Framework agent, orkestrasi multi-agent, tool-calling, dan workflow engine.
Pipa kerja Git untuk menjalankan beberapa agen pengkodean sekaligus tanpa menghancurkan pohon kerja satu sama lain.
Sebuah kumpulan kemampuan yang dapat digunakan kembali untuk agen pengkodean — perbedaan antara agen yang menyelesaikan tugas dan agen yang menyelesa…
Agen asli terminal yang membuat pengkodean berbasis agen menjadi mainstream — dan titik referensi yang digunakan untuk membandingkan setiap agen peng…
Menjalankan banyak agen pengkodean secara paralel tanpa harus membayar langganan tambahan — model biaya adalah produknya.
Menghilangkan irama khas keluaran model dari teks yang dihasilkan — berguna, dan mengingatkan bahwa ciri-ciri tersebut sekarang sudah diketahui denga…
Daftar eksplisit dan mudah dibaca dari sekitar dua puluh pola yang membuat teks terbaca seperti hasil generate — lebih baik digunakan sebagai daftar…
Memberikan kontinuitas pada agen di seluruh sesi — bagian yang hilang ketika pengguna mengharapkan agar agen mengingat mereka.
Format pertanyaan untuk kemampuan agen sedang disepakati di sini, dan ini hanyalah sebuah folder.
Akses web untuk agen tanpa biaya per-panggilan — termasuk platform dengan API yang tidak dapat digunakan.
Menganggap jendela konteks sebagai anggaran dengan item baris, bukan ember yang terus Anda isi.
Mengembalikan spesifikasi ke depan kode, yang merupakan satu-satunya cara output agen tetap dapat ditinjau.
Bukan sebuah alat, melainkan metode: kodekan cara kerja tim Anda, lalu biarkan agen mengikuti.
Plugin yang diterbitkan oleh vendor untuk pekerjaan yang sebenarnya dilakukan oleh pekerja pengetahuan — template awal yang dapat digunakan.
Modelkan agen sebagai grafik status yang eksplisit — perbedaan antara loop demo dan sistem yang dapat dikontrol.
Platform LLMOps yang dapat dihosting sendiri dengan alur kerja visual, RAG, dan manajemen prompt dalam satu paket.
Orkestrasi multi-agents berbasis peran — mudah dipahami ketika Anda harus menjelaskannya kepada seorang manajer.
Kerangka kerja multi-agents yang didorong oleh percakapan dengan tooling eksekusi kode yang kuat.
Permukaan integrasi terbesar di perangkat LLM — paling berguna ketika Anda membutuhkan penghubung hari ini.
Selama dua tahun, saran yang diberikan adalah menulis prompt yang lebih baik. Saran itu berhenti memberikan hasil sekitar saat model menjadi cukup baik dalam mengikuti instruksi.…