- SWE-bench와 SWE-agent를 만든 Princeton·Stanford 팀이 개발한 최소주의 AI 코딩 에이전트
- 약 100줄의 Python 코드로 구성된 초경량 AI 소프트웨어 엔지니어링 에이전트로, 거대한 설정 파일이나 모노레포 없이 동작
- bash만 도구로 사용하며 LLM의 tool-calling 인터페이스 없이도 어떤 모델과든 호환 가능
- SWE-bench verified 벤치마크에서 74% 이상 달성, Gemini 3 Pro 기준으로도 동일 수준 기록
subprocess.run으로 각 액션을 독립 실행해 상태 유지 쉘 세션이 불필요하고, Docker 전환 시 docker exec로 교체하는 수준의 단순함- 완전 선형 히스토리 구조로 트래젝토리와 LLM에 전달되는 메시지가 동일해 디버깅·파인튜닝에 최적
- 로컬, Docker/Podman, Singularity/Apptainer, Bubblewrap, Contree 등 다양한 샌드박스 환경 배포 지원
- litellm, openrouter, portkey 등을 통해 모든 모델 지원,
/completion 및 /response 엔드포인트와 interleaved thinking 호환
- Meta, NVIDIA, IBM, Essential AI, Nebius, Anyscale, Princeton·Stanford 등에서 채택
- Claude Code 대비 시작 속도가 훨씬 빠르며, 에이전트 스캐폴드 과적합 없이 LLM 자체 성능을 평가하는 베이스라인으로 활용 가능
- CLI(
mini), 배치 추론, 트래젝토리 브라우저, Python 바인딩(DefaultAgent, LitellmModel, LocalEnvironment) 제공
- MIT 라이선스