RepoAgent 是一個能將任何程式碼倉庫轉變為互動知識庫的人工智慧框架。它將原始碼檔案、函式、類別與文件索引至向量儲存區，實現快速搜尋與情境回應。開發者可問及有關程式碼功能、架構或相依性之自然語言問題。它支援自動摘要、文件生成與測試案例製作，並結合大型語言模型來達成。RepoAgent 也會分析問題、Pull Request 及提交歷史，提供程式碼品質和潛在錯誤的洞見。其模組化設計允許自訂檢索流程、模型選擇與輸出格式。透過整合至 CI/CD 流程或 IDE，使開發更有效率，降低學習曲線，提升團隊生產力。

Trinity-RFT（檢索微調）是一個統一的開源框架，旨在通過結合檢索和微調流程來提升模型的準確性和效率。用戶可以準備語料庫、構建檢索索引，並將檢索到的上下文直接插入訓練循環中。它支持文本、圖像和視頻的多模態檢索，與流行的向量存儲集成，並提供評估指標和部署腳本，以便快速原型設計與生產部署。

CAMEL-AI是一個基於Python的框架，讓開發者與研究人員能建構、配置及運行多個由LLMs支援的自主AI代理。它內建支援檢索增強生成（RAG）、外部工具運用、代理通信、記憶與狀態管理以及排程功能。藉由模組化組件與便捷整合，團隊可以快速原型化複雜的多代理系統、自動化流程並擴展不同LLM後端的實驗。