A LangChain kiadta az Open SWE nyílt forráskódú keretrendszert

Belső fejlesztői ügynökök mintájára készült

A LangChain szerint az elmúlt évben több mérnöki szervezet is olyan belső kódoló ügynököket épített, amelyek a fejlesztőcsapatok mellett működnek. A Stripe Minions, a Ramp Inspect, a Coinbase pedig Cloudbot néven hozott létre ilyen rendszert.

Ezek a megoldások a fejlesztők meglévő munkafolyamataiba illeszkednek, például Slack, Linear és GitHub használatával. A LangChain közlése szerint a külön fejlesztett rendszerek hasonló felépítéshez jutottak el. Ide tartoznak az elszigetelt felhős homokozók, a gondosan kiválasztott eszközkészletek, az alügynökök összehangolása és a fejlesztői munkafolyamatokkal való integráció.

Az Open SWE ezeknek a mintáknak a testre szabható, nyílt forráskódú megvalósítását adja. A keretrendszer a Deep Agents és a LangGraph alapjaira épül. A LangChain 2026. március 17-i blogbejegyzése szerint kiindulópontként szolgálhat olyan szervezeteknek, amelyek belső kódoló ügynökök bevezetését vizsgálják.

Elszigetelt környezet és válogatott eszközök

Az Open SWE minden feladatot saját, elszigetelt felhős homokozóban futtat. Ez egy távoli Linux-környezet teljes parancssori hozzáféréssel. A kód repositoryját a rendszer bemásolja, az ügynök teljes jogosultságot kap, a hibák pedig ezen a környezeten belül maradnak.

A keretrendszer több homokozószolgáltatót támogat, köztük a Modalt, a Daytonát, a Runloopot és a LangSmitht. Saját háttérrendszer is megvalósítható. Egy beszélgetési szálhoz tartós homokozó tartozik, amelyet a rendszer a későbbi üzeneteknél újra felhasznál. Ha a környezet elérhetetlenné válik, automatikusan újra létrejön, és több feladat párhuzamosan is futhat, külön homokozóban.

Az Open SWE alapvető eszközei közé tartozik a parancsok futtatása, weboldalak Markdown formátumú lekérése, API-hívások indítása, Git-commit készítése és GitHub draft pull request megnyitása. Emellett Linear-kommentek és Slack-szálakban küldött válaszok is kezelhetők. A Deep Agents fájlkezelő, kereső, tervező és alügynök-indító eszközöket is biztosít.

Kontextus, alügynökök és fejlesztői integrációk

Az ügynök a repository gyökerében található AGENTS.md fájlból olvashatja ki a csapat szabályait, tesztelési követelményeit, architekturális döntéseit és egyéb fejlesztési mintáit. Ezen felül a teljes Linear-feladat vagy Slack-szál előzményeit is megkapja, így a feladat végrehajtása előtt rendelkezésére áll a kapcsolódó kontextus.

A komplexebb munkát az Open SWE alügynökökre bonthatja. Ezek saját köztesréteggel, teendőlistával és fájlműveletekkel dolgoznak. A köztesrétegek közben meghatározott szabályokat hajtanak végre. A rendszer például a futás közben érkező Linear-kommenteket vagy Slack-üzeneteket a következő modellhívás előtt beilleszti, szükség esetén pedig commitot készít és pull requestet nyit.

A használat Slackben, Linearban és GitHubon is kezdeményezhető. Slackben a botot egy szálban kell megemlíteni, Linearban az issue-hoz fűzött kommentben lehet megszólítani az @openswe címkét, GitHubon pedig az ügynök által létrehozott pull request kommentjeiben lehet további javítást kérni. A rendszer a kapcsolódó üzenetekhez azonosítható szálazonosítót készít, így a folytatólagos kérések ugyanahhoz az ügynökhöz kerülnek.

Ellenőrzések és testre szabhatóság

Az ügynököt a LangChain közlése szerint arra utasítják, hogy commit előtt futtasson formázókat, lintelőket és teszteket. Ha a pull request megnyitása elmarad, az open_pr_if_needed köztesréteg biztonsági tartalékként elvégzi ezt a lépést. A validáció további CI-ellenőrzésekkel, vizuális ellenőrzéssel vagy felülvizsgálati kapukkal bővíthető.

A Deep Agents fájlalapú memóriája a hosszú kódolási feladatok közben keletkező nagy eredményeket a beszélgetési előzmények helyett fájlokba helyezheti. A beépített write_todos eszköz a komplex feladatok felbontását és a haladás követését támogatja. A szervezetek saját belső API-kat, telepítési rendszereket és speciális tesztelési eszközöket is hozzáadhatnak.