Self-Determining AI Agents est un framework basé sur Python conçu pour simplifier la création d'agents IA autonomes. Il dispose d'une boucle de planification personnalisable où les agents génèrent des tâches, planifient des stratégies et exécutent des actions à l'aide d'outils intégrés. Le framework inclut des modules de mémoire persistants pour la conservation du contexte, un système de planification flexible et des hooks pour l'intégration d'outils personnalisés tels que API web ou requêtes de base de données. Les développeurs définissent des objectifs d'agents via des fichiers de configuration ou du code, et la bibliothèque gère le processus décisionnel itératif. Il supporte la journalisation, la surveillance des performances et peut être étendu avec de nouveaux algorithmes de planification. Idéal pour la recherche, l'automatisation des workflows et la prototypage rapide de systèmes multi-agents intelligents.

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.