TinyAuton ofrece una arquitectura minimalista y extensible para construir agentes autónomos que planifican, ejecutan y refinan tareas mediante los modelos GPT de OpenAI. Incluye módulos incorporados para definir objetivos, gestionar el contexto de la conversación, invocar herramientas personalizadas y registrar decisiones del agente. A través de bucles iterativos de autorreflexión, el agente puede analizar resultados, ajustar planes y volver a intentar pasos fallidos. Los desarrolladores pueden integrar APIs externas o scripts locales como herramientas, configurar memoria o estado, y personalizar la pipeline de razonamiento del agente. TinyAuton está optimizado para prototipar rápidamente flujos de trabajo impulsados por IA, desde extracción de datos hasta generación de código, todo con pocas líneas de Python.

La herramienta Agent Transparency ofrece un marco completo para instrumentar agentes de IA con funciones de transparencia. Proporciona interfaces de registro para documentar transiciones de estado y decisiones, módulos para calcular métricas clave de transparencia (por ejemplo, puntuaciones de confianza, linaje de decisiones), y paneles de visualización para explorar el comportamiento del agente a lo largo del tiempo. Al integrarse perfectamente con frameworks de agentes populares, genera registros estructurados de transparencia, soporta exportación en formatos JSON o CSV, e incluye utilidades para trazar curvas de transparencia para auditorías y análisis de rendimiento. Este kit permite a los equipos identificar sesgos, hacer depuración de flujos de trabajo y demostrar prácticas responsables de IA.