SWE Agent with LangGraph - 由 LangTalks 开发

这是一个先进的 AI 驱动软件工程智能体，通过智能规划与执行实现代码实现的自动化。该系统基于 LangGraph 构建，旨在提供可靠的多智能体工作流。

⚠️ Alpha 状态：本项目处于活跃开发阶段。功能可能会发生变化，且部分功能尚处于实验性阶段。非常欢迎想要共同塑造 AI 辅助开发未来的早期采用者和贡献者。

端到端展示视频

🚀 功能特性

• 智能代码规划：AI 架构师分析需求并制定详细的实施计划。
• 自动代码生成：开发者智能体通过精确的文件修改来执行计划。
• 多智能体工作流：将规划和实施阶段分离，以提高可靠性。
• 代码库理解：利用 tree-sitter 和语义搜索进行高级代码分析。
• 增量式开发：将任务细化为原子任务，使变更更安全、更易于管理。

🏗️ 系统架构

系统采用两阶段 LangGraph 工作流：

1. 架构师智能体 (Architect Agent) - 研究与规划

架构师智能体执行以下任务：

• 研究代码库结构和模式
• 分析需求并提出假设
• 生成包含原子任务的详细实施计划
• 使用代码搜索和语义理解工具

2. 开发者智能体 (Developer Agent) - 实施

开发者智能体执行以下任务：

• 分步骤执行实施计划
• 精确执行原子代码修改
• 创建新文件并修改现有文件
• 根据原始需求验证所做更改

工作流概览

User Request → Architect (Research & Plan) → Developer (Implement) → Results

关键组件：

• 状态管理：使用 Pydantic 模型在智能体之间实现结构化的数据流
• 工具集成：文件系统操作、代码搜索和结构分析
• 研究管道：基于假设的代码库探索
• 原子化执行：通过细粒度任务确保可靠的实施

🔄 智能体状态管理

系统采用分层状态管理方法，结合 Pydantic 模型以实现类型安全和验证。每个智能体维护自己的状态，同时共享通用实体以确保无缝的数据流。

主智能体状态 (AgentState)

管理整个工作流的顶级协调器状态：

class AgentState(BaseModel):
    implementation_research_scratchpad: Annotated[list[AnyMessage], add_messages]
    implementation_plan: Optional[ImplementationPlan] = None

字段说明：

• implementation_research_scratchpad：研究和规划阶段的消息历史记录
• implementation_plan：由架构师智能体创建并供开发者执行的结构化计划

架构师智能体状态 (SoftwareArchitectState)

管理基于假设驱动探索的研究和规划阶段：

class SoftwareArchitectState(BaseModel):
    research_next_step: Optional[str] = None
    implementation_plan: Optional[ImplementationPlan] = None  
    implementation_research_scratchpad: Annotated[list[AnyMessage], add_messages] = []
    is_valid_research_step: Optional[bool] = None

字段说明：

• research_next_step：当前正在探索的假设或研究方向
• implementation_plan：生成的包含原子任务的结构化计划
• implementation_research_scratchpad：研究对话历史记录和工具输出
• is_valid_research_step：用于研究假设质量的验证标志

工作流：

1. 生成研究假设 → 验证假设 → 执行研究 → 提取实施计划

开发者智能体状态 (SoftwareDeveloperState)

处理架构师计划的分步实施：

class SoftwareDeveloperState(BaseModel):
    implementation_plan: Optional[ImplementationPlan] = None
    current_task_idx: Optional[int] = 0
    current_atomic_task_idx: Optional[int] = 0
    diffs: Optional[Diffs] = None
    atomic_implementation_research: Annotated[list[AnyMessage], add_messages_with_clear]
    codebase_structure: Optional[str] = None
    current_file_content: Optional[str] = None

字段说明：

• implementation_plan：从架构师智能体接收的计划
• current_task_idx：当前正在实施的文件级任务索引
• current_atomic_task_idx：当前任务中原子变更的索引
• diffs：为精确修改文件而生成的代码差异
• atomic_implementation_research：针对当前实施步骤的研究
• codebase_structure：目标代码库结构的当前快照
• current_file_content：当前文件的内容