AutoAct foi projetado para agilizar o desenvolvimento de agentes inteligentes ao combinar raciocínio guiado por LLM com planejamento estrutural e integração modular de ferramentas. Ele oferece um componente Planner para gerar sequências de ações, um ToolKit para definir e invocar APIs externas e um módulo Memory para manter o contexto. Com registros, tratamento de erros e políticas configuráveis, o AutoAct suporta automação robusta de ponta a ponta para tarefas como análise de dados, geração de conteúdo e assistentes interativos. Os desenvolvedores podem personalizar fluxos de trabalho, estender ferramentas e implantar agentes localmente ou na nuvem.

Deep Research Agentic AI aproveita modelos de linguagem avançados como GPT-4 para conduzir tarefas de pesquisa de forma autônoma. Os usuários definem objetivos de alto nível, e o agente os decompõe em subtarefas, busca artigos acadêmicos e fontes online, processa e resume descobertas, escreve trechos de código e autoavalia resultados. Suas integrações modulares de ferramentas automatizam a coleta, análise e geração de relatórios de dados, permitindo que pesquisadores iteren rapidamente, deleguem tarefas repetitivas e se concentrem em insights de alto nível e inovação.