Agentless
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Agentless
简介 :
Agentless是一种无需代理的自动解决软件开发问题的方法。它通过定位、修复和补丁验证三个阶段来解决每个问题。Agentless利用分层过程定位故障到特定文件、相关类或函数,以及细粒度的编辑位置。然后,Agentless根据编辑位置采样多个候选补丁,并选择回归测试来运行,生成额外的复现测试以复现原始错误,并使用测试结果重新排名所有剩余补丁,以选择一个提交。Agentless是目前在SWE-bench lite上表现最佳的开源方法,具有82个修复(27.3%的解决率),平均每问题成本0.34美元。
需求人群 :
目标受众为软件开发者、编程爱好者以及需要自动化解决软件问题的团队。Agentless通过自动化的方式减少手动调试和修复软件问题的工作量,提高开发效率,降低成本,特别适合需要快速迭代和维护大型代码库的团队。
总访问量: 474.6M
占比最多地区: US(19.34%)
本站浏览量 : 52.7K
使用场景
案例一:在SWE-bench lite上,Agentless实现了82个修复,解决率达27.3%。
案例二:与Claude 3.5 Sonnet集成后,Agentless在SWE-bench lite和verified上的解决率分别达到40.7%和50.8%。
案例三:Agentless 1.5版本发布,提供了更高效的软件问题自动解决能力。
产品特色
• 定位(Localization):Agentless采用分层方法定位故障到特定文件、类或函数和细粒度编辑位置。
• 修复(Repair):Agentless根据编辑位置采样多个候选补丁,以简单的diff格式呈现。
• 补丁验证(Patch Validation):Agentless选择回归测试并生成复现测试以复现原始错误,使用测试结果重新排名所有补丁,选择最佳补丁提交。
• 集成Claude 3.5 Sonnet:Agentless与Claude 3.5 Sonnet集成,提高了解决率。
• 支持多文件编辑:Agentless支持对多个文件进行编辑,增强了其修复能力。
• 预提交钩子(Pre-commit hooks):为了代码风格的标准化,Agentless支持预提交钩子。
• 环境设置简单:通过简单的命令行操作即可创建环境并安装所需依赖。
使用教程
1. 克隆Agentless仓库到本地:使用`git clone https://github.com/OpenAutoCoder/Agentless.git`命令。
2. 进入Agentless目录:使用`cd Agentless`命令。
3. 创建并激活Python虚拟环境:执行`conda create -n agentless python=3.11`和`conda activate agentless`命令。
4. 安装依赖:运行`pip install -r requirements.txt`安装所需依赖。
5. 配置环境变量:执行`export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:$(pwd)`命令。
6. 安装预提交钩子(如需贡献代码):运行`pre-commit install`命令。
7. 导出OpenAI API密钥:设置环境变量`export OPENAI_API_KEY={key_here}`。
8. 运行Agentless:根据具体问题运行Agentless的相应命令。
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