在编程与人工智能的交叉领域，一个令人瞩目的新进展悄然诞生。一支由SWE-bench和SWE-agent核心团队组成的精英队伍，近日推出了他们的最新力作——mini-SWE-agent。
这款开源项目以极简主义为核心，仅凭约100行的核心代码，便展现出了惊人的效能。它无需任何额外插件，仅凭基础命令即可运行，且兼容所有主流语言模型，支持本地终端部署与使用。如此精简的架构下，mini-SWE-agent在SWE-bench上的表现却毫不逊色，轻松解决了65%的问题，与原版相比毫不逊色，甚至在某些方面更胜一筹。
SWE-agent，这一拥有16.8k GitHub Star的开源项目，旨在让agent自动修复GitHub上真实项目中的代码Bug。然而，原版的SWE-agent基于复杂的LangChain构建，涉及多工具、多轮对话管理，任务流程繁琐，且需要安装多个依赖，精调工具调用逻辑。随着语言模型性能的不断提升，构建一个有用的代理已经不再需要这些繁琐的工具和接口。
mini-SWE-agent正是在这样的背景下应运而生。它摒弃了复杂的依赖和工具调用接口，仅使用操作系统的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，无需通过独立的“tool call”协议，从而实现了对任何语言模型的兼容。mini-SWE-agent还采用了线性历史记录和独立单步执行的方式，使得在沙盒中执行操作变得简单且易于扩展。
相较于SWE-agent，mini-SWE-agent的极简代码和依赖无疑是其最大的亮点。它本身仅约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。同时，它还取消了SWE-agent依赖的复杂YAML配置，采用代码内置模板，并提供直观的命令行工具。用户可以通过简单的mini命令快速启动代理，或使用mini-v启动可视化界面。
除了极简的代码和依赖外，mini-SWE-agent还支持多样的运行环境。它内置支持多种容器与虚拟化环境（如Docker、Podman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。同时，它还保留了高性能和实用工具，如批量推理和轨迹浏览器等，帮助用户进行大规模评测和决策分析。代理提供的可视化界面更是让开发者能够交互式地观察执行过程，极大地提升了使用体验。
对于日常开发者而言，mini-SWE-agent既可以作为简单的命令行工具使用，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。这无疑为开发者们提供了一个更加便捷、高效的编程辅助工具。
SWE-bench和SWE-agent项目的发起源于一次20多分钟的讨论。项目团队意识到GitHub上的真实Issue与PullRequest是评估语言模型编程能力的绝佳素材，于是催生了SWE-bench这一经典benchmark。而mini-SWE-agent则是在此基础上的进一步创新与简化，旨在成为更加轻量、高效的编程agent。
