Репозиторий предлагает пошаговый учебник и эталонную реализацию для создания AI-агента на основе ReAct, использующего DeepSeek для поиска высокоразмерных векторов. В нем описывается настройка среды, установка зависимостей и конфигурация хранилищ векторов для пользовательских данных. Агент использует шаблон ReAct для объединения следов рассуждения с внешним поиском знаний, что создает прозрачные и объяснимые ответы. Пользователи могут расширять систему, добавляя дополнительные загрузчики документов, настраивая шаблоны подсказок или меняя базы данных векторов. Эта гибкая структура позволяет разработчикам и исследователям быстро прототипировать мощных диалоговых агентов, которые рассуждают, ищут и взаимодействуют с разными источниками знаний всего несколькими строками кода на Python.

TunaCode предназначена для оптимизации всего жизненного цикла разработки программного обеспечения, преобразуя простое английское описание проекта в готовый к производству код. С помощью продвинутых алгоритмов машинного обучения, обученных на миллионах репозиториев кода, TunaCode поддерживает популярные фреймворки, такие как React, Vue, Express и Django. Она может генерировать UI-компоненты с адаптивными макетами, определять RESTful API, настраивать схемы баз данных SQL или NoSQL и автоматизировать создание модульных тестов. Встроенный редактор в реальном времени позволяет пользователям мгновенно уточнять сгенерированные фрагменты кода, а интеграция с системами контроля версий обеспечивает беспрепятственное сотрудничество. Кроме того, TunaCode может создавать подробную документацию и сценарии развертывания для облачных платформ, таких как AWS, Azure или Heroku. Этот универсальный агент ИИ устраняет повторяющиеся задачи шаблонного кода и позволяет разработчикам сосредоточиться на инновациях и решении сложных задач.