O RepoAgent é uma estrutura de IA que transforma qualquer repositório de código em uma base de conhecimento interativa. Indexa arquivos-fonte, funções, classes e documentação em um armazenamento vetorial, permitindo respostas rápidas e contextualizadas. Desenvolvedores podem fazer perguntas em linguagem natural sobre funcionalidades, arquitetura ou dependências do código. Suporta resumo automático de código, geração de documentação e criação de casos de teste integrando-se a LLMs. O RepoAgent também analisa problemas, solicitações de pull e o histórico de commits, fornecendo insights sobre a qualidade do código e bugs potenciais. Seu design modular permite personalizar pipelines de busca, seleção de modelos e formatação de saída. Integrando-se diretamente a pipelines de CI/CD ou IDEs, o RepoAgent agiliza o desenvolvimento, reduz o tempo de onboarding e aumenta a produtividade da equipe.

Trinity-RFT (Retrieval Fine-Tuning) é uma estrutura unificada de código aberto projetada para melhorar a precisão e eficiência do modelo combinando fluxos de trabalho de recuperação e ajuste fino. Os usuários podem preparar um corpus, construir um índice de recuperação e inserir o contexto recuperado diretamente nos loops de treinamento. Suporta recuperação multimodal para texto, imagens e vídeos, integra-se com armazenamentos de vetores populares e oferece métricas de avaliação e scripts de implantação para prototipagem rápida e implantação em produção.

CAMEL-AI é uma estrutura baseada em Python que permite que desenvolvedores e pesquisadores construam, configurem e executem múltiplos agentes de IA autônomos alimentados por LLMs. Oferece suporte embutido para geração aumentada por recuperação (RAG), uso de ferramentas externas, comunicação entre agentes, gestão de memória e estado e agendamento. Com componentes modulares e fácil integração, equipes podem prototipar sistemas multi-agentes complexos, automatizar fluxos de trabalho e escalar experimentos com diferentes backends de LLM.