Open-source инфраструктура для запуска сгенерированного ИИ кода в изолированных облачных песочницах с JavaScript- и Python SDK.
SWE-agent/SWE-ReX
Среда выполнения, позволяющая AI-агентам запускать команды оболочки в изолированных средах локально или на облачных платформах, например Docker, AWS и Modal.
- Звёзды
- 623
- Форки
- 131
- Открытые issues
- 61
- Последний коммит
- позавчера
Что это?
SWE-ReX — это слой среды выполнения, который позволяет AI-агенту запускать произвольные команды оболочки в изолированной среде, не меняя код агента. Один и тот же агент может выполнять команды локально, в контейнерах Docker, на машинах AWS, в Modal и на других платформах.
SWE-ReX определяет, когда команда завершилась, извлекает её вывод и код завершения и передаёт их агенту. Он также поддерживает интерактивные инструменты, например ipython и gdb, и позволяет агенту одновременно держать открытыми несколько сеансов оболочки. Проект создан для SWE-agent и предназначен для одновременного запуска множества агентов, в том числе на машинах без Linux и Docker.
Установить SWE-ReX можно через pip; для поддержки Modal и Fargate доступны дополнительные зависимости.
Ключевые возможности
- 01Запускает команды оболочки в локальных или удалённых изолированных средах через единый интерфейс.
- 02Определяет завершение команды и возвращает её вывод и код завершения.
- 03Поддерживает интерактивные инструменты, например ipython и gdb.
- 04Управляет несколькими сеансами оболочки одновременно.
- 05Поддерживает платформы Docker, AWS Fargate и Modal.
Сценарии использования
- Параллельный запуск агентов для работы с множеством репозиториев ПО.
- Оценка AI-агентов на крупных бенчмарках, например SWE-bench.
- Предоставление агенту доступа к изолированной оболочке без изменения его кода при переходе на другую инфраструктуру.
Быстрый старт
- 1
Установите основной пакет из PyPI
pip install swe-rex - 2
При необходимости установите пакет с поддержкой Modal
pip install 'swe-rex[modal]' - 3
Прочитайте документацию, чтобы узнать, как им пользоваться
Что важно знать
- Документация и подробные инструкции по использованию доступны на внешнем сайте, а не в README.
- Для облачных бэкендов, таких как Modal, Fargate и Daytona, нужны отдельная настройка и учетные записи.
- Дополнение Daytona помечено как находящееся в разработке.
Темы
Частые вопросы
- Что такое SWE-ReX?
- Среда выполнения, позволяющая AI-агентам запускать команды оболочки в изолированных средах локально или на облачных платформах, например Docker, AWS и Modal. SWE-ReX — это слой среды выполнения, который позволяет AI-агенту запускать произвольные команды оболочки в изолированной среде, не меняя код агента. Один и тот же агент может выполнять команды локально, в контейнерах Docker, на машинах AWS, в Modal и на других платформах.
- SWE-ReX можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- SWE-ReX распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- SWE-ReX всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в SWE-ReX — 19 окт. 2026 г..
- Для чего можно использовать SWE-ReX?
- Параллельный запуск агентов для работы с множеством репозиториев ПО. Оценка AI-агентов на крупных бенчмарках, например SWE-bench. Предоставление агенту доступа к изолированной оболочке без изменения его кода при переходе на другую инфраструктуру.
- Как установить SWE-ReX?
- Установите основной пакет из PyPI: pip install swe-rex При необходимости установите пакет с поддержкой Modal: pip install 'swe-rex[modal]' Прочитайте документацию, чтобы узнать, как им пользоваться
- Где скачать SWE-ReX?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/SWE-agent/SWE-ReX
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Фреймворк на Python для создания, масштабирования и развёртывания AI- и ML-процессов — от прототипов в ноутбуках до production-оркестраторов.
Универсальная Docker-песочница, где AI-агенты могут пользоваться общими браузером, shell, файловой системой, VSCode Server, Jupyter и MCP-сервисами.
Официальные SDK для Modal — бессерверной облачной платформы для запуска кода на Python, Sandboxes и развернутых функций.
Сжимает вывод инструментов, логи, файлы и фрагменты RAG перед отправкой в LLM — в виде библиотеки, прокси или MCP-сервера.
Набор серверов MCP с открытым исходным кодом, которые предоставляют AI-ассистентам доступ к документации, сервисам и инструментам AWS.