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。