RepoAgent는 모든 코드 저장소를 인터랙티브한 지식 기반으로 변환하는 AI 프레임워크입니다. 소스 파일, 함수, 클래스, 문서를 벡터 스토어에 인덱싱하여 빠른 검색과 컨텍스트 인식 응답이 가능하게 합니다. 개발자는 자연어 질문을 통해 코드 기능, 아키텍처 또는 의존성에 대해 문의할 수 있습니다. 자동 코드 요약, 문서 생성, 테스트 케이스 생성은 LLM과 통합하여 지원합니다. RepoAgent는 또한 이슈, PR, 커밋 히스토리를 분석하여 코드 품질과 잠재적 버그에 대한 인사이트를 제공합니다. 모듈식 설계로 검색 파이프라인, 모델 선택 및 출력 형식의 맞춤화가 가능합니다. CI/CD 파이프라인이나 IDE에 바로 통합하여 개발 효율을 높이고 온보딩 시간을 단축하며 팀 생산성을 향상시킵니다.

Trinity-RFT(검색 파인튜닝)는 검색과 파인튜닝 워크플로우를 결합하여 모델의 정확도와 효율성을 향상시키는 통합 오픈 소스 프레임워크입니다. 사용자는 코퍼스를 준비하고, 검색 인덱스를 구축하며, 검색된 컨텍스트를 바로 훈련 루프에 삽입할 수 있습니다. 텍스트, 이미지, 비디오의 다중 모달 검색을 지원하며, 인기 있는 벡터 저장소와 통합되고 평가 지표 및 배포 스크립트를 제공하여 빠른 프로토타입 제작과 운영 배포를 가능하게 합니다.

CAMEL-AI는 개발자와 연구자가 LLM 기반의 여러 자율 AI 에이전트를 구축, 구성, 실행할 수 있도록 하는 파이썬 기반 프레임워크입니다. 검색 증강 생성(RAG), 외부 도구 사용, 에이전트 간 통신, 메모리 및 상태 관리, 스케줄링을 지원하며, 모듈형 구성요소와 손쉬운 통합으로 복잡한 다중 에이전트 시스템 프로토타이핑, 워크플로 자동화, 다양한 LLM 백엔드간 확장이 가능합니다.