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Maison développement back-end Tutoriel Python Nous avons créé un AI SWE qui a résolu les problèmes sur le banc SWE, % open-source.

Nous avons créé un AI SWE qui a résolu les problèmes sur le banc SWE, % open-source.

Dec 23, 2024 am 11:26 AM

Chez Composio, nous construisons l'infrastructure d'outils pour les agents d'IA. L'une des demandes les plus importantes de nos utilisateurs concernait les bo?tes à outils permettant de créer des agents de codage personnalisés qui fonctionnent. Nous avons donc créé SWE-Kit, un modèle de démarrage avec toutes les bo?tes à outils pour créer des agents de codage IA.

Ces agents peuvent s'exécuter localement de bout en bout pour automatiser vos flux de travail de codage.

Pour tester l'efficacité de nos outils, nous avons construit un agent d'IA complet et open source à l'aide de LangGraph et l'avons testé sur SWE-bench vérifié, et il a obtenu 48,60?% et 41?% sur SWE-bench lite.

We made an AI SWE that solved  of issues on the SWE bench, % open-source.

SWE-bench est une référence avec plus de 2?200 problèmes Python réels provenant de référentiels tels que Django, Flask, Sklearn, SciPy, etc.

We made an AI SWE that solved  of issues on the SWE bench, % open-source.

Consultez le rapport technique pour en savoir plus?:?La conception d'outils est tout ce dont vous avez besoin pour les agents SOTA AI
Code complet pour l'agent SWE : Agent SWE-kit


Les outils dont vous avez besoin pour exécuter l'agent localement

  • Outil d'analyse de code?: récupère intelligemment les extraits de code pertinents du référentiel.
  • Outil de fichiers?: facilite la navigation et les mises à jour des fichiers.
  • Outil Shell?: effectue des opérations shell.
  • Git Tool?: gère les taches de contr?le de version.
  • Espace de travail Composio Docker pour l'exécution de code isolé.

Nous avons optimisé les outils pour améliorer la précision des appels de fonctions.


Que pouvez-vous construire avec SWE-kit et Composio??

Le code est open source et vous pouvez même le modifier pour ajouter des intégrations externes telles que GitHub, Jira, Linear, Slack, etc., en utilisant Composio pour créer un ingénieur logiciel d'IA à part entière.

Vous pouvez automatiser de nombreux aspects de vos flux de travail de développement logiciel avec des agents personnalisés tels que,

  • écrire des codes
  • refactorisation des bases de code
  • tests
  • documentation
  • Gestion de projet avec Linear ou Jira, etc.
  • Communication via Slack et Gmail.

Pour une explication architecturale de l'agent SWE-Kit, consultez le blog de l'agent SWE-Kit publié sur le blog de LangChains.

Je ne plaisante même pas. De nombreuses entreprises ont récolté des millions grace à cela.

Commencez dès maintenant à créer votre agent de codage local personnalisé avec SWE-kit.

Démarrez avec le kit SWE

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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La clé pour gérer l'authentification de l'API est de comprendre et d'utiliser correctement la méthode d'authentification. 1. Apikey est la méthode d'authentification la plus simple, généralement placée dans l'en-tête de demande ou les paramètres d'URL; 2. BasicAuth utilise le nom d'utilisateur et le mot de passe pour la transmission de codage Base64, qui convient aux systèmes internes; 3. OAuth2 doit d'abord obtenir le jeton via client_id et client_secret, puis apporter le Bearertoken dans l'en-tête de demande; 4. Afin de gérer l'expiration des jetons, la classe de gestion des jetons peut être encapsulée et rafra?chie automatiquement le jeton; En bref, la sélection de la méthode appropriée en fonction du document et le stockage en toute sécurité des informations clés sont la clé.

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Assert est un outil d'affirmation utilisé dans Python pour le débogage et lance une affirmation d'établissement lorsque la condition n'est pas remplie. Sa syntaxe est affirmer la condition plus les informations d'erreur facultatives, qui conviennent à la vérification de la logique interne telle que la vérification des paramètres, la confirmation d'état, etc., mais ne peuvent pas être utilisées pour la sécurité ou la vérification des entrées des utilisateurs, et doit être utilisée en conjonction avec des informations d'invite claires. Il n'est disponible que pour le débogage auxiliaire au stade de développement plut?t que pour remplacer la manipulation des exceptions.

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Une méthode courante pour parcourir deux listes simultanément dans Python consiste à utiliser la fonction zip (), qui appariera plusieurs listes dans l'ordre et sera la plus courte; Si la longueur de liste est incohérente, vous pouvez utiliser itertools.zip_langest () pour être le plus long et remplir les valeurs manquantes; Combiné avec enumerate (), vous pouvez obtenir l'index en même temps. 1.zip () est concis et pratique, adapté à l'itération des données appariées; 2.zip_langest () peut remplir la valeur par défaut lorsqu'il s'agit de longueurs incohérentes; 3. L'énumération (zip ()) peut obtenir des indices pendant la traversée, en répondant aux besoins d'une variété de scénarios complexes.

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Pour créer des API modernes et efficaces à l'aide de Python, FastAPI est recommandé; Il est basé sur des invites de type Python standard et peut générer automatiquement des documents, avec d'excellentes performances. Après avoir installé FastAPI et ASGI Server Uvicorn, vous pouvez écrire du code d'interface. En définissant les itinéraires, en écrivant des fonctions de traitement et en renvoyant des données, les API peuvent être rapidement construites. Fastapi prend en charge une variété de méthodes HTTP et fournit des systèmes de documentation SwaggerUI et Redoc générés automatiquement. Les paramètres d'URL peuvent être capturés via la définition du chemin, tandis que les paramètres de requête peuvent être implémentés en définissant des valeurs par défaut pour les paramètres de fonction. L'utilisation rationnelle des modèles pydantiques peut aider à améliorer l'efficacité du développement et la précision.

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