🎯 情报来源：量子位
普林斯顿大学团队推出开源项目mini-SWE-agent，仅用100行核心代码实现与千行级原版SWE-agent相当的65% bug修复率。该项目完全基于Bash环境运行，无需额外插件或专用接口，兼容所有主流语言模型，支持Docker等多种部署方式。
相较于原版SWE-agent依赖LangChain框架和复杂工具链，mini版本通过极简设计实现：代码量减少100倍（核心仅100行Python），取消YAML配置和独立工具调用协议，采用线性历史记录和单步执行机制。开发团队建议，需要快速本地运行和稳定评估环境的场景应优先选择mini版本。
💡 核心要点
- 65%修复率：在SWE-bench基准测试中达到与原版相当水平
- 100行核心代码：总代码量仅200行（含环境配置），比原版精简100倍
- 全模型兼容：支持任意语言模型，无需专用接口协议
- 零插件依赖：仅需基础Bash环境，内置Docker等容器支持
- 双模式运行：既可作为命令行工具，也能集成到Python应用
📌 情报分析
技术价值：高
极简架构证明大模型本身已具备较强编程能力，工具链可大幅简化。单步执行机制提升可解释性，65%修复率验证基础方案有效性。
商业价值：一般
虽降低AI编程代理使用门槛，但尚未突破原版性能天花板。轻量化特性更适合研究场景，企业级应用仍需功能更完整的解决方案。
趋势预测：高
反映AI代理开发向「less is more」演进，未来轻量级、低耦合方案可能成为标准范式。开源生态将加速相关工具链的模块化重组。