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从代码完成到自主软件工程代理.pdf

上传人: Fl****zo 编号:718730 2025-06-22 27页 4.17MB

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本文主要介绍了针对软件开发工程的AI代理(SWE-agent)及其相关技术。关键点如下: 1. SWE-bench:一个评估代码生成和自动补全的基准测试,特点是解决真实的GitHub问题,具有极高的挑战性。 2. 代理计算机界面(ACI)优化:通过改进bash命令,使AI能在类似VSCode或vim的环境中工作。 3. 提示和演示:使用简短的提示和示例轨迹来指导AI代理,提高其完成任务的能力。 4. SWE-agent:一个开源的、易于配置的AI代理,专为研究和实验设计,能在30分钟内完成SWE-Bench Lite的评估。 5. 训练AI代理的LM(语言模型):通过微调(Finetuning)和强化学习,提高模型的输出质量。 6. SWE-smith:生成基于合成SWE问题的训练轨迹,以降低人工成本并提高数据规模。 核心数据引用: - SWE-bench中,25%的SoTA(当前最佳)问题尚未解决。 - 在处理长上下文方面,新模型表现出色。 - 使用SWE-agent,可以在短时间内生成大量高质量训练轨迹。 以上内容概括了文章的核心要点,突出了技术和数据的重要方面。
"SWE-bench有何独特之处?" "如何优化Agent-Computer接口?" "SWE-smith如何生成训练数据?"
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