GitHubの問題を自律的に解決するオープンソースのAIプログラマー

プリンストン大学のNLP研究グループは、GitHubの問題を自律的に解決するために大規模言語モデル（GPT-4など）を活用した革新的なオープンソースAIプログラマー「SWE-agent」を開発しました。

SWE-agentは、エージェントとコンピューターのインターフェース（ACI）を通じて、大規模モデルに最適化されたコマンドとフィードバックを利用することで、従来のツールを大幅に上回る性能を実現。ユーザーへの積極的なフィードバック、高レベルなコード変更の提案、直接的なコード編集機能などを備えています。

GitHub上の問題解決においても、SWE-agentは従来の手法に比べて解決時間を大幅に短縮。平均応答時間はわずか93秒で、完全なSWE-benchテストセットの12.29％の問題を解決するという最先端の性能を示しています。AIが問題点を特定し明確な解決策を提示することで、トラブルシューティングプロセスが大幅に簡素化されます。

Image Source: Capture from Github

先日、同じ目的で開発されたDevinが大きな話題を呼びましたが、今回は同等の性能を持ったものがオープンソースで公開された、ということで、多くのソフトウェアエンジニアに好意的に受け止められています。

SWE-agentは、ソフトウェアエンジニアの仕事を補完し、スピード、正確性を向上させるもので、置き換えるものではない、とされていますが、今後こうしたツールが導入されることで、開発に関わる人数や工数が劇的に減ることに間違いありません。筆者の周りでも、現実にプログラマー、特にコーディングのみを行う人のレイオフが始まっています。ただ、アメリカ全体をマクロで見ると、AI関連のスタートアップが急増している中で、エンジニアの需要は全体としては減っていないので、ソフトウェアエンジニアはいち早くこのトレンドに乗って、SWE-agentのような新しいツールを使いこなしていくことが求められています。