Self-Determining AI Agents es un framework basado en Python diseñado para simplificar la creación de agentes IA autónomos. Cuenta con un ciclo de planificación personalizable donde los agentes generan tareas, planifican estrategias y ejecutan acciones utilizando herramientas integradas. El framework incluye módulos de memoria persistentes para mantener el contexto, un sistema de programación de tareas flexible y ganchos para integraciones de herramientas personalizadas como API web o consultas a bases de datos. Los desarrolladores definen metas del agente mediante archivos de configuración o código, y la biblioteca maneja el proceso de decisión iterativo. Soporta registro de logs, monitoreo del rendimiento y puede extenderse con nuevos algoritmos de planificación. Ideal para investigación, automatización de flujos de trabajo y prototipado de sistemas multi-agente inteligentes.

El autoaprendizaje simple ofrece a los desarrolladores un enfoque muy simple para crear y entrenar agentes de aprendizaje por refuerzo en Python. El marco abstrae componentes centrales del RL, como envoltorios de entorno, módulos de política y búferes de experiencia, en interfaces concisas. Los usuarios pueden inicializar rápidamente entornos, definir políticas personalizadas usando backends familiares como PyTorch o TensorFlow, y ejecutar bucles de entrenamiento con registro y guardado de puntos de control integrados. La biblioteca soporta algoritmos on-policy y off-policy, permitiendo experimentar de forma flexible con Q-learning, gradientes de políticas y métodos actor-crítico. Al reducir el código repetitivo, el autoaprendizaje simple permite a practicantes, educadores e investigadores prototipar algoritmos, probar hipótesis y visualizar el rendimiento del agente con configuración mínima. Su diseño modular también facilita la integración con pilas de ML existentes y entornos personalizados.