RepoAgent es un marco de IA que convierte cualquier repositorio de código en una base de conocimientos interactiva. Indexa archivos fuente, funciones, clases y documentación en un almacén vectorial, permitiendo una recuperación rápida y respuestas contextuales. Los desarrolladores pueden hacer preguntas en lenguaje natural sobre funcionalidad, arquitectura o dependencias del código. Soporta resumen automático de código, generación de documentación y creación de casos de prueba mediante integración con modelos de lenguaje grandes. También analiza issues, solicitudes de extracción (pull requests) e historial de commits para proporcionar insights sobre la calidad del código y errores potenciales. Su diseño modular permite personalizar los flujos de recuperación, selección de modelos y formato de salida. Al integrarse directamente en pipelines CI/CD o IDEs, RepoAgent agiliza el desarrollo, reduce tiempos de incorporación y aumenta la productividad del equipo.

Trinity-RFT (Retrieval Fine-Tuning) es un marco de código abierto unificado diseñado para mejorar la precisión y eficiencia del modelo combinando flujos de trabajo de recuperación y ajuste fino. Los usuarios pueden preparar un corpus, construir un índice de recuperación y conectar el contexto recuperado directamente en los bucles de entrenamiento. Soporta recuperación multimodal para texto, imágenes y videos, se integra con almacenes vectoriales populares y ofrece métricas de evaluación y scripts de implementación para prototipado rápido y despliegue en producción.

CAMEL-AI es un marco basado en Python que permite a desarrolladores e investigadores construir, configurar y hacer correr múltiples agentes de IA autónomos alimentados por LLMs. Ofrece soporte integrado para generación aumentada por recuperación (RAG), uso de herramientas externas, comunicación entre agentes, gestión de memoria y estado, y programación. Con componentes modulares y fácil integración, los equipos pueden prototipar sistemas multi-agente complejos, automatizar flujos de trabajo y escalar experimentos en diferentes backends de LLM.