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　　正在对 Devin 的评估中，团队操纵了 SWE-bench。这是一个由 GitHub 题目和拉取乞求构成的软件工程编制的主动化基准测试。他们以为 SWE-bench 是一个不错的选取，它确定性地评估（通过单位测试）编制处理实际全邦代码库题目的才力，并与 HumanEval 等仅限于独修功能的基准测试分歧。

　　从结果来看，正在 SWE-Bench 根底测试中，无需人类辅助，Devin 就能够处理 13.86% 的题目。而此刻 SOTA 模子，正在没有人类助手的情状下，只可完结 1.96% 的题目。尽管供给了要编辑（辅助）确实实文献，此刻 SOTA 模子也只可处理 4.80% 的题目。

　　整体来讲，SWE-bench 是一个蕴涵 2294 个题目和 GitHub 风行开源 Python 存储库中拉取乞求（pull request）的数据集，目标是测试编制编写切实代码的才力。

　　每个 SWE-bench 实例都蕴涵一个 GitHub 题目和处理该题目的拉取乞求。拉取乞求务必蕴涵一个单位测试，该测试正在代码更改之前失效并正在代码更改之后通过（称为「未能通过」（fail to pass）测试）。diff 分为两个人，即 patch 和 test_patch，分散蕴涵代码更改和测试更改。

　　接着恳求正正在评估的编制依据 GitHub 题目描写和存储库（题目产生时）天生 diff。要是正在修补（patch）编辑后全面单位测试都通过，则该示例被以为是获胜的。

　　正在 SWE-bench 中，大模子（LLM）要么取得一组确切的文献举办编辑（辅助）或者一个独立的编制依据与题目文本的相仿性检索要编辑的文献（无辅助）。动作一个智能体，Devin 不会收到任何文献列外，而是自行导航文献，这与「无辅助」LLM 更具可比性。

　　确切处理 SWE-bench 示例具有离间性，更难的 PR 必要更改数十个文献、维系向后兼容性和 / 或举办豪爽繁复的推理。尽管有辅助，最好的 LLM 也只可抵达 4.80% 的获胜率。

　　团队采用 SWE-bench 来评估智能体，完毕了比 LLM 原始评估更通用的设备电子。

　　团队操纵法式化 prompt 来端到端地运转智能体，恳求它仅正在给出 GitHub 题目描写的情状下编辑代码。正在运转岁月，团队不会向智能体供给任何其他用户输入。

　　存储库被克隆到智能体的情况中。团队只正在 git 史籍记实中保存 base commit 及其 ancestor，以提防音信透露给智能体。值得贯注的是，他们删除了 git Remote，以便 git pull 不起功用。

　　团队将 Devin 的运转时刻局限为 45 分钟，由于与大大都智能体分歧，它具有无刻日运转的才力。要是必要，它能够选取提前终止。

　　一朝智能体运转退出，团队会将全面测试文献重置为原始形态，以防智能体窜改测试。他们获取文献编制中的全面其他 diffs 并将它们提取为补丁。

　　团队运转 SWE-bench 供给的 eval 下令并搜检是否全面测试都通过。

　　团队随机选取了 SWE 基准测试聚合 25% 的题目（即 2294 个中的 570 个），对 Devin 举办了评估。如许做是为了裁减完结基准测试所需的时刻。

　　下图中的基线正在「辅助」设备下举办评估，个中为模子供给必要编辑确实实文献。基线正在「无辅助」设备下显示较差，个中独立的检索编制选取 LLM 编辑的文献，最佳的模子是 Claude 2 + BM25 检索，获胜率为 1.96%。

　　可是团队吐露，辅助或无辅助设备下，其他模子都不行与 Devin 举办肃穆比力。Devin 取得全数存储库并能够自正在浏览文献，因而他们选取更强的数字举办基线比力。团队以为，端到端运转智能体对待 SWE-bench 来说是更自然的设备，如许更好似于实际全邦的软件开辟。

　　Devin 能够奉行众步经营来采纳来自情况的反应。72% 的通过测试必要 10 分钟以上技能完结，这说明迭代才力有助于 Devin 获得获胜。

　　团队对 Devin 的举办了少少定性领会。这里 Devin 仅取得了题目描写和克隆存储库动作输入。

　　Devin 额外肃穆地听命原始题目的指示，尽量不切确。这说明与用户的偏好太甚类似。

　　得益于不妨正在本身情况中运转测试，Devin 不妨矫正差错。对待软件开辟职员来说，不妨举办迭代至合厉重，智能体也应当不妨做到这一点。

　　正在这里，Devin 不妨获胜窜改一大段代码。正在 SWE-bench 中，很众获胜的编辑都是单行 diff，但 Devin 却能同时惩罚众行。

　　这是一个繁复的使命，涉及窜改估量机代数编制以确切惩罚 floor 和 ceiling 对象与能够指定为正或负的值之间的比力运算符。它必要繁复的逻辑推理和众个推导环节。

　　Devin 错选了要编辑确实切类，他编辑的是 frac 类，而不是 floor 类和 ceiling 类。其它，Devin 只编辑了一个比力运算符 __gt__，而 __lt、le__ 和__ge__也必要窜改。此次的编辑错的很离谱。

　　确切的diff能够正在这里找到：。diff 相当繁复，蕴涵豪爽边际情状惩罚和豪爽单位测试，必要深远分析 sympy 代码库。(必要贯注的是，每个测试都务必通过技能通过 SWE-bench 实例）。

　　这项使命席卷为 repo 中的所罕有据集增加分外的返回选项功效。Devin 获胜地对个中几个数据集举办了编辑，示比如下。

　　团队还举办了一项实行，向 Devin 供给了最终的单位测试和题目陈述。正在这种测试驱动开辟设备下，100 个抽样测试的获胜通过率进步到了 23%。(请贯注，对测试自身的任何窜改城市正在评估前被删除）

　　这一结果与 SWE-bench 的其他结果无法比拟，由于智能体能够拜访切实的测试补丁。可是，测试驱动开辟是软件工程中的一种常睹形式，因而这种设备是 SWE-bench 的自然扩展。人类向智能体供给一个必要通过的宗旨测试是人类工程师和智能体团结的一种自然方法，团队希望正在改日看到更众测试驱动的智能体。

　　✅django__django-13321：Devin 正在函数前增加了打印语句，然后运转单位测试，最终依据打印语句编辑文献，从而处理了这个题目。测试用例的存正在使 Devin 不妨轻松地举办调试。

　　✅django_django-16983：新单位测试断言会发出 queqie 的差错音书：filter_horizontal [0] 的值不行席卷 [...]。要是不了解差错音信确实实讲话，就不恐怕通过测试。这突显了基准测试的一个题目，并说明要是没有测试补丁，就不恐怕取得完好的分数。

　　与此同时，Devin 揭橥后几天，社区依然展示「复刻版」。推特用户 @antonosika 操纵 GPT 和少少开源项目对 Devin 举办复刻，他吐露无需代码即可制制 Devin。

　　诈骗 gptme 的下令行界面（CLI）来连合前后端，从而构修一个完美的使用圭臬。

　　其它再有 BabelCloud，它也是一个好似于 Devin 的 AI 软件工程师，不妨独立完结相对繁复的前后端使命。

　　从博客和视频中能够看到，该项目能够操纵 Babel Agent 举办工程软件开辟，好比测试 Claude 3 的可用性、编写后端处分编制、集成 Stripe 付出编制等。Babel Agent 的整体功效席卷如下：

　　自助使命领会。Babel Agent 能够依据需求文档自助安排和领会使命，并一一奉行。

　　自助编码、编译和调试。Babel Agent 不只能够自助编写、编译代码，还能够依据编译中的题目反应自助调试，就像人类圭臬员的办事流程雷同。

　　独立题目的自助商酌。当使命是集成 Claude 3 时，Babel Agent 会自助摸索 SDK，找到文档，编写代码，然后对其举办测试和验证。

　　自助测试。Babel Agent 能够编写主动化测试代码、奉行测试并自行矫正题目。

　　寻求人类助助。当遭遇不清楚的恳求或没有供给须要的音信时，Babel Agent 会寻求人工助助。其它正在测验分歧手段后无法完结使命时，它也会做同样的工作。

　　迭代开辟。Babel Agent 援助对需求的迭代更改和对正在线题目的自助矫正。

　　3月22日下昼，来自复旦大学、波形智能、亚马逊云科技的专家学者和本领大咖们，将重心分享大模子才力对齐、长文本、Claude 3等议题[机灵]

　　原题目：《首个AI软件工程师Devin完美本领陈诉出炉，再有人用GPT做出了「复刻版」》

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