AutoAct est conçu pour simplifier le développement d'agents intelligents en combinant le raisonnement basé sur LLM avec une planification structurée et une intégration modulaire d'outils. Il offre un composant Planificateur pour générer des séquences d'actions, un ToolKit pour définir et invoquer des API externes, et un module Mémoire pour maintenir le contexte. Avec la journalisation, la gestion des erreurs et des politiques configurables, AutoAct supporte une automatisation robuste de bout en bout pour des tâches telles que l'analyse de données, la génération de contenu et les assistants interactifs. Les développeurs peuvent personnaliser les flux de travail, étendre les outils et déployer des agents sur site ou dans le cloud.

Deep Research Agentic AI utilise des modèles linguistiques avancés comme GPT-4 pour effectuer des tâches de recherche de manière autonome. Les utilisateurs définissent des objectifs de haut niveau, et l’agent les décompose en sous-tâches, recherche des articles académiques et des sources web, traite et résume les résultats, écrit des extraits de code, et s’auto-évalue. Ses intégrations modulaires d’outils automatisent la collecte de données, l’analyse et la génération de rapports, permettant aux chercheurs d’itérer rapidement, d’externaliser le travail répétitif et de se concentrer sur des idées de haut niveau et l’innovation.