El repositorio ofrece un tutorial paso a paso y una implementación de referencia para crear un agente de IA basado en ReAct que utilice DeepSeek para recuperación vectorial de alta dimensión. Cubre la configuración del entorno, la instalación de dependencias y la configuración de las tiendas de vectores para datos personalizados. El agente emplea el patrón ReAct para combinar las trayectorias de razonamiento con búsquedas de conocimientos externas, resultando en respuestas transparentes y explicables. Los usuarios pueden ampliar el sistema integrando cargadores de documentos adicionales, ajustando plantillas de prompts o intercambiando bases de datos vectoriales. Este marco flexible permite a desarrolladores e investigadores crear prototipos rápidamente de agentes conversacionales potentes que razonan, recuperan e interactúan sin problemas con diversas fuentes de conocimiento en pocas líneas de código Python.

TunaCode está diseñado para simplificar todo el ciclo de vida del desarrollo de software, traduciendo descripciones de proyectos en inglés sencillo en código listo para producción. Aprovechando algoritmos avanzados de aprendizaje automático entrenados en millones de repositorios de código, TunaCode soporta frameworks populares como React, Vue, Express y Django. Puede generar componentes UI con diseños responsivos, definir APIs RESTful, configurar modelos de bases de datos SQL o NoSQL y crear pruebas unitarias automatizadas. Un editor en tiempo real incorporado permite a los usuarios refinar inmediatamente fragmentos de código generados, mientras que la integración con control de versiones asegura una colaboración sin problemas. Además, TunaCode puede producir documentación detallada y scripts de despliegue para plataformas en la nube como AWS, Azure o Heroku. Este agente IA completo elimina tareas repetitivas de boilerplate y capacita a los desarrolladores para centrarse en la innovación y la resolución de problemas complejos.