TinyAuton은 OpenAI의 GPT 모델을 사용하여 자율 에이전트가 작업을 계획, 수행 및 개선할 수 있도록 하는 최소한의 확장 가능한 아키텍처를 제공합니다. 목표 설정, 대화 컨텍스트 관리, 맞춤 도구 호출 및 에이전트 결정 기록을 위한 내장 모듈을 제공합니다. 반복 자기 성찰 루프를 통해 결과를 분석하고 계획을 조정하며 실패한 단계를 재시도할 수 있습니다. 외부 API 또는 로컬 스크립트를 도구로 통합하고, 메모리 또는 상태를 설정하며, 에이전트의 추론 파이프라인을 사용자 정의할 수 있습니다. TinyAuton은 데이터 추출에서 코드 생성까지 AI 기반 워크플로우의 빠른 프로토타이핑에 최적입니다.

Agent Transparency Tool은 AI 에이전트에 투명성 기능을 장착하기 위한 포괄적인 프레임워크를 제공합니다. 상태 전이와 결정을 기록하는 로깅 인터페이스, 신뢰도 점수 및 결정 계통 등 핵심 투명성 메트릭을 계산하는 모듈, 시간에 따른 에이전트 행동을 탐색할 수 있는 시각화 대시보드를 포함하며, 인기 있는 에이전트 프레임워크와 원활하게 통합하여 구조화된 투명성 로그를 생성하고 JSON 또는 CSV 형식으로 내보낼 수 있으며, 감사 및 성능 분석을 위한 투명성 곡선 플롯 유틸리티도 제공합니다. 이 툴킷은 팀이 편향을 식별하고 워크플로를 디버그하며, 책임 있는 AI 관행을 보여주는 데 도움을 줍니다.