Open SWE：开源软件工厂

项目简介

Open SWE 是 LangChain 基于 Deep Agents 构建的开源软件工厂，目标是把工程工作变成可重复的系统：调查代码库、实现改动、验证结果，并交付 Pull Request。它还会审查 PR、学习仓库特定的审查偏好、监控 CI 并响应反馈。项目主要使用 Python 编写，采用 MIT 许可证，可部署在自己的基础设施中。

主要功能

• 构建：调查仓库、编辑代码、运行针对性验证，并创建或更新 Pull Request。
• 并行：使用子代理进行研究与独立工作。
• 审查：按需或自动审查，将结果发布到 GitHub，并从历史反馈中学习。
• 调查：通过只读的 PR 聊天理解改动，不实际修改代码。
• 运维：安排周期性任务，用 /baby-sit 监控已选择的 PR，诊断失败并只重跑有证据支持的偶发任务。
• 自定义：选择模型、推理强度、指令、技能、集成和沙箱提供商。
• 可从 dashboard、GitHub issue/PR 对话或 Slack 开始和继续工作；在 Linear 中提及或委派 issue 也能打开代理会话。
• 云端编码的后续消息会复用线程上下文和沙箱，独立线程可并行运行。

工作原理

Deep Agents 提供规划、文件系统、shell、技能和子代理等基础能力；LangGraph 提供持久化执行与线程状态。Open SWE 在其上增加工程工具、集成、授权和用户界面。云端编码运行在持久化的、按线程隔离的 Linux 沙箱中；无法访问的编码沙箱不会被静默替换。LangSmith 是默认的沙箱与追踪提供商，也可以配置其他提供商和本地执行。PR 聊天不需要沙箱。

安装与使用

README 说明项目仍在积极开发中，暂不接受 issue 或外部贡献，可以浏览和 fork 代码，但不保证正确性、稳定性和兼容性。如需自行部署，需要参考仓库中的安装指南 docs/INSTALLATION.md。按原样部署需要 Managed Deep Agents 来运行代理；没有它时，建议 fork 并适配到自己的运行时。

注意事项

• 沙箱拥有强大的工具，且可能具备网络访问能力；应使用最小权限凭据、限制仓库和集成，并按部署情况调整审批策略。
• 工作流文件的审批提示用于保护检测到的 Git push，但并非覆盖所有 shell 或 API 写入。
• 本地执行不提供云端沙箱的隔离。
• MIT 许可证只覆盖 Open SWE 自身代码，不覆盖 vendor/ 目录下的内容。

本作品整理自 GitHub 开源项目 langchain-ai/open-swe，原作者 @langchain-ai，许可证 MIT。中文介绍由 AI 根据项目 README 整理，以原仓库为准。