SWE-agent es un marco de agentes de IA enfocado en desarrolladores que se integra con GitHub para diagnosticar y resolver problemas de código de forma autónoma. Funciona en Docker o GitHub Codespaces, usa tu modelo de lenguaje preferido y permite configurar paquetes de herramientas para tareas como análisis de código, pruebas e implementación. SWE-agent genera trayectorias de acción claras, aplica solicitudes de extracción con correcciones y proporciona información a través de su inspector de trayectorias, permitiendo a los equipos automatizar revisiones de código, corrección de errores y limpieza de repositorios de manera eficiente.

TDD-GPT-Agent integra los modelos GPT-4 o GPT-3.5 de OpenAI en una CLI basada en Python para gestionar un ciclo de desarrollo guiado por pruebas completamente automatizado. Dada la especificación de una función por un desarrollador, genera archivos de prueba pytest, ejecuta las pruebas localmente, analiza fallos, y produce código de implementación que satisfaga las aserciones. Repite el ciclo hasta que todas las pruebas pasen. Configurable mediante un archivo YAML, soporta personalización de prompts, registro de sesiones, integración con Git y puede integrarse en pipelines CI/CD para garantía de calidad continua. Este flujo de trabajo impulsado por IA acelera el desarrollo, mejora la cobertura y asegura la fiabilidad del código.

Nia AI, desarrollado por Nozomio, es un agente de código AI colaborativo avanzado que comprende profundamente su base de código. Es pionero en la próxima evolución en el desarrollo de software, ofreciendo un enfoque único que combina tecnología AI de vanguardia con herramientas educativas completas. Esta integración asegura que los desarrolladores puedan gestionar eficazmente su código mientras mejoran continuamente sus habilidades.

Copilot Chat es una herramienta de conversación impulsada por IA, diseñada para ayudar a los desarrolladores a generar código utilizando un enfoque de desarrollo basado en pruebas. Permite a los usuarios especificar casos de prueba que representan sus intenciones de codificación. Copilot Chat interactúa con un gran modelo de lenguaje (LLM) para crear, validar y refinar el código de manera iterativa hasta que pase todos los casos de prueba. Esta herramienta tiene como objetivo simplificar el proceso de codificación, reducir el tiempo de depuración y mejorar la calidad del código, asegurando que el código generado cumpla con los criterios de prueba predefinidos.