PricingLoginStart free
AI-agenter · leksjon

Arkitekturer for SWE-Agent og OpenDevin

Utforsk kildekoden til to ledende åpne kodeagenter for å se hvordan ekspertene strukturerer verktøygrensesnitt og ledetekster.

Leksjon 4 av 416 trinn

Arkitekturer for SWE-Agent og OpenDevin er en gratis leksjon i AI-agenter på CoddyKit. Dette er leksjon 4 av 4. Du kan lese hele leksjonen gratis nedenfor – og deretter øve praktisk i nettleseren med en innebygd kodeeditor og en AI-veileder som er tilgjengelig døgnet rundt. Den er en del av læringsløpet i AI-agenter, og fremdriften din synkroniseres mellom nettet og CoddyKit-appen. Kurset i AI-agenter inneholder totalt 4 leksjoner.

Hvorfor studere eksisterende agenter?

SWE-Agent og OpenDevin (nå OpenHands) er ledende kodeagenter med åpen kildekode. Når du leser koden deres, lærer du hva de beste gjør.

SWE-Agent (Princeton)

SWE-Agent introduserte konseptet «Agent-Computer Interface» (ACI) – et tett utformet CLI som agenten bruker til å manipulere kode.

SWE-Agent-verktøyflate

  • open / goto / scroll_up / scroll_down – filvisning
  • edit – redigering av linjeintervaller
  • create – nye filer
  • find_file / search_dir – søk
  • submit – avslutt oppgaven

«Window»-konseptet

SWE-Agent viser bare modellen et «window» på 100 linjer av en fil om gangen. Det tvinger frem eksplisitt rulling, noe som overraskende nok bidrar til bedre fokus.

Tilbakemeldingssløyfe for linting

Etter hver redigering kjører SWE-Agent en linter. Hvis det har oppstått nye feil, avvises redigeringen, og modellen må prøve på nytt.

OpenDevin / OpenHands

OpenDevin (omdøpt til OpenHands) er en multiagentplattform bygget rundt en Docker-sandkasse. Den støtter mange «agent»-backend-er (CodeAct, BrowsingAgent og så videre).

OpenHands-verktøysett

  • execute_bash – kjør shell
  • str_replace_editor – editor i Anthropic-stil
  • browse – nettleserverktøy for nettundersøkelser
  • finish – oppgaven er fullført

Sløyfe for handling og observasjon

OpenHands modellerer agentens trinn eksplisitt som par av handling → observasjon:

{'action': 'execute_bash', 'args': {'command': 'pytest'}, 'observation': '5 failed, 3 passed', 'next_thought': 'I need to look at the failing tests.'}

CodeAct-innsikt

CodeAct (UIUC) viste at det ofte gir bedre resultater å la modellen generere PYTHON CODE for hvert verktøykall, i stedet for faste JSON-verktøykall.

Årsaken er at kode komponeres naturlig, slik at modellen kan bruke løkker, betingelser og mellomresultater.

OpenAI Codex CLI

OpenAI lanserte Codex CLI – sin referanseimplementasjon av en kodeagent med åpen kildekode. Mønsteret er lignende: editor, shell, søk og avslutning.

Vanlige arkitekturmønstre

  1. Sandkasset Docker-arbeidsområde per oppgave
  2. Verktøysett for lesing, redigering, kjøring og søk
  3. Bekreftelse etter hver redigering, med linting eller tester
  4. Grense for antall trinn (50–100 iterasjoner)
  5. Loggføring av alt

Der implementasjonene skiller seg

  • Redigeringsformat: linjeintervall, string-replace eller hele filer
  • Filvisning: rulling i vinduer eller hopp til linje
  • Minne: kladdeblokk eller notater i systeminstruksjonen
  • Hyppighet for bekreftelse: per trinn eller til slutt

Bygg din egen

Du kan bygge en konkurransedyktig kodeagent på 500–1000 linjer Python ved å kombinere:

  • Verktøyene fra leksjon 2
  • Reparasjonsløkken fra leksjon 3
  • Et planleggingstrinn fra leksjon 1
  • Sandkasseteknikker fra kurs 23
  • Evaluering fra kurs 21

Les kildekoden

Både SWE-Agent og OpenHands er offentlige på GitHub. Bruk en ettermiddag på å lese hovedsløyfene deres – det er noe av den beste opplæringen i agentutvikling du kan få.

Vanlig utforming

Hva er et nærmest universelt arkitekturmønster på tvers av kodeagenter?

Besvar den i den interaktive leksjonen

Oppsummering

SWE-Agents ACI, OpenHands' handling–observasjon-sløyfe og CodeActs kode-som-handling. Les kildekoden deres. Lån det som fungerer. Bygg din egen, slankere variant.

Gratis å komme i gang

Lær deg AI-agenter med en AI-veileder – gratis

Skriv og kjør ekte kode i nettleseren, få umiddelbar hjelp fra en AI-veileder som er tilgjengelig døgnet rundt, og fortsett der du slapp – på nettet eller i appen.

Kurs
60
Leksjoner
239
Start læringen gratisSe hele kurset

Ofte stilte spørsmål

Er leksjonen «Arkitekturer for SWE-Agent og OpenDevin» gratis?

Ja – hele teksten i «Arkitekturer for SWE-Agent og OpenDevin» er gratis å lese her på nettet. For å øve interaktivt med en innebygd kodeeditor og en AI-veileder som er tilgjengelig døgnet rundt, og for å låse opp resten av AI-agenter-kurset, kan du oppgradere til CoddyKit PRO. Kurset i AI-agenter inneholder totalt 4 leksjoner.

Hva lærer jeg i «Arkitekturer for SWE-Agent og OpenDevin»?

Utforsk kildekoden til to ledende åpne kodeagenter for å se hvordan ekspertene strukturerer verktøygrensesnitt og ledetekster. Du øver på AI-agenter med praktisk kode som du kjører direkte i nettleseren, mens en AI-veileder som er tilgjengelig døgnet rundt, svarer på spørsmålene dine mens du jobber deg gjennom leksjonen.

Trenger jeg erfaring for å begynne med AI-agenter?

Ingen tidligere erfaring er nødvendig. AI-agenter på CoddyKit er lagt opp for både nybegynnere og viderekomne, så De kan begynne her eller helt fra start og lære i Deres eget tempo. Dette er leksjon 4 av 4.

Hvor lang tid tar leksjonen «Arkitekturer for SWE-Agent og OpenDevin»?

De fleste CoddyKit-leksjoner tar omtrent 5–10 minutter. Hver leksjon er kort og interaktiv, slik at De gjør jevne fremskritt og kan fortsette akkurat der De slapp – både på nettet og i appen.

Kan jeg skrive og kjøre kode i denne AI-agenter-leksjonen?

Ja. Alle AI-agenter-leksjoner har en innebygd kodeeditor, slik at De kan skrive og kjøre ekte kode direkte i nettleseren og få umiddelbar tilbakemelding fra AI – uten lokal konfigurering.

Alle leksjonene i dette kurset

  1. Agentmønstre: planlegg–utfør–bekreft
  2. Verktøygrensesnitt for koding (Read, Edit, Bash)
  3. Iterative selvkorrigeringssløyfer
  4. Arkitekturer for SWE-Agent og OpenDevin
← Tilbake til AI-agenter