Self-Determining AI Agents는 자율 AI 에이전트 생성 과정을 간소화하는 Python 기반 프레임워크입니다. 에이전트가 작업을 생성하고, 전략을 계획하며, 통합된 도구를 활용해 행동을 수행하는 맞춤형 계획 루프를 특징으로 합니다. 이 프레임워크에는 컨텍스트를 유지하는 지속적 메모리 모듈, 유연한 작업 스케줄 시스템, 그리고 웹 API 또는 데이터베이스 쿼리와 같은 맞춤 도구 통합을 위한 후크가 포함되어 있습니다. 개발자는 구성 파일 또는 코드를 통해 에이전트 목표를 정의하며, 라이브러리는 반복적인 의사 결정 과정을 처리합니다. 로깅, 성능 모니터링을 지원하며, 새로운 계획 알고리즘으로 확장 가능하여 연구, 워크플로우 자동화, 지능형 다중 에이전트 시스템 프로토타입에 적합합니다.

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.