Agentless
Agentless是一种无需代理的自动解决软件开发问题的方法。，Agentless是一种无需代理的自动解决软件开发问题的方法。它通过定位、修复和补丁验证三个阶段来解决每个问题。Agentless利用分层过程定位故障到特定文件、相关类或函数，以及细粒度的编辑位置。然后，Agentless根据编辑位置采样多个候选补丁，并选择回归测试来运行，生成额外的复现测试以复现原始错误，并使用测试结果重新排名所有剩余补丁，以选择一个提交。Agentless是目前在SWE-bench lite上表现最佳的开源方法，具有82个修复（27.3%的解决率），平均每问题成本0.34美元
工具简介与核心定位
需求人群 目标受众为软件开发者、编程爱好者以及需要自动化解决软件问题的团队。Agentless通过自动化的方式减少手动调试和修复软件问题的工作量，提高开发效率，降低成本，特别适合需要快速迭代和维护大型代码库的团队。 使用场景 案例一：在SWE-bench lite上，Agentless实现了82个修复，解决率达27.3%。 案例二：与Claude 3.5 Sonnet集成后，Agentless在SWE-bench lite和verified上的解决率分别达到40.7%和50.8%。 案例三：Agentless 1.5版本发布，提供了更高效的软件问题自动解决能力。 产品特色 • 定位（Localization）：Agentless采用分层方法定位故障到特定文件、类或函数和细粒度编辑位置。 • 修复（Repair）：Agentless根据编辑位置采样多个候选补丁，以简单的diff格式呈现。 • 补丁验证（Patch Validation）：Agentless选择回归测试并生成复现测试以复现原始错误，使用测试结果重新排名所有补丁，选择最佳补丁提交。 • 集成Claude 3.5 Sonnet：Agentless与Claude 3.5 Sonnet集成，提高了解决率。 • 支持多文件编辑：Agentless支持对多个文件进行编辑，增强了其修复能力。 • 预提交钩子（Pre-commit hooks）：为了代码风格的标准化，Agentless支持预提交钩子。 • 环境设置简单：通过简单的命令行操作即可创建环境并安装所需依赖。 使用教程 1. 克隆Agentless仓库到本地：使用`git clone https://github.com/OpenAutoCoder/Agentless.git`命令。 2. 进入Agentless目录：使用`cd Agentless`命令。 3. 创建并激活Python虚拟环境：执行`conda create -n agentless python=3.11`和`conda activate agentless`命令。 4. 安装依赖：运行`pip install -r requirements.txt`安装所需依赖。 5. 配置环境变量：执行`export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:$(pwd)`命令。 6. 安装预提交钩子（如需贡献代码）：运行`pre-commit install`命令。 7. 导出OpenAI API密钥：设置环境变量`export OPENAI_API_KEY={key_here}`。 8. 运行Agentless：根据具体问题运行Agentless的相应命令。
ADK 综合性能评测
核心特色与功能亮点 (Key Features)
典型应用场景与适用行业
核心能力
官方新手上手实操教程指南
1-STEP TUTORIAL安装Agentless插件或打开在线IDE；2. 在编程环境中输入需求或代码片段；3. AI实时提供代码建议、补全和优化；4. 测试运行代码，确认功能正确后集成使用。
1. 安装Agentless插件或打开在线IDE；2. 在编程环境中输入需求或代码片段；3. AI实时提供代码建议、补全和优化；4. 测试运行代码，确认功能正确后集成使用。
同类其它推荐 AI 工具
关于 Agentless 的常见问题
Agentless通常提供免费试用或免费基础版本，高级功能和更大使用量需要付费订阅。具体价格方案请以官网最新信息为准。
正规的编程工具通常会采取数据加密和隐私保护措施，但建议避免上传敏感个人信息或商业机密内容。使用前请仔细阅读产品的隐私政策。
Agentless适合对编程有需求的人群使用，包括个人用户、自由职业者、中小企业以及大型企业的相关部门。具体适用场景因产品定位而异。
主流AI编程工具通常支持Python、JavaScript、TypeScript、Java、Go、C++等主流语言，具体支持列表因产品而异。
可以在公司项目中使用，但建议关注代码安全和开源协议合规性问题，不建议直接上传公司核心代码。