TinyAuton предлагает минимальную и расширяемую архитектуру для создания автономных агентов, которые планируют, выполняют и совершенствуют задачи с помощью моделей GPT от OpenAI. В нее встроены модули для определения целей, управления контекстом диалога, вызова пользовательских инструментов и логирования решений. Итеративные циклы саморефлексии позволяют агенту анализировать результаты, корректировать планы и повторять неудачные шаги. Разработчики могут интегрировать внешние API или локальные скрипты как инструменты, настраивать память или состояние и кастомизировать цепочку рассуждений. TinyAuton оптимизирован для быстрого прототипирования рабочих процессов на базе ИИ, от извлечения данных до генерации кода — все за несколько строк Python.

Инструмент Agent Transparency предоставляет полный каркас для внедрения функций прозрачности в ИИ-агенты. Он предоставляет API для логирования состояния и решений, модули для вычисления ключевых метрик прозрачности (например, оценок доверия, родословной решений) и панели визуализации для изучения поведения агента со временем. Благодаря плотной интеграции с популярными фреймворками, он генерирует структурированные журналы прозрачности, поддерживает экспорт в JSON или CSV и включает утилиты для построения кривых прозрачности для аудитов и анализа эффективности. Этот инструмент позволяет командам выявлять предвзятость, отлаживать рабочие процессы и демонстрировать ответственное использование ИИ.