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我们开发了一款AI软件工程师，解决了SWE基准测试中48.60%的问题，完全开源。
内容提要
Composio推出SWE-Kit工具包，帮助用户构建自定义AI编码代理，支持本地自动化编码工作流程，并通过SWE-bench进行效率测试。该开源工具可与GitHub、Jira等集成，自动化软件开发的多个方面。
关键要点
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Composio推出SWE-Kit工具包，帮助用户构建自定义AI编码代理。
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SWE-Kit是一个启动模板，包含构建AI编码代理所需的所有工具包。
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这些代理可以在本地端到端运行，以自动化编码工作流程。
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使用LangGraph构建的开源AI代理在SWE-bench上进行了效率测试，得分为48.60%和41%。
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SWE-bench是一个基准测试，包含2200多个来自Django、Flask等库的真实Python问题。
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SWE-Kit提供了多种工具，包括代码分析工具、文件工具、Shell工具和Git工具。
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用户可以将SWE-Kit与GitHub、Jira、Linear、Slack等集成，构建完整的AI软件工程师。
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可以自动化软件开发工作流程的多个方面，包括编写代码、重构代码、测试、文档和项目管理。
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SWE-Kit代理的架构解释可以在LangChains的博客上找到。
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鼓励用户立即开始使用SWE-Kit构建自定义本地编码代理。
延伸解读
SWE-Kit的实用性
SWE-Kit工具包为开发者提供了构建自定义AI编码代理的全面支持，能够自动化多个软件开发流程。这种灵活性使得开发者可以根据项目需求调整工具，提升工作效率，尤其适合需要频繁重构和测试的项目。
集成与扩展性
SWE-Kit支持与多种流行工具（如GitHub、Jira和Slack）的集成，用户可以根据团队的工作流程进行定制。这种集成能力不仅提高了团队协作效率，还能简化项目管理，适应不同规模的开发需求。
基准测试的重要性
SWE-Kit在SWE-bench基准测试中获得的48.60%和41%的成绩，反映了其在处理真实世界Python问题上的能力。开发者在选择工具时，应关注这些基准测试结果，以评估工具的实际应用效果和可靠性。
延伸问答
SWE-Kit工具包的主要功能是什么？
SWE-Kit工具包帮助用户构建自定义AI编码代理，支持本地自动化编码工作流程。
SWE-bench是什么，它的作用是什么？
SWE-bench是一个基准测试，包含2200多个真实Python问题，用于测试AI代理的效率。
SWE-Kit如何与其他工具集成？
SWE-Kit可以与GitHub、Jira、Linear、Slack等工具集成，构建完整的AI软件工程师。
使用SWE-Kit可以自动化哪些软件开发工作流程？
可以自动化编写代码、重构代码、测试、文档和项目管理等多个方面。
SWE-Kit的开源特性有什么优势？
SWE-Kit是完全开源的，用户可以修改代码并添加外部集成，灵活性高。
SWE-Kit在SWE-bench上的测试结果如何？
使用LangGraph构建的开源AI代理在SWE-bench上得分为48.60%和41%。
