SyncBotsDeep

基于深度 AI 代理的 LLVM/MLIR 自动升级工具。通过循环工程驱动代理修改代码，直到构建和测试全部通过。

安装

cd SyncBotsDeep
pip install -e .

Python >= 3.10

配置

创建 llm_config.yaml：

default:
  provider: anthropic        # anthropic / openai / openai_compatible
  model: claude-sonnet-4-6
  api_key: <your-key>
  base_url: ""               # 留空使用默认，或填自定义端点

# 可选：强弱模型分层（主代理用强模型，子代理用弱模型降本）
strong_model: claude-opus-4-8
weak_model: claude-haiku-4-5

也可通过命令行参数 --provider、--api-key、--base-url、--model 直接指定。

使用

# 交互式向导（首次使用推荐）
syncbots init

# 单仓库升级
syncbots upgrade-single --repo buddy-mlir --repo-path ./buddy-mlir \
  --target-llvm <commit-hash>

# 多仓库批量升级
syncbots upgrade --repos-dir . --target-hash <commit-hash>

# 仅分析（不修改代码）
syncbots analyze --repos-dir . --target-hash <commit-hash>

# 基准测试
syncbots bench --bench-config bench.yaml

常用选项：

选项	说明
--max-iterations N	最大修复迭代次数（0=不限）
--strong-model / --weak-model	覆盖强弱模型
--segment-span N	分段升级跨度（默认 1000 commit，0 禁用）
--auto-branch / --auto-pr	自动建分支并提 PR
--show-agent	实时输出代理交互
--no-memory	禁用跨运行记忆

架构

确定性控制器循环
  │
  ├─ scan（解析 LLVM 锚点）
  ├─ prescan（grep 验证受影响 API）
  │
  └─ FIX LOOP:
       ├─ 深度代理（编辑代码）
       │   ├─ diff-digest 子代理（读 LLVM diff）
       │   ├─ log-analyst 子代理（分析构建日志）
       │   └─ check-regen 子代理（重写 FileCheck）
       │
       └─ verify（构建 + 测试）→ 通过则退出，失败则诊断后重试

退出条件：测试全部通过，或相同失败重复 3 次。

支持的仓库

内置配置：buddy-mlir、circt、iree、stablehlo、torch-mlir、triton

自定义仓库在项目根目录放置 .syncbots.yml 即可，格式参考 syncbots/repos/*.yml。

测试

python -m pytest syncbots/tests/ -q

GitHub Actions 集成

本项目提供 reusable workflow，其他仓库可以直接调用。

在 buddy-mlir 中使用

1. 在 buddy-compiler/buddy-mlir 仓库的 Settings > Secrets 中添加：

   • LLM_API_KEY — LLM API 密钥
   • LLM_BASE_URL — (可选) 自定义端点
   • LLM_PROVIDER — (可选) anthropic / openai / openai_compatible
   • PAT_TOKEN — 有 repo 写权限的 GitHub PAT（用于创建 PR）

2. 将 examples/caller-workflow-buddy-mlir.yml 复制到 buddy-mlir 的 .github/workflows/ 目录

3. 在 GitHub Actions 页面手动触发，或启用 schedule 定时运行

触发后，agent 会自动 checkout 仓库、升级 LLVM、提交 PR。