SWE-agent é uma estrutura de agente de IA focada no desenvolvedor que se integra ao GitHub para diagnosticar e resolver problemas de código de forma autônoma. Ele roda em Docker ou GitHub Codespaces, usa seu modelo de linguagem preferido e permite configurar pacotes de ferramentas para tarefas como análise de código, testes e implantação. SWE-agent gera trajetórias de ação claras, aplica solicitações de pull com correções e fornece insights via seu inspetor de trajetórias, permitindo que equipes automatizem revisões de código, correções de bugs e limpeza de repositórios de forma eficiente.

TDD-GPT-Agent integra os modelos GPT-4 ou GPT-3.5 da OpenAI em uma CLI baseada em Python para conduzir um ciclo totalmente automatizado de desenvolvimento orientado por testes. Dada a especificação de uma função pelo desenvolvedor, ela gera arquivos de teste pytest, executa testes localmente, analisa falhas e produz código de implementação para satisfazer asserções. Repite o ciclo até que todos os testes passem. Configurado via arquivo YAML, o agente suporta personalização de prompts, registro de sessões, integração com Git e pode ser incorporado em pipelines CI/CD para garantia contínua de qualidade. Este fluxo de trabalho orientado por IA acelera o desenvolvimento, melhora a cobertura e reforça códigos confiáveis.

Nia AI, desenvolvido pela Nozomio, é um agente de código AI colaborativo avançado que entende profundamente a sua base de código. Ele é pioneiro na próxima evolução do desenvolvimento de software, oferecendo uma abordagem única que combina tecnologia AI de ponta com ferramentas educacionais abrangentes. Essa integração garante que os desenvolvedores possam gerenciar eficientemente seu código enquanto aprimoram continuamente suas habilidades.

O Copilot Chat é uma ferramenta de conversa movida por IA, projetada para ajudar desenvolvedores a gerar código usando uma abordagem de desenvolvimento orientado a testes. Ele permite que os usuários especifiquem casos de teste que representam suas intenções de codificação. O Copilot Chat interage com um grande modelo de linguagem (LLM) para criar, validar e refinar o código iterativamente até que ele passe em todos os casos de teste. Esta ferramenta tem como objetivo simplificar o processo de codificação, reduzir o tempo de depuração e melhorar a qualidade do código, garantindo que o código gerado atenda aos critérios de teste previamente definidos.