Confucius Code Agent：一个工业级的开源人工智能软件工程师

Abstract

L'ingegneria del software AI nel mondo reale richiede agenti di programmazione in grado di ragionare su repository massicci, mantenere una memoria durevole tra e all'interno di sessioni lunghe e coordinare robustamente toolchain complesse durante i test. Gli agenti di programmazione open-source esistenti offrono trasparenza ma spesso risultano carenti quando sottoposti a questi carichi di lavoro di scala industriale, mentre gli agenti proprietari forniscono prestazioni pratiche solide ma limitata estensibilità, interpretabilità e controllabilità. Presentiamo il Confucius Code Agent (CCA), un ingegnere del software AI open-source in grado di operare su scala industriale. CCA è costruito sul Confucius SDK, una piattaforma di sviluppo per agenti open-source progettata attorno a tre prospettive complementari: Agent Experience (AX), User Experience (UX) e Developer Experience (DX). L'SDK introduce un orchestratore unificato con memoria di lavoro gerarchica per il ragionamento a contesto lungo, un sistema persistente di annotazione per l'apprendimento continuo cross-sessione e un modulo di estensione modulare per un utilizzo robusto degli strumenti. Inoltre, un meta-agente automatizza la sintesi, la valutazione e il raffinamento delle configurazioni dell'agente attraverso un ciclo build-test-improve, abilitando uno sviluppo rapido degli agenti su nuovi compiti, ambienti e stack di strumenti. Istantanato sul Confucius SDK con questi meccanismi, CCA fornisce prestazioni solide su compiti reali di ingegneria del software. Su SWE-Bench-Pro, CCA raggiunge una prestazione Resolve@1 state-of-the-art del 54,3%, migliorando sostanzialmente rispetto ai precedenti agenti di programmazione. Insieme, Confucius SDK e CCA forniscono una base trasparente, estensibile e riproducibile per gli agenti AI, colmano le lacune tra prototipi di ricerca e sistemi di grado production e supportano lo sviluppo e il deployment degli agenti su scala industriale.

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.

Confucius Code Agent：一个工业级的开源人工智能软件工程师

Confucius Code Agent: An Open-sourced AI Software Engineer at Industrial Scale

Abstract

Support