RepoAgentは、あらゆるコードリポジトリをインタラクティブな知識ベースに変換するAIフレームワークです。ソースファイル、関数、クラス、ドキュメントをベクトルストアにインデックス化し、高速な検索およびコンテキストに応じた応答を可能にします。開発者は自然言語の質問を通じて、コードの機能、アーキテクチャ、依存関係について尋ねることができます。自動コード要約、ドキュメント作成、テストケース作成は、LLMと連携してサポートします。RepoAgentはまた、問題、プルリクエスト、コミット履歴を分析し、コードの品質や潜在的なバグについての洞察を提供します。モジュール設計により、検索パイプライン、モデル選択、出力フォーマットのカスタマイズが可能です。CI/CDパイプラインやIDEに直接組み込むことで、開発効率を高め、導入時間を短縮します。

Trinity-RFT（検索ファインチューニング）は、検索とファインチューニングのワークフローを組み合わせて、モデルの精度と効率を向上させる統一されたオープンソースフレームワークです。コーパスを準備し、検索インデックスを構築し、取得したコンテキストを直接トレーニングループに組み込むことができます。テキスト、画像、動画のマルチモーダル検索をサポートし、一般的なベクトルストアと統合し、評価指標やデプロイスクリプトも提供します。

CAMEL-AIは、LLMに対応した複数の自律AIエージェントを構築、構成、および実行できるPythonベースのフレームワークです。リトリーバル増強生成（RAG）、外部ツールの使用、エージェント間通信、メモリおよび状態管理、スケジューリングをサポートしています。モジュール式コンポーネントと簡単な統合により、チームは複雑なマルチエージェントシステムのプロトタイピング、ワークフローの自動化、異なるLLMバックエンド間での実験のスケーリングが可能です。