MIDCA ist eine modulare Kognitionsarchitektur, die den vollständigen kognitiven Kreislauf intelligenter Agenten unterstützt. Es verarbeitet sensorische Eingaben durch ein Wahrnehmungsmodul, interpretiert Daten, um Ziele zu generieren und zu priorisieren, nutzt einen Planer zur Erstellung von Aktionssequenzen, führt Aufgaben aus und bewertet Ergebnisse durch eine metakognitive Schicht. Das Doppelkreismuster trennt schnelle reaktive Reaktionen von langsameren deliberativen Überlegungen, was Agenten eine dynamische Anpassung ermöglicht. Die erweiterbare Framework und der Open-Source-Code machen es ideal für Forscher und Entwickler, die autonome Entscheidungsfindung, Lernen und Selbstreflexion in KI-Agenten erforschen.

TinyAuton bietet eine minimalistische, erweiterbare Architektur zum Aufbau autonomer Agenten, die mithilfe von GPT-Modellen von OpenAI Aufgaben planen, ausführen und verfeinern. Es enthält eingebaute Module zur Zieldefinition, Gesprächskontextverwaltung, Toolaufruf und Protokollierung der Agententscheidungen. Durch iterative Selbstreflexionsschleifen kann der Agent Ergebnisse analysieren, Pläne anpassen und fehlgeschlagene Schritte erneut versuchen. Entwickler können externe APIs oder lokale Skripte als Tools integrieren, Speicher oder Zustand einrichten und die Denkprozesse des Agenten anpassen. TinyAuton ist für eine schnelle Prototypentwicklung von KI-gesteuerten Workflows optimiert, von Datenextraktion bis Codegenerierung, alles in wenigen Zeilen Python.