- SWE-bench और SWE-agent बनाने वाली Princeton·Stanford टीम द्वारा विकसित मिनिमलिस्ट AI coding agent
- लगभग 100 लाइन Python code से बना एक बेहद हल्का AI software engineering agent, जो बड़े config files या monorepo के बिना काम करता है
- केवल bash को टूल के रूप में इस्तेमाल करता है, और LLM के tool-calling interface के बिना भी किसी भी मॉडल के साथ compatible है
- SWE-bench verified benchmark में 74% से अधिक हासिल, और Gemini 3 Pro के आधार पर भी वही स्तर दर्ज
subprocess.run के जरिए हर action को independent execution में चलाता है, इसलिए stateful shell session की जरूरत नहीं होती, और Docker में बदलने पर बस docker exec से replace करना जितना सरल है- पूरी तरह linear history structure के साथ, trajectory और LLM को भेजे जाने वाले messages एक जैसे रहते हैं, जिससे debugging और fine-tuning के लिए यह आदर्श है
- local, Docker/Podman, Singularity/Apptainer, Bubblewrap, Contree सहित कई sandbox environments में deployment सपोर्ट
- litellm, openrouter, portkey आदि के जरिए सभी मॉडल सपोर्ट,
/completion और /response endpoints तथा interleaved thinking के साथ compatible
- Meta, NVIDIA, IBM, Essential AI, Nebius, Anyscale, Princeton·Stanford आदि में अपनाया गया
- Claude Code की तुलना में शुरुआत की गति काफी तेज, और agent scaffold overfitting के बिना LLM की अपनी performance का मूल्यांकन करने के लिए baseline के रूप में उपयोगी
- CLI(
mini), batch inference, trajectory browser, और Python bindings (DefaultAgent, LitellmModel, LocalEnvironment) उपलब्ध
- MIT लाइसेंस
1 टिप्पणियां
अब सीधे एजेंट डेवलपमेंट करना आसान होता जा रहा है।