只用 100 行代码，打造最强轻量编程 agent。

SWE-bench、SWE-agent 原班人马再出手，推出全新开源项目——

mini-SWE-agent。

它不依赖任何额外插件，仅通过基础命令即可运行。而且对模型没有限制，几乎兼容所有主流语言模型，支持直接在本地终端中部署和使用。

而在如此精简的架构下，仅凭 100 行核心代码轻松解决 SWE-bench 上65%的问题。

这个 65% 是啥水平呢？

也就和原版差不多吧～（关键人家还轻量啊）

网友：厉害

百行代码，实力不打折

SWE-agent 是一个开源项目（16.8k GitHub Star），它的目标是让 agent自动修复 GitHub 上真实项目中的代码 Bug。

不过，原版的 SWE-agent 基于 LangChain 构建，从接受 issue、理解问题、编辑代码、到提交 PR，涉及多工具、多轮对话管理，任务流程繁琐。

除此之外，开发者要跑通还需要安装多个依赖，精调工具调用逻辑，而且项目代码动辄上千行，对模型、环境的耦合也比较强。

而随着语言模型性能越来越强大，构建一个有用的代理已经不再需要这些工具和接口了。

由此，团队开始思考：能否让 SWE-agent 小 100 倍，并保持原有的性能。

mini-SWE-agent 由此而来。

那么，相较于 SWE-agent，mini-SWE-agent 有什么不同呢？

极简代码和依赖：mini-SWE-agent 本身仅约 100 行 Python 代码，加上环境、模型、脚本才共约 200 行，没有复杂的依赖关系。

取消工具调用接口:mini 版本不集成专用的代码编辑、搜索等工具；它只使用操作系统的 Bash 环境执行命令。每一步由语言模型输出一个完整的 shell 命令，不通过独立的 "tool call" 协议，从而可兼容任何语言模型。

线性历史记录：agent 的每一步都只是附加到消息中。

独立单步执行：每条命令通过 Python 独立执行，并非保持一个持续的 shell 会话，这使得在沙盒中执行操作变得非常简单，并且可以轻松扩展。

简化配置与接口: 取消了 SWE-agent 依赖的复杂 YAML 配置；mini-swe-agent 采用代码内置模板，并提供直观的命令行工具。用户可以通过 mini 命令快速启动代理，或使用 mini-v 启动可视化界面。

多样的运行环境支持: 除了本地 Shell，mini-swe-agent 还内置支持多种容器与虚拟化环境（如 Docker、Podman、Singularity、Apptainer 等），这意味着开发者可以在不同平台和容器中轻松部署，而无需额外修改代码。

保留高性能和工具：虽然架构极简，mini-swe-agent 在 SWE-bench 验证集上仍能解决约 65% 的问题。同时，它附带批量推理（batchinference）、轨迹浏览器（trajectorybrowser）等工具，帮助用户进行大规模评测和决策分析。代理还提供可视化界面，方便开发者交互式地观察执行过程

此外，对于应在何种场景下使用 SWE-agent 或 mini-SWE-agent，团队也根据不同的需求给出了建议：

mini-swe-agent 更适合希望快速本地运行、追求简洁控制流和更稳定评估环境的用户。它非常轻量，适合用于微调（FT）或强化学习（RL）等实验，不容易陷入对复杂框架的过拟合。

如果你需要高度可配置的工具链、更复杂的历史状态管理，或希望通过修改 YAML 文件自由切换组件而无需动代码，那么功能更丰富的 SWE-agent 会是更合适的选择。

总体而言，mini-swe-agent 体现了可读、方便、易扩展的开发理念。

对于日常开发者而言，它既可以作为简单的命令行工具使用。如在本地终端快速解决问题），也可以作为库被集成到其他 Python 应用中。

相比于重型框架，它降低了上手成本，让开发者可以像使用脚本一样灵活地 " 驾驭 " 智能代理。

One more thing

SWE-bench 和 SWE-agent 是由 John Yang、Carlos E. Jimenez、Alexander Wettig、Kilian Lieret、姚顺雨（OpenAI 研究员，2015 年毕业清华姚班）、Karthik Narasimhan 和 Ofir Press 于 2024 年在普林斯顿大学发起的开源项目。

该项目推动了基于大型语言模型的软件工程代理（Software Engineering Agent）研究。

其中，SWE-bench 一经发布后，就成为了评估大语言模型编程的经典 benchmark，伴随 SWE-agent 一同提出的 Agent ‑ Computer-Interface（ACI）则进一步定义了 " 智能体如何与计算机交互 " 的标准接口方式。

而这一杰出的想法最初仅仅来自一次 20 多分钟的讨论。

在 Matthew Berman 的播客节目上，Carlos E. Jimenez 分享道：SWE-bench 最初的想法源自他和 John Yang 在闲逛时的一次头脑风暴：

他们意识到，GitHub 不只是一个存储代码的地方，更是一个活跃的协作开发平台，充满了真实的软件工程过程：用户报告 bug，开发者提交修复，社区公开审核和合入。

相比传统的编程竞赛，这些交互和修改才是真正代表 " 现实世界编程 " 的任务。于是他们设想，能否把这种开源协作的过程结构化下来，变成一种评估语言模型能力的标准流程？

这便催生了 SWE-bench，一个基于 GitHub 上真实 Issue 与 PullRequest 构建的 benchmark，用来测试 LLM 是否能像人类开发者一样，理解 bug 报告并修复代码。

这个系统不仅更接近现实，也让模型的 " 开发能力 " 变得可观察、可比较，而 SWE-agent 则是他们为这一评估任务设计的开源 agent，目标就是成为能在 SWE-bench 上 " 修最多 bug" 的 AI 程序员。

项目主页：

[ 1 ] https://github.com/SWE-agent/mini-swe-agent

[ 2 ] https://github.com/SWE-agent/mini-swe-agent?tab=readme-ov-file

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