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.

MIDCA es una arquitectura cognitiva modular diseñada para soportar el ciclo cognitivo completo de los agentes inteligentes. Procesa entradas sensoriales a través de un módulo de percepción, interpreta datos para generar y priorizar metas, usa un planificador para crear secuencias de acciones, ejecuta tareas y luego evalúa resultados mediante una capa metacognitiva. El diseño de doble ciclo separa respuestas reactivas rápidas del razonamiento deliberado más lento, permitiendo que los agentes se adapten dinámicamente. La estructura extensible y el código abierto hacen de MIDCA la opción ideal para investigadores y desarrolladores que exploran toma de decisiones autónomas, aprendizaje y autorreflexión en IA.