私たちは、SWE ベンチの問題を解決する AI SWE を、% オープンソースで作成しました。
私たち Composio は、AI エージェント用のツール インフラストラクチャを構築しています。ユーザーの最大のリクエストの 1 つは、機能するカスタム コーディング エージェントを構築するためのツールキットでした。そこで、AI コーディング エージェントを構築するためのすべてのツールキットを備えたスターター テンプレートである SWE-Kit を作成しました。
これらのエージェントはローカルでエンドツーエンドで実行され、コーディング ワークフローを自動化できます。
ツールの効率をテストするために、LangGraph を使用して完全なオープンソースの包括的な AI エージェントを構築し、検証済みの SWE ベンチでテストしたところ、SWE ベンチ ライトでは 48.60%、41% の結果が得られました。
SWE ベンチは、Django、Flask、Sklearn、SciPy などのリポジトリからの 2,200 を超える実際の Python の問題を含むベンチマークです。
詳細については、技術レポートをご覧ください: SOTA AI エージェントに必要なのはツールの設計だけです
SWE エージェントの完全なコード: SWE-kit Agent
エージェントをローカルで実行するために必要なツール
- コード分析ツール: リポジトリから関連するコード スニペットをインテリジェントに取得します。
- ファイル ツール: ファイルのナビゲーションと更新を容易にします。
- シェル ツール: シェル操作を実行します。
- Git ツール: バージョン管理タスクを処理します。
- 分離されたコード実行のための Composio Docker ワークスペース。
関数呼び出しの精度を向上させるためにツールを最適化しました。
SWE-kit と Composio を使用すると何を構築できますか?
コードはオープンソースであり、これを変更して GitHub、Jira、Linear、Slack などの外部統合を追加し、Composio を使用して本格的な AI ソフトウェア エンジニアを構築することもできます。
次のようなカスタム エージェントを使用して、ソフトウェア開発ワークフローの多くの側面を自動化できます。
- コードの記述
- コードベースのリファクタリング
- テスト
- ドキュメント
- Linear や Jira などによるプロジェクト管理
- Slack と Gmail を使用したコミュニケーション。
SWE-Kit エージェントのアーキテクチャの説明については、LangChains のブログで公開されている SWE-Kit エージェントのブログを参照してください。
冗談でもありません。多くの企業がこれだけで数百万ドルを調達しました。
今すぐ SWE-kit を使用してカスタム ローカル コーディング エージェントの構築を開始してください。
SWE-kit を使ってみる
以上が私たちは、SWE ベンチの問題を解決する AI SWE を、% オープンソースで作成しました。の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。
