langchain-ai/open-swe

解决的问题

Open SWE 为软件工程任务提供了一个可重复的自动化系统。它通过调查问题、在隔离环境中实施解决方案、验证代码以及管理拉取请求，来处理代码更改的端到端生命周期。它还协助代码审查、监控 CI 流水线，并从特定于仓库的反馈中学习。

工作原理

该项目基于 LangGraph 实现持久化执行，并使用 Deep Agents 进行规划和工具使用原语。它通过在持久的、每线程的 Linux 沙箱中运行任务来运作。它与 GitHub、Slack 和 Linear 集成，允许用户通过问题、PR 对话或聊天触发工程工作流。系统支持并行子代理进行研究和任务执行，并且可以使用特定的模型、指令和沙箱提供程序进行自定义。

适用对象

该项目面向希望部署自己的自主编码代理来处理日常工程任务、自动化 PR 审查以及在自己的基础设施内管理仓库维护的开发者和组织。

亮点

• 自动化工程生命周期： 处理调查、实施、验证和 PR 交付。
• 持久化执行： 由 LangGraph 驱动，以维护状态并处理复杂的多步骤代理工作流。
• 灵活集成： 支持来自 GitHub、Slack 和 Linear 的触发器，并提供可配置的沙箱环境。
• 审查与监控： 包括自动 PR 审查、CI 监控和响应反馈的功能。
• 可自定义架构： 允许用户定义自定义技能、工具和模型，以适应特定的仓库需求。