InBoost AI Agent vs Vanilla OpenHands

Resolve Rate (Docker)

50.0% 20.0%

2.5x Выигрыш качества

Wall-Clock Time

327.5s 722.9s

-54.7% Быстрее в 2.2 раза

GPU Occupancy

236.2s 568.0s

-58.4% Разгрузка GPU

Total Cost (10 tasks)

$0.0928 $0.1667

-44.3% Экономия затрат

Empty Patches (Сбои)

1 / 10 7 / 10

Спасено 6 задач из 7

Выберите задачу SWE-bench для интерактивного A/B теста:

Скорость теста:

repo

Название задачи

Vanilla OpenHands (CodeActAgent)

B2 Monolithic Heavy ГОТОВ

[Ожидание запуска...] Выберите задачу и нажмите «Запустить A/B тест».

Шаги

—

Время

—

Стоимость

—

GPU Время

—

InBoost AI Agent (Tiered + Arbiter)

B0/B1/B2 Gates Active ГОТОВ

[Ожидание запуска...] Выберите задачу и нажмите «Запустить A/B тест».

Шаги

—

Время

—

Стоимость

—

GPU Время

—

Сгенерированный Unified Git Diff (Хирургическая точность патча)

Патч не сгенерирован

// Сгенерированный патч отобразится здесь после завершения тестирования...

Drop-In замена в OpenHands за 1 строку (config.toml): Zero Breaking Changes

[core]
default_agent = "InBoostAgent"   # <--- Замените 'CodeActAgent' на 'InBoostAgent'

[inboost]
profile = "balanced"
max_churn_lines = 180
enforce_diff_budget = true
slm_model = "Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct"
heavy_model = "deepseek-ai/DeepSeek-V3"