SWE-agent/mini-swe-agent

项目介绍

mini-swe-agent 是一个刻意做小的软件工程智能体。核心 agent 类约 100 行 Python；除 bash 外没有其他工具，不依赖模型的 tool-calling 接口，消息历史完全线性，每个动作都通过 subprocess.run 独立执行，而不是维持一个常驻 shell 会话（agent 类、设计动机）。

它适合希望读懂并改造编码智能体的开发者，也适合想要一个简单基线来做微调或 RL、而不是用过度拟合脚手架的研究者。项目提供 CLI（mini）、SWE-bench 批量评测、轨迹浏览器和 Python 绑定。模型通过 LiteLLM 接入，也支持 OpenRouter、Portkey 以及 /completion 和 /response 端点（README）。

快速使用

前提是装好 Python，并准备好所配置模型服务的 API key。最快的方式是把 CLI 装进隔离环境：

pip install uv && uvx mini-swe-agent

也可以装进当前环境：

pip install mini-swe-agent
mini

需要改源码时从仓库安装：

pip install mini-swe-agent
mini

随后在 CLI 里用自然语言给出任务。模型凭据和配置方式见快速入门与全局配置。作为库调用时：

agent = DefaultAgent(
    LitellmModel(model_name=...),
    LocalEnvironment(),
)
agent.run("Write a sudoku game")

使用约束

• 当前为 v2，旧版本保留在 v1 分支，已有配置需按迁移指南调整。
• 实际工作靠执行 shell 命令，所以沙箱很关键。项目提供 Docker/Podman、Singularity/Apptainer、bubblewrap 等环境，但本地环境会直接在你的机器上执行（README）。
• 批量评测面向基准测试，需要对应的 SWE-bench 式环境。另有一条 HN 讨论提到 SWE-bench-Pro 环境的问题，跑基准前值得留意。
• 每个动作都是独立子进程，步骤之间没有有状态的 shell；FAQ 解释了这样设计的原因和影响（FAQ）。
• 许可证为 MIT。

HotRepo 点评

在 2026-11-08 的 Python 日榜上，mini-swe-agent 排第 11，当天新增 84 Star，总 Star 为 9,359。对一个 2025 年年中就出现的项目来说，这是持续的关注度。更有参考价值的是 2025-07-25 的 Show HN 讨论：作者把目标定为「在基准上接近 SOTA 的最简单智能体」，评论者也多在讨论设计本身——有人指出整个 agent 代码几乎一屏就能读完，很适合学习和改造（评论）；另有评论者认为由 agent 自己掌管对话历史是自主智能体的正确设计（评论）。2025 年报道的 65% 与 README 现在声称的 >74% 之间的差距，更多反映模型进步而非智能体复杂度增加，这恰好也是项目想说明的事。