AutoAct ist darauf ausgelegt, die Entwicklung intelligenter Agenten zu vereinfachen, indem es LLM-basiertes reasoning mit strukturierter Planung und modularer Tool-Integration kombiniert. Es bietet eine Planer-Komponente zur Generierung von Aktionssequenzen, ein ToolKit zur Definition und Aufruf externer APIs und ein Memory-Modul zur Pflege des Kontexts. Mit Protokollierung, Fehlerbehandlung und konfigurierbaren Policies unterstützt AutoAct eine robuste End-to-End-Automatisierung für Aufgaben wie Datenanalyse, Inhaltsgenerierung und interaktive Assistenten. Entwickler können Workflows anpassen, Tools erweitern und Agenten vor Ort oder in der Cloud bereitstellen.

Deep Research Agentic AI nutzt fortschrittliche Sprachmodelle wie GPT-4, um autonom Forschungstasks durchzuführen. Nutzer definieren hochrangige Ziele, und der Agent zerlegt sie in Unteraufgaben, sucht wissenschaftliche Artikel und Webquellen, verarbeitet und fasst Ergebnisse zusammen, schreibt Code-Snippets und bewertet die Ergebnisse selbst. Seine modularen Tool-Integrationen automatisieren Datensammlung, Analyse und Berichterstattung, sodass Forscher schnell iterieren, repetitive Arbeiten auslagern und sich auf höherwertige Einblicke und Innovationen konzentrieren können.