Micro Agent

Micro Agent 产品功能

概述

Micro Agent 是由 BuilderIO 开发的开源 AI 代理，旨在自动化编写和修复代码的过程。与那些可能出现复合错误的通用 AI 编码代理不同，Micro Agent 是一个“微型”代理，这意味着它体积小、目标明确，专门从事一项特定任务：生成代码并对其进行迭代，直到通过定义的测试用例。它旨在通过处理代码生成和纠正的迭代过程来简化开发工作流程，从而使开发人员能够专注于更高级别的任务。

主要目的和目标用户群

• 主要目的：根据给定的提示和测试用例生成并迭代优化代码，直到所有测试通过。它自动化了修复 LLM 生成的损坏代码的繁琐过程。

• 目标用户群：

  • 希望加速编码过程的软件开发人员和工程师。
  • 寻求更高效地实施测试驱动开发 (TDD) 的团队。
  • 使用大型语言模型 (LLM) 进行代码生成，并需要可靠方法来确保所生成代码功能正确、无误的用户。
  • 有兴趣以受控且专注的方式利用 AI 进行代码自动化的个人和组织。

功能详情和操作

• 测试驱动代码生成：Micro Agent 的核心功能是围绕生成代码，然后对其进行迭代，直到通过提供的测试脚本。

• 交互模式：用户可以在交互模式下运行 Micro Agent (micro-agent)，它会提出问题并利用用户反馈来改进代码生成。

• 单元测试匹配：

  • 接收一个要编辑的文件和一个测试脚本（例如，npm test）。
  • 假定默认的测试文件命名约定（例如，.ts 文件的 .test.ts）。
  • 允许指定自定义测试文件路径 (-f) 和提示文件 (-p)。

• 视觉匹配（实验性）：

  • 通过提供渲染代码的本地 URL 和截图文件，可以将代码与设计进行匹配。
  • 需要 Anthropic API 密钥以获得最佳性能，因为它利用 Anthropic Claude Opus 提供视觉反馈，并利用 OpenAI 进行代码生成。

• LLM API 密钥配置：支持与各种 LLM 集成，包括 Claude、OpenAI、Ollama 或任何 OpenAI 兼容的提供商。用户可以通过 micro-agent config set 命令或环境变量配置 API 密钥并选择模型（例如，gpt-4o、claude）。

• 自定义 OpenAI API 端点：允许设置自定义端点，用于本地 LLM（如 Ollama）或其他提供商（如 Groq）。

• 与 Figma 集成（通过 Visual Copilot）：可以与 Visual Copilot 集成，直接连接到 Figma，实现高保真设计到代码的转换、精确的设计令牌映射和组件重用。然后 Micro Agent 会优化输出，以确保其通过测试并与设计匹配。

• 配置选项：

  • --max-runs (-m)：设置代码生成和测试的最大尝试次数。
  • config 命令：提供一个 CLI，用于设置 API 密钥、模型和其他配置，包括交互式 UI。
  • 环境变量：所有配置选项都可以通过环境变量覆盖。

• 更新机制：包含一个命令 (micro-agent update)，可轻松升级到最新版本。

用户收益

• 提高生产力：自动化代码纠正的迭代过程，为开发人员节省大量时间和精力。

• 更高的代码质量：确保生成的代码符合指定的测试标准，从而生成更健壮、更可靠的应用程序。

• 减少手动调试：通过自动迭代直到测试通过，最大限度地减少对 AI 生成代码进行手动调试的需求。

• 专注的 AI 应用：作为一个“微型”代理，它避免了过于雄心勃勃的 AI 代理的常见缺陷，为其特定任务提供可靠的结果。

• 灵活性：支持各种 LLM，并提供广泛的配置选项，以适应不同的开发环境和偏好。

• 促进测试驱动开发 (TDD)：自然地与 TDD 工作流集成并增强其功能。

兼容性和集成

• Node.js：需要 Node.js v18 或更高版本。

• LLMs：与 OpenAI（例如，GPT-4o、GPT-3.5-turbo）、Anthropic（例如，Claude、Claude-3-5-Sonnet）、Ollama 和其他 OpenAI 兼容的提供商兼容。

• 开发环境：旨在在典型的软件开发工作流中工作，与现有测试脚本（例如，npm test）集成。

• Figma：通过 Visual Copilot 与 Figma 集成，用于设计到代码的工作流。

• 操作系统：在支持 Node.js 的各种操作系统上均可运行。

客户反馈和案例研究

• 社区参与

  • GitHub Star 数量：在 GitHub 上获得 4.1k 个 Star，表明社区对此有浓厚的兴趣和广泛采用。
  • Fork 数量：371 个 Fork，表明社区积极参与并有贡献潜力。
  • 问题：40 个未解决的问题，表明正在进行开发以及社区就改进和错误修复进行互动。
  • 博客文章：有关其存在和目的的更多详细信息和见解可在 Builder.io 博客上找到。
  • 社区贡献：欢迎贡献，为新贡献者提供了 good first issue 标签。

访问和激活方法

• 安装：作为 npm 包提供。用户可以使用 npm install -g @builder.io/micro-agent 全局安装它。

• 执行：从命令行运行 micro-agent 用于交互模式，或使用特定标志用于单元测试或视觉匹配。

• API 密钥配置：要求用户使用 micro-agent config set 命令为其选择的 LLM 提供商（例如，OpenAI、Anthropic）设置 API 密钥。

什么是Micro Agent？

Micro Agent是BuilderIO开发的一款开源AI代理，能够为您编写和修复代码。它的设计目标是生成测试用例，然后迭代代码直到所有测试用例通过，从而提高获取功能性代码的效率。

Micro Agent与其他AI编码代理有何不同？

Micro Agent是一个“微型”代理，这意味着它小巧、专注，专门负责一项任务：编写测试，然后生成通过这些测试的代码。与通用型编码代理不同，后者有时会因复合错误而“失控”，Micro Agent通过专注于一个特定的迭代过程来实现高可靠性。它不试图成为端到端开发者、安装模块或管理多个文件。

Micro Agent的主要功能是什么？

Micro Agent提供：

• 测试驱动开发

  它生成测试，然后迭代代码直到测试通过。

• 交互模式

  提供交互式体验，它会提出问题并利用您的反馈来改进生成的代码。

• LLM API Key支持

  支持各种LLM，包括Claude、OpenAI、Ollama或任何兼容OpenAI的提供商。

• 单元测试匹配

  可以在文件上运行并迭代代码，直到指定的测试脚本通过。

• 可视化匹配（实验性）

  通过将渲染输出与截图进行比较来生成代码以匹配设计（需要Anthropic API key）。

• Figma集成

  可以与Visual Copilot集成，实现高保真设计到代码的转换，重用组件和设计令牌。

• 可配置

  允许通过CLI命令或环境变量设置API key、模型和最大运行次数。

Micro Agent的系统要求是什么？

Micro Agent需要Node.js v18或更高版本。

如何安装Micro Agent？

您可以使用npm全局安装Micro Agent： npm install -g @builder.io/micro-agent

如何开始使用Micro Agent？

最简单的入门方法是在交互模式下运行Micro Agent： micro-agent 这将引导您完成整个过程，并利用您的反馈来改进生成的代码。

如何为Micro Agent配置我的LLM API key？

您可以使用config set命令设置您的API key。对于OpenAI： micro-agent config set OPENAI_KEY=<your token> 对于Anthropic： micro-agent config set ANTHROPIC_KEY=<your token> 您还可以为Ollama或Groq等提供商设置自定义的OpenAI API端点。

我可以使用Micro Agent进行视觉设计匹配吗？

是的，Micro Agent有一个实验性的可视化匹配功能。您提供一个设计（以截图形式）和您渲染代码的本地URL，然后Micro Agent将生成代码以匹配该设计。此功能目前需要Anthropic API key以获得最佳性能。

我如何为Micro Agent项目做出贡献？

Micro Agent是开源的，欢迎贡献。您可以在GitHub仓库中的CONTRIBUTING.md文件中找到贡献指南。如果您是初次贡献，可以查找标记为“good first issue”的问题。

我在哪里可以找到更多信息或提供反馈？

您可以在项目的GitHub页面找到更多详细信息：https://github.com/BuilderIO/micro-agent 如需反馈，您可以在GitHub仓库上开一个issue，或在Twitter上联系@steve8708。