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.

AgentScope — это ориентированный на разработчиков фреймворк, созданный для упрощения создания интеллектуальных агентов с помощью модульных компонентов для динамического планирования, хранения памяти в контексте и интеграции инструментов/API. Поддерживаются несколько бэкендов LLM (OpenAI, Anthropic, Hugging Face), а также предоставляются настраиваемые пайплайны для выполнения задач, синтеза ответов и извлечения данных. Архитектура AgentScope позволяет быстро прототипировать диалоговых ботов, автоматизацию рабочих процессов и исследовательских помощников, сохраняя расширяемость и масштабируемость.

Цель LLM-агентов — упростить создание автономных систем, координируя крупные языковые модели и внешние инструменты через модульную архитектуру. Разработчики могут задавать собственные инструменты с стандартными интерфейсами, настраивать хранилища памяти для сохранения состояния и создавать многоступенчатые цепи рассуждений, использующие подсказки LLM для планирования и выполнения задач. Модуль AgentExecutor управляет вызовами инструментов, обработкой ошибок и асинхронными рабочими потоками, а шаблоны иллюстрируют реальные сценарии, такие как добыча данных, поддержка клиентов и планировщик задач. За счет абстракции вызовов API, обработки подсказок и управления состоянием, фреймворк сокращает boilerplate и ускоряет эксперименты, что делает его идеальным для команд, разрабатывающих пользовательские решения автоматизации на Python.