Le générateur de code d'agents IA offre une interface de ligne de commande pour structurer des projets Python pour des agents IA. Les utilisateurs sélectionnent parmi plusieurs modèles basés sur LangChain, configurent leurs clés API OpenAI et spécifient des outils ou fonctions personnalisés. L'outil génère alors du code boilerplate, une structure de projet et des scripts d'exemple pour déployer des agents conversationnels, de récupération d'informations ou d'automatisation des tâches. Les développeurs peuvent étendre le code généré avec des plugins supplémentaires, modifier les invites et intégrer de nouvelles boîtes à outils pour un comportement spécialisé des agents, accélérant ainsi le développement de prototypes et la production.

AItoZee est une plateforme d'outils d'IA tout-en-un conçue pour rationaliser les tâches d'écriture, de création de contenu, de code d'IA et de génération d'images. Que vous soyez un marketer, un écrivain ou un propriétaire d'entreprise, AItoZee propose une large gamme d'outils pour booster la productivité et la créativité. Présentant diverses applications alimentées par IA, la plateforme vise à offrir une intégration transparente et une facilité d'utilisation, en faisant un choix économique pour optimiser de nombreux processus commerciaux et initiatives créatives.

CodeWP est une plateforme innovante alimentée par IA, conçue pour aider les développeurs WordPress à générer des extraits de code et des plugins optimisés. En utilisant des modèles d'IA avancés, CodeWP est spécifiquement formé pour le développement moderne de WordPress, vous permettant de créer facilement du code précis et fonctionnel. Il offre également un support de dépannage et une assistance par chat avec des experts, ce qui en fait un outil complet pour les développeurs WordPress débutants et expérimentés.

Le générateur de code Django Multi-AGI RAG-Llama3 est un cadre IA spécialisé qui combine les techniques de génération augmentée par récupération avec plusieurs agents basés sur Llama3. Il traite les exigences définies par l'utilisateur et la documentation externe pour récupérer des extraits de code pertinents, orchestrant plusieurs agents IA pour rédiger en collaboration les définitions de modèles Django, la logique de vues, les modèles, le routage URL et la configuration du projet. Cette approche itérative garantit que le code généré correspond aux attentes de l'utilisateur et aux meilleures pratiques. Les utilisateurs commencent par alimenter une base de connaissances composée de documentation ou d’échantillons de code, puis demandent des fonctionnalités spécifiques à l’agent. Le système fournit un squelette complet de projet Django, comprenant des applications modulaires, des points de terminaison REST API et des modèles personnalisables. La nature modulaire permet aux dévelopeurs d’intégrer leur propre logique métier et de déployer directement en production.