LangChain में, हम टर्मिनल, Slack, Linear, GitHub और CI से सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग एजेंटों के साथ बातचीत करते हैं।
अलग-अलग वर्कफ़्लो के लिए अलग-अलग एजेंट चाहिए। लोकल कोडिंग इंटरैक्टिव होनी चाहिए। क्लाउड कोडिंग बैकग्राउंड में चलनी चाहिए और PR खोलने चाहिए। कोड रिव्यू सावधानीपूर्वक और GitHub से जुड़ा होना चाहिए। रिपॉजिटरी डॉक्यूमेंटेशन कोड के करीब रहना चाहिए और एजेंटों को उपयोगी संदर्भ देना चाहिए।
हमने उस सिस्टम को ओपन-सोर्स टूल्स के एक सेट के रूप में बनाया है:
- dcode लोकल कोडिंग के लिए
- OpenSWE क्लाउड कोडिंग एजेंटों के लिए
- OpenSWE Review स्वचालित कोड रिव्यू के लिए
- OpenWiki रिपॉजिटरी डॉक्यूमेंटेशन और एजेंट मेमोरी के लिए
एक साथ, ये हमारी सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग एजेंट फैक्ट्री बनाते हैं। यह वह आकार है जिसका हम आंतरिक रूप से उपयोग करते हैं: लोकल एजेंट, क्लाउड एजेंट, रिव्यू एजेंट, रिपॉजिटरी मेमोरी, ओपन मॉडल और पूरे सिस्टम में LangSmith ट्रेस।
ओपन सोर्स क्यों मायने रखता है
सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग एजेंट कोड पढ़ते हैं, कोड संपादित करते हैं, PR की समीक्षा करते हैं और इंजीनियरिंग वर्कफ़्लो में भाग लेते हैं। टीमों को यह समझने और नियंत्रित करने की आवश्यकता है कि वे एजेंट कैसे व्यवहार करते हैं।
यह मुश्किल है अगर एजेंट एक बंद सिस्टम है। आप प्रदाता के समर्थित मॉडल, रिव्यू व्यवहार, इंटीग्रेशन और ऑब्ज़र्वेबिलिटी तक सीमित हैं।
हम ऐसे एजेंट चाहते हैं जिन्हें टीमें निरीक्षण, संशोधित और अपने स्वयं के वर्कफ़्लो में अनुकूलित कर सकें, जिसमें उनके स्वयं के रिव्यू मानक, रिपॉजिटरी परंपराएं, मॉडल विकल्प और आंतरिक उपकरण शामिल हैं। यही कारण है कि ये प्रोजेक्ट ओपन सोर्स हैं।
टुकड़े
dcode
dcode वह लोकल कोडिंग एजेंट है जिसका हम टर्मिनल से उपयोग करते हैं।
CLI और एजेंट रनटाइम आपकी मशीन पर स्थानीय रूप से चलते हैं, जबकि मॉडल अभी भी होस्ट किया जा सकता है। यह डेवलपर्स को बड़े कोडिंग मॉडल का उपयोग करते हुए सीधे स्थानीय रिपॉजिटरी के खिलाफ काम करने देता है जो लैपटॉप पर नहीं चल सकते हैं।
हम dcode का उपयोग इंटरैक्टिव कोडिंग कार्यों के लिए करते हैं: रिपॉजिटरी की खोज करना, संपादन करना और टर्मिनल से कार्यान्वयन कार्य चलाना।
OpenSWE
OpenSWE वह क्लाउड कोडिंग एजेंट है जिसका हम उपयोग करते हैं जब काम बैकग्राउंड में होना चाहिए।
बहुत सारे इंजीनियरिंग कार्य टर्मिनल के बाहर शुरू होते हैं। Slack में एक बग आता है। Linear में एक फीचर अनुरोध रहता है। एक रिपॉजिटरी रखरखाव कार्य को शेड्यूल पर चलाने की आवश्यकता होती है।
OpenSWE को Slack, Linear, GitHub या वेब UI से ट्रिगर किया जा सकता है। यह क्लाउड में चलता है, कोड पर काम करता है, और पूरा होने पर एक पुल रिक्वेस्ट खोल सकता है।
आंतरिक रूप से, यह हमारे सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले एजेंट वर्कफ़्लो में से एक बन गया है। पिछले सप्ताह में, हमने OpenSWE को लगभग 1,000 बार केवल Slack से ट्रिगर किया, Linear या UI उपयोग को शामिल नहीं किया।
क्योंकि OpenSWE क्लाउड में एक सैंडबॉक्स में चलता है, हम किसी के स्थानीय वातावरण को बांधे बिना कई कोडिंग एजेंटों को समानांतर में चला सकते हैं।
OpenSWE में एजेंट के काम का निरीक्षण करने, क्लाउड कोडिंग एजेंट से चैट करने, मॉडल और प्रॉम्प्ट कॉन्फ़िगर करने, एनालिटिक्स देखने और शेड्यूल्ड ऑटोमेशन सेट करने के लिए एक UI भी शामिल है।
OpenSWE Review
OpenSWE Review GitHub से जुड़ता है और स्वचालित रूप से पुल रिक्वेस्ट की समीक्षा करता है। यह कोड मर्ज होने से पहले बग और रिग्रेशन की पहचान करता है।
यह बाहरी बेंचमार्क पर भी बहुत अच्छा प्रदर्शन करता है। ऑफ़लाइन कोड रिव्यू बेंचमार्क पर, OpenSWE Review GPT-5.5 को मध्यम रीज़निंग के साथ चलाने पर 47% स्कोर करता है। यह इसे कुल मिलाकर #6 और ओपन-सोर्स कोड रिव्यू एजेंटों में #1 स्थान देता है।
कोड रिव्यू अत्यधिक संगठन-विशिष्ट है। टीमें इस बात में भिन्न होती हैं कि वे किन मुद्दों की परवाह करती हैं, वे टिप्पणियां कैसे तैयार करती हैं, और वे कब चाहती हैं कि कोई एजेंट ब्लॉक करे, सुझाव दे, या चुप रहे।
OpenSWE Review हमें एक मजबूत डिफ़ॉल्ट देता है जिसे हम प्रॉम्प्ट, वर्कफ़्लो, मॉडल विकल्प और रिपॉजिटरी-विशिष्ट व्यवहार को बदलकर अनुकूलित कर सकते हैं।
OpenWiki
OpenWiki Google के Open Knowledge Format का उपयोग करके कोडबेस डॉक्यूमेंटेशन उत्पन्न और बनाए रखता है।
डॉक्स कोड के साथ रहते हैं और GitHub एक्शन के माध्यम से स्वचालित रूप से अपडेट रखे जाते हैं। यह मनुष्यों और एजेंटों दोनों को रिपॉजिटरी के लिए एक बनाए रखा ज्ञान परत देता है, बिना डॉक्स को बनाए रखने की चिंता किए (OpenWiki आपके लिए ऐसा करता है!)।
यदि किसी एजेंट को हर बार चलने पर रिपॉजिटरी की आर्किटेक्चर को फिर से खोजना पड़ता है, तो यह टोकन बर्बाद करता है और महत्वपूर्ण परंपराओं को याद करता है। OpenWiki कोडिंग और रिव्यू एजेंटों को एक बेहतर प्रारंभिक बिंदु देता है, जबकि एक स्वचालित-अपडेट प्रवाह का समर्थन करता है ताकि आपको अपने एजेंट डॉक्स को बनाए रखने के बारे में फिर कभी सोचने की आवश्यकता न हो।
स्टैक
डीप एजेंट
dcode, OpenSWE, OpenSWE Review और OpenWiki सभी डीप एजेंट पर बनाए गए हैं।
वर्कफ़्लो अलग हैं, लेकिन वे समान अंतर्निहित एजेंट आधार साझा करते हैं। यह हमें लोकल कोडिंग, क्लाउड कोडिंग, रिव्यू और डॉक्यूमेंटेशन में एजेंटों को बनाने, अनुकूलित करने और सुधारने का एक सुसंगत तरीका देता है। कोड, संसाधनों और इंजीनियरिंग जानकारी को साझा करना और भी आसान हो जाता है जब वे सभी एक ही फ्रेमवर्क में बनाए जाते हैं।
ओपन मॉडल
हमने स्टैक को ओपन मॉडल के लिए अनुकूलित किया है।
SWE एजेंट जल्दी से महंगे हो जाते हैं जब वे किसी संगठन में चलते हैं। लोकल कोडिंग, क्लाउड कोडिंग, कोड रिव्यू, डॉक्यूमेंटेशन, शेड्यूल्ड रखरखाव और बार-बार रिपॉजिटरी विश्लेषण सभी टोकन का उपयोग करते हैं।
ओपन मॉडल हमें लागत (मुख्य कारण), विलंबता और डिप्लॉयमेंट विकल्पों पर अधिक नियंत्रण देते हैं। वे टीमों को विभिन्न कार्यों को विभिन्न मॉडलों पर रूट करने, ओपन कोडिंग मॉडल के साथ प्रयोग करने, या अपने स्वयं के रिपॉजिटरी और वर्कफ़्लो के लिए मॉडल को फ़ाइन-ट्यून करने की भी अनुमति देते हैं।
LangSmith
हम इन एजेंटों को LangSmith से ट्रेस करते हैं।
जब कोई एजेंट PR खोलता है, रिव्यू टिप्पणी छोड़ता है, या किसी कार्य पर विफल होता है, तो ट्रेस उन फ़ाइलों को दिखाते हैं जिनकी उसने जांच की, वह संदर्भ जो उसने लोड किया, वे टूल कॉल जो उसने किए, और जहां वह अटक गया।
वे ट्रेस हमें व्यक्तिगत रन को डीबग करने और समय के साथ सिस्टम में सुधार करने में मदद करते हैं। हम उनका उपयोग विफलता मोड की पहचान करने, प्रॉम्प्ट में सुधार करने, मॉडलों की तुलना करने और LangSmith Engine के साथ निरंतर सुधार वर्कफ़्लो में उच्च-गुणवत्ता वाले उदाहरणों को फीड करने के लिए करते हैं।
कोडिंग एजेंटों के लिए Engine एक नया वर्कफ़्लो है जिसके साथ हम प्रयोग कर रहे हैं, जहां हम Engine को कोडिंग एजेंट ट्रेस पर चलाते हैं, कमियों की पहचान करते हैं और ऑप्टिमाइज़ेशन प्रस्तावित करते हैं। चूंकि LangChain में प्रत्येक कर्मचारी से प्रत्येक कोडिंग एजेंट रन ट्रेस किया जाता है, Engine इन ऑप्टिमाइज़ेशन को विशिष्ट इंजीनियरों के ट्रेस पर व्यक्तिगत रूप से नहीं, बल्कि पक्षी दृष्टि से पहचानने और करने में सक्षम है।
अपनी खुद की सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग एजेंट फैक्ट्री बनाएं
यह स्टैक दर्शाता है कि हम LangChain में सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग एजेंटों का उपयोग कैसे करते हैं, लेकिन टुकड़े ओपन सोर्स हैं ताकि अन्य टीमें उन्हें अनुकूलित कर सकें और अपनी सॉफ्टवेयर फैक्ट्री पर पूर्ण नियंत्रण बनाए रख सकें।
आप छोटे से शुरू कर सकते हैं:
- लोकल कोडिंग के लिए dcode का उपयोग करें।
- Slack, Linear, GitHub या वेब UI से कोडिंग एजेंट चलाने के लिए OpenSWE जोड़ें।
- स्वचालित PR रिव्यू के लिए OpenSWE Review चालू करें।
- मनुष्यों और एजेंटों के लिए रिपॉजिटरी ज्ञान बनाए रखने के लिए OpenWiki का उपयोग करें।
- यदि आप पूरे सिस्टम में ऑब्ज़र्वेबिलिटी और सुधार लूप चाहते हैं तो ट्रेस को LangSmith से कनेक्ट करें।
लक्ष्य प्रत्येक इंजीनियरिंग वर्कफ़्लो को एक एजेंट इंटरफ़ेस में स्थानांतरित करना नहीं है। यह सही एजेंटों को उन स्थानों पर रखना है जहां इंजीनियरिंग का काम पहले से होता है, पर्याप्त नियंत्रण के साथ ताकि वे आपकी रिपॉजिटरी, मॉडल और टीम की परंपराओं में फिट हों।
