O TinyAuton fornece uma arquitetura mínima e extensível para construir agentes autônomos que planejam, executam e refinam tarefas usando os modelos GPT da OpenAI. Oferece módulos integrados para definir objetivos, gerenciar contexto de conversa, invocar ferramentas personalizadas e registrar decisões do agente. Por meio de loops de auto-reflexão iterativa, o agente pode analisar resultados, ajustar planos e tentar etapas que falharam. Os desenvolvedores podem integrar APIs externas ou scripts locais como ferramentas, configurar memória ou estado, e personalizar o pipeline de raciocínio do agente. TinyAuton é otimizado para prototipagem rápida de fluxos de trabalho orientados por IA, desde extração de dados até geração de código, tudo com algumas linhas de Python.

O Agentic Solver fornece um kit de ferramentas abrangente para desenvolver agentes de IA autônomos que aproveitam grandes modelos de linguagem (LLMs) para resolver problemas do mundo real. Oferece componentes para decomposição de tarefas, planejamento, execução e avaliação de resultados, permitindo que os agentes dividam objetivos de alto nível em ações sequenciadas. Os usuários podem integrar APIs externas, funções personalizadas e armazenamentos de memória para expandir as capacidades do agente, enquanto mecanismos embutidos de registro e reintento garantem resiliência. Escrito em Python, o framework suporta pipelines modulares e templates de prompt flexíveis, facilitando experimentação rápida. Seja automatizando suporte ao cliente, análise de dados ou geração de conteúdo, o Agentic Solver simplifica todo o ciclo de vida, desde a configuração inicial e registro de ferramentas até monitoramento contínuo e otimização de desempenho.

O Agents-Prompts é um repositório completo no GitHub que oferece uma coleção estruturada de modelos de prompts personalizáveis para construir agentes de IA inteligentes. Esses modelos cobrem funções essenciais, como gerenciamento de memória, atualizações dinâmicas de instruções, orquestração de múltiplos agentes, lógica de tomada de decisão e integração de API. Os usuários podem combinar modelos para definir papéis de agentes, tarefas e fluxos de conversação, possibilitando experimentação e prototipagem rápidas. O repositório também inclui exemplos de código para integração com principais serviços de LLM, exemplos de encadeamento de ações de agentes e diretrizes para as melhores práticas de design de fluxos autônomos. Ao aproveitar esses padrões de prompts reutilizáveis, equipes podem acelerar o desenvolvimento, manter a consistência entre agentes e focar em lógicas de aplicação de alto nível em vez de engenharia de prompts de baixo nível.