

该系统基于 AgentField 框架构建，作为一个协调的代理“工厂”而非单个编码器运行。它采用三个嵌套的控制循环来处理不同难度的任务：

• 内层循环：根据 QA 或审查失败处理单个问题的重试。
• 中层循环：当内层循环耗尽时，触发“问题顾问”尝试新方法或拆分工作。
• 外层循环：当失败升级时，使用“重新规划器”重构整个剩余任务依赖图（DAG）。

它支持单仓库和多仓库模式，允许协调主应用程序及其依赖项之间的更改。它可以为不同角色使用不同的 LLM（例如，Opus 用于编码，Haiku 用于 QA），并支持多种运行时，包括 Claude Code、OpenCode 和 Codex。

适用人群

软件工程师和组织，希望在一个或多个仓库中自动化复杂的特性开发、重构和错误修复，而无需人工干预。

亮点

• 多角色协调：编排项目经理、架构师、编码员、审查员和测试员。
• 难度感知执行：根据问题的难度调整规划深度和策略。
• 多仓库支持：协调主应用程序和依赖库之间的更改。
• 持续学习：将发现的约定和失败模式注入下游任务。
• 代理级并行：使用隔离的 git worktree 实现大规模扇出，而不会发生分支冲突。
• 检查点：支持 resume_build 以从崩溃或中断中恢复。