EnvX: Trasforma tutto in agenti con l'Intelligenza Artificiale Agente

EnvX: Agentize Everything with Agentic AI

September 9, 2025

Autori: Linyao Chen, Zimian Peng, Yingxuan Yang, Yikun Wang, Wenzheng Tom Tang, Hiroki H. Kobayashi, Weinan Zhang

cs.AI

Abstract

La diffusa disponibilità di repository open-source ha portato a una vasta raccolta di componenti software riutilizzabili, ma il loro utilizzo rimane manuale, soggetto a errori e disconnesso. Gli sviluppatori devono navigare la documentazione, comprendere le API e scrivere codice di integrazione, creando significative barriere al riutilizzo efficiente del software. Per affrontare questo problema, presentiamo EnvX, un framework che sfrutta l'AI Agente per trasformare i repository GitHub in agenti intelligenti e autonomi capaci di interazione in linguaggio naturale e collaborazione inter-agente. A differenza degli approcci esistenti che trattano i repository come risorse di codice statiche, EnvX li reimmagina come agenti attivi attraverso un processo in tre fasi: (1) inizializzazione dell'ambiente guidata da TODO, che configura le dipendenze necessarie, i dati e i dataset di validazione; (2) automazione agente allineata all'umano, che consente agli agenti specifici del repository di eseguire autonomamente compiti nel mondo reale; e (3) protocollo Agente-Agente (A2A), che permette a più agenti di collaborare. Combinando le capacità dei modelli linguistici di grandi dimensioni con l'integrazione strutturata di strumenti, EnvX automatizza non solo la generazione di codice, ma l'intero processo di comprensione, inizializzazione e operativizzazione della funzionalità del repository. Valutiamo EnvX sul benchmark GitTaskBench, utilizzando 18 repository in domini come elaborazione delle immagini, riconoscimento vocale, analisi dei documenti e manipolazione video. I nostri risultati mostrano che EnvX raggiunge un tasso di completamento dell'esecuzione del 74,07% e un tasso di successo delle attività del 51,85%, superando i framework esistenti. Studi di caso dimostrano ulteriormente la capacità di EnvX di abilitare la collaborazione multi-repository tramite il protocollo A2A. Questo lavoro segna un passaggio dal trattare i repository come risorse di codice passive a considerarli come agenti intelligenti e interattivi, promuovendo una maggiore accessibilità e collaborazione all'interno dell'ecosistema open-source.

English

The widespread availability of open-source repositories has led to a vast collection of reusable software components, yet their utilization remains manual, error-prone, and disconnected. Developers must navigate documentation, understand APIs, and write integration code, creating significant barriers to efficient software reuse. To address this, we present EnvX, a framework that leverages Agentic AI to agentize GitHub repositories, transforming them into intelligent, autonomous agents capable of natural language interaction and inter-agent collaboration. Unlike existing approaches that treat repositories as static code resources, EnvX reimagines them as active agents through a three-phase process: (1) TODO-guided environment initialization, which sets up the necessary dependencies, data, and validation datasets; (2) human-aligned agentic automation, allowing repository-specific agents to autonomously perform real-world tasks; and (3) Agent-to-Agent (A2A) protocol, enabling multiple agents to collaborate. By combining large language model capabilities with structured tool integration, EnvX automates not just code generation, but the entire process of understanding, initializing, and operationalizing repository functionality. We evaluate EnvX on the GitTaskBench benchmark, using 18 repositories across domains such as image processing, speech recognition, document analysis, and video manipulation. Our results show that EnvX achieves a 74.07% execution completion rate and 51.85% task pass rate, outperforming existing frameworks. Case studies further demonstrate EnvX's ability to enable multi-repository collaboration via the A2A protocol. This work marks a shift from treating repositories as passive code resources to intelligent, interactive agents, fostering greater accessibility and collaboration within the open-source ecosystem.