TinyAuton offre une architecture minimaliste et extensible pour construire des agents autonomes qui planifient, exécutent et affinent des tâches en utilisant les modèles GPT d'OpenAI. Il propose des modules intégrés pour définir des objectifs, gérer le contexte de conversation, invoquer des outils personnalisés et consigner les décisions de l'agent. Grâce à des boucles de réflexion autonome itératives, l'agent peut analyser les résultats, ajuster les plans et réessayer les étapes échouées. Les développeurs peuvent intégrer des API externes ou des scripts locaux en tant qu'outils, configurer la mémoire ou l'état, et personnaliser la pipeline de raisonnement de l'agent. TinyAuton est optimisé pour un prototypage rapide de flux de travail pilotés par l'IA, de l'extraction de données à la génération de code, tout cela en quelques lignes de Python.

L'outil Agent Transparency offre un cadre complet pour l'instrumentation des agents d'IA avec des fonctionnalités de transparence. Il fournit des interfaces d'enregistrement pour enregistrer les transitions d'état et les décisions, des modules pour calculer des métriques clés de transparence (par exemple, scores de confiance, filiation des décisions), et des tableaux de bord de visualisation pour explorer le comportement de l'agent dans le temps. En s'intégrant parfaitement aux frameworks d'agents populaires, il génère des logs structurés de transparence, supporte l'export en formats JSON ou CSV, et inclut des utilitaires pour tracer des courbes de transparence pour des audits et des analyses de performance. Cette boîte à outils permet aux équipes d'identifier des biais, de déboguer des workflows et de démontrer des pratiques responsables d'IA.