Agentic Solver ofrece un conjunto completo de herramientas para desarrollar agentes de IA autónomos que aprovechan grandes modelos de lenguaje (LLMs) para abordar problemas del mundo real. Proporciona componentes para descomposición de tareas, planificación, ejecución y evaluación de resultados, permitiendo a los agentes dividir objetivos de alto nivel en acciones secuenciales. Los usuarios pueden integrar APIs externas, funciones personalizadas y almacenes de memoria para ampliar las capacidades del agente, mientras que mecanismos integrados de registro y reintento aseguran resiliencia. Escrito en Python, el marco soporta pipelines modulares y plantillas de prompt flexibles, facilitando experimentos rápidos. Ya sea para automatizar soporte al cliente, análisis de datos o generación de contenido, Agentic Solver optimiza todo el ciclo de vida, desde la configuración inicial y el registro de herramientas hasta la monitorización continua y la optimización del rendimiento.

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.