Le plugin AutoGPT Planner s’intègre parfaitement à Auto-GPT pour transformer des objectifs larges en étapes concrètes. Il utilise les modèles linguistiques d’OpenAI pour générer des listes de tâches, établir des dépendances et optimiser l’ordre d'exécution. Les utilisateurs fournissent un objectif, et le plugin le décompose en sous-tâches, priorise par importance ou échéance, et fournit un plan affiné. Le plugin supporte la refinement itérative, permettant aux plans d’évoluer avec les changements d’objectifs. Il est idéal pour la planification de projets, feuilles de route de contenu, agendas de recherche, et toute situation nécessitant des workflows structurés à plusieurs étapes.

LangGraph Learn combine une interface de programmation visuelle avec un SDK Python sous-jacent pour aider les utilisateurs à construire des flux de travail complexes d'agents IA sous forme de graphes dirigés. Chaque nœud représente une composante fonctionnelle comme des modèles d'invite, des appels de modèles, une logique conditionnelle ou un traitement de données. Les utilisateurs peuvent connecter des nœuds pour définir l'ordre d'exécution, configurer les propriétés des nœuds via l'interface graphique, et exécuter le pipeline étape par étape ou en entier. Des panneaux de journalisation et de débogage en temps réel affichent les sorties intermédiaires, tandis que des modèles intégrés accélèrent des schémas courants tels que la question-réponse, la synthèse, ou la récupération de connaissances. Les graphes peuvent être exportés en tant que scripts Python autonomes pour déploiement en production. LangGraph Learn est idéal pour l'éducation, le prototypage rapide et le développement collaboratif d'agents IA sans code avancé.