SWE-agent
Автономный LM-агент, который использует инструменты для исправления реальных проблем в репозиториях GitHub.
Предоставьте выбранной языковой модели возможность решать реальные проблемы репозиториев и задачи по кибербезопасности.
SWE-agent позволяет языковым моделям вроде GPT-4o или Claude автономно использовать инструменты и исправлять ошибки в реальных репозиториях GitHub. Разработанный исследователями из Принстона и Стэнфорда, он предоставляет гибкий и универсальный фреймворк для разработчиков и исследователей.
Что это
Инструмент принимает проблему с GitHub и пытается автоматически решить ее с помощью настроенной вами языковой модели. Он работает через единственный файл конфигурации YAML и предоставляет языковой модели максимальную свободу действий для выполнения команд и проверки кода.
Для кого
Он подходит для исследователей ИИ и разработчиков, желающих автоматизировать задачи по разработке ПО или протестировать производительность агентов. Он не подходит для обычных пользователей, которым нужен простой интерфейс в один клик без необходимости настраивать бэкенд LM.
Ключевые возможности
Автономное исправление проблем
Решает проблемы в реальных репозиториях GitHub с помощью выбранной вами языковой модели.
YAML-конфигурация
Поведение полностью определяется одним легко изменяемым файлом YAML.
Наступательная кибербезопасность
Включает режим EnIGMA для решения задач capture-the-flag и задач безопасности.
Дизайн с ориентацией на исследования
Простая и легко изменяемая архитектура, созданная исследователями из Принстона и Стэнфорда.
Готово за 3 шага
Наш честный вердикт
Плюсы
- Достигает передовой производительности на SWE-bench среди проектов с открытым исходным кодом.
- Предоставляет языковой модели максимальную свободу действий для свободного выполнения задач.
- Полностью настраивается и документируется с помощью простых файлов YAML.
- Включает специализированные режимы для наступательной кибербезопасности и соревновательного программирования.
Минусы
- Требует постоянных затрат на API для базовой языковой модели, с которой вы решите его запустить.
- Активная разработка в основном сместилась на mini-swe-agent, который проще и рекомендуется для дальнейшего использования.
- Настройка и тестирование требуют знакомства с инструментами командной строки и окружениями Python.
Цены и лицензия
Бесплатно по лицензии MIT, но вы понесете расходы на использование API любой выбранной вами коммерческой языковой модели, к которой решите его подключить.
Вакансии для носителей русского языка
879 открытых удалённых вакансий по обучению ИИ, обновлено 15 ноября 2026 г.; в большинстве оплата $20–$175 в час. Из них 2 — для носителей русского языка. Zekai публикует их бесплатно; отклик уходит на платформу работодателя.
Альтернативы
Используйте сами или мы всё настроим
Вопросы
Какие языковые модели поддерживаются?
Вы можете использовать языковую модель по своему выбору, такую как GPT-4o или Claude Sonnet.
Стоит ли использовать SWE-agent или mini-swe-agent?
Мейнтейнеры рекомендуют в дальнейшем использовать mini-swe-agent, так как он соответствует производительности SWE-agent и при этом намного проще.
Можно ли использовать его для чего-то помимо проблем на GitHub?
Да, его также можно применять для задач кибербезопасности capture-the-flag или пользовательских задач программирования.
