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.

AgentScope est un framework axé sur les développeurs conçu pour simplifier la création d'agents intelligents en fournissant des composants modulaires pour la planification dynamique, le stockage de mémoire contextuelle et l'intégration d'outils/API. Il supporte plusieurs backends LLM (OpenAI, Anthropic, Hugging Face) et offre des pipelines personnalisables pour l'exécution de tâches, la synthèse de réponses et la récupération de données. L'architecture de AgentScope permet un prototypage rapide de chatbots conversationnels, d'agents d'automatisation de workflows et d'assistants de recherche, tout en restant extensible et évolutif.

Les agents IA alimentés par LLM sont conçus pour rationaliser la création d'agents autonomes en orchestrant de grands modèles de langage et des outils externes via une architecture modulaire. Les développeurs peuvent définir des outils personnalisés avec des interfaces standardisées, configurer des backend mémoire pour conserver l'état, et mettre en place des chaînes de raisonnement à plusieurs étapes utilisant des invites LLM pour planifier et exécuter des tâches. Le module AgentExecutor gère l'invocation des outils, la gestion des erreurs et les flux de travail asynchrones, tandis que des modèles d'exemples illustrent des scénarios réels comme l'extraction de données, le support client et la planification, accélérant ainsi le développement. En abstraisant les appels API, l'ingénierie des prompts et la gestion d'état, le framework réduit le code boilerplate et accélère l'expérimentation, idéal pour les équipes créant des solutions d'automatisation intelligentes personnalisées en Python.