autoMate emplea los modelos GPT de OpenAI y un sistema modular de herramientas para realizar flujos de trabajo de automatización completa. Los usuarios definen objetivos en lenguaje natural, y autoMate los divide en subtareas como leer o escribir archivos, hacer scraping de páginas web, resumir datos y redactar correos electrónicos. Invoca funciones apropiadas de manera dinámica, gestiona interacciones con la API, registra el progreso y produce resultados en el formato deseado. Su arquitectura extensible permite agregar herramientas personalizadas, facilitando la automatización escalable en procesamiento de datos, generación de contenido y operaciones del sistema.

LLM-Agent proporciona una arquitectura estructurada para construir agentes inteligentes usando LLMs. Incluye un conjunto de herramientas para definir herramientas personalizadas, módulos de memoria para preservar el contexto y ejecutores que orquestan cadenas complejas de acciones. Los agentes pueden llamar API, ejecutar procesos locales, consultar bases de datos y gestionar el estado de conversación. Las plantillas de prompts y los hooks de plugins permiten ajustar el comportamiento del agente. Diseñado para la extensibilidad, LLM-Agent soporta añadir nuevas interfaces de herramientas, evaluadores personalizados y rutas dinámicas de tareas, permitiendo investigación automatizada, análisis de datos, generación de código y más.