وكيل لغوي مستقل يستخدم الأدوات لإصلاح مشكلات مستودعات GitHub الحقيقية.
مكّن نموذجك اللغوي المفضل من حل مشكلات المستودعات الحقيقية وتحديات الأمن السيبراني.
يسمح SWE-agent للنماذج اللغوية مثل GPT-4o أو Claude باستخدام الأدوات بشكل مستقل وإصلاح المشكلات في مستودعات GitHub الحقيقية. تم تطويره بواسطة باحثين من جامعتي برينستون وستانفورد، وهو يوفر إطار عمل مرناً وقابلاً للتعميم للمطورين والباحثين.
تأخذ الأداة مشكلة في GitHub وتحاول حلها تلقائياً باستخدام نموذج لغوي تقوم بإعداده. وهي تعمل عبر ملف تكوين YAML واحد وتمنح النموذج اللغوي حرية قصوى لتنفيذ الأوامر وفحص الكود.
وهو يناسب باحثي الذكاء الاصطناعي والمطورين الباحثين عن أتمتة مهام الهندسة البرمجية أو قياس أداء الوكلاء. وهو لا يناسب المستخدمين العاديين الذين يريدون واجهة بسيطة بالنقر دون الحاجة لإدارة واجهة خلفية للنموذج اللغوي.
يحل المشكلات في مستودعات GitHub الحقيقية باستخدام نموذجك اللغوي المفضل.
يتم التحكم في السلوك بالكامل بواسطة ملف YAML واحد سهل التعديل.
يتضمن وضع EnIGMA لحل تحديات التقاط العلم (CTF) والأمان.
هنية بسيطة وقابلة للتعديل تم بناؤها بواسطة باحثي برينستون وستانفورد.
مجاني بموجب ترخيص MIT، ولكن ستتحمل تكاليف استخدام من واجهة برمجة التطبيقات (API) للنموذج اللغوي التجاري الذي تختار الاتصال به.
879 وظيفة مفتوحة عن بعد في تدريب الذكاء الاصطناعي، آخر تحديث ١٥ نوفمبر ٢٠٢٦؛ أجر معظمها $20–$175 في الساعة. منها 2 وظائف تطلب متحدثين بالعربية. يعرضها ذكائي مجانًا، والتقديم يتم على منصة جهة التوظيف.
يمكنك استخدام النموذج اللغوي الذي تفضله، مثل GPT-4o أو Claude Sonnet.
يوصي المشرفون باستخدام mini-swe-agent للمستقبل لأنه يطابق أداء SWE-agent مع كون أبسط بكثير.
نعم، يمكن استخدامه أيضاً لتحديات التقاط العلم في الأمن السيبراني الهجومي أو مهام البرمجة المخصصة.
شاهد Zekai أولاً في جوجل