SWE-agent

SWE-agent 是普林斯顿大学 NLP 组（Princeton NLP）开源的 Agent-Computer Interface 参考 harness，与 SWE-bench 基准深度绑定的研究项目，2026-08 实测 20.1k+ GitHub stars（约数）。

核心概念

🖥️ Agent-Computer Interface（ACI）

• 提出并实现了 ACI（智能体-计算机接口）概念：工具与反馈的呈现方式本身会影响模型能力
• 通过精心设计的命令行界面与反馈机制，显著提升 agent 在真实代码库上的表现

能力定位

• 专注修复已有代码：读取 GitHub issue → 导航不熟悉的代码库 → 生成通过测试的 PR
• 与 SWE-bench 基准深度绑定，长期保持该基准 SOTA 水平
• 作为学术参考实现，常被后续 harness 论文（如 Meta-Harness）引用对比

官方链接

• GitHub：https://github.com/princeton-nlp/SWE-agent