Agente de Código Confucio: Un Ingeniero de Software de IA de Código Abierto a Escala Industrial
Confucius Code Agent: An Open-sourced AI Software Engineer at Industrial Scale
December 11, 2025
Autores: Zhaodong Wang, Zhenting Qi, Sherman Wong, Nathan Hu, Samuel Lin, Jun Ge, Erwin Gao, Yining Yang, Ben Maurer, Wenlin Chen, David Recordon, Yilun Du, Minlan Yu, Ying Zhang
cs.AI
Resumen
La ingeniería de software con IA en el mundo real exige agentes de programación capaces de razonar sobre repositorios masivos, mantener una memoria duradera entre y dentro de sesiones largas, y coordinar de manera robusta complejas cadenas de herramientas durante las pruebas. Los agentes de programación de código abierto existentes ofrecen transparencia, pero frecuentemente se quedan cortos cuando se les exige enfrentar estas cargas de trabajo a escala industrial, mientras que los agentes de programación propietarios ofrecen un rendimiento práctico sólido pero con extensibilidad, interpretabilidad y controlabilidad limitados. Presentamos el Confucius Code Agent (CCA), un ingeniero de software con IA de código abierto capaz de operar a escala industrial. CCA está construido sobre el Confucius SDK, una plataforma de desarrollo de agentes de código abierto diseñada en torno a tres perspectivas complementarias: Experiencia del Agente (AX), Experiencia de Usuario (UX) y Experiencia del Desarrollador (DX). El SDK introduce un orquestador unificado con memoria de trabajo jerárquica para el razonamiento de contexto largo, un sistema persistente de toma de notas para el aprendizaje continuo entre sesiones, y un módulo de extensión modular para un uso robusto de herramientas. Además, un meta-agente automatiza la síntesis, evaluación y refinamiento de las configuraciones del agente mediante un ciclo de construcción-prueba-mejora, permitiendo un desarrollo rápido de agentes en nuevas tareas, entornos y pilas de herramientas. Instanciado en el Confucius SDK con estos mecanismos, CCA ofrece un rendimiento sólido en tareas reales de ingeniería de software. En SWE-Bench-Pro, CCA alcanza un rendimiento Resolve@1 state-of-the-art del 54,3%, mejorando sustancialmente respecto a agentes de programación anteriores. En conjunto, el Confucius SDK y el CCA proporcionan una base transparente, extensible y reproducible para los agentes de IA, salvan las brechas entre los prototipos de investigación y los sistemas de grado productivo, y apoyan el desarrollo y despliegue de agentes a escala industrial.
English
Real-world AI software engineering demands coding agents that can reason over massive repositories, maintain durable memory across and within long sessions, and robustly coordinate complex toolchains at test time. Existing open-source coding agents provide transparency but frequently fall short when pushed to these industrial-scale workloads, while proprietary coding agents offer strong practical performance but limited extensibility, interpretability, and controllability. We present the Confucius Code Agent (CCA), an open-sourced AI software engineer that can operate at an industrial scale. CCA is built atop the Confucius SDK, an open-sourced agent development platform designed around three complementary perspectives: Agent Experience (AX), User Experience (UX), and Developer Experience (DX). The SDK introduces a unified orchestrator with hierarchical working memory for long-context reasoning, a persistent note-taking system for cross-session continual learning, and a modular extension module for robust tool use. Moreover, a meta-agent automates the synthesis, evaluation, and refinement of agent configurations through a build-test-improve loop, enabling rapid agent development on new tasks, environments, and tool stacks. Instantiated on Confucius SDK with these mechanisms, CCA delivers strong performance on real-world software engineering tasks. On SWE-Bench-Pro, CCA achieves a state-of-the-art Resolve@1 performance of 54.3%, substantially improving over prior coding agents. Together, the Confucius SDK and CCA provide a transparent, extensible, and reproducible foundation for AI agents, bridge gaps between research prototypes and production-grade systems, and support agent development and deployment at industrial scale.