Agents-Prompts — это полноценное хранилище на GitHub, предлагающее разработчикам структурированную коллекцию настраиваемых шаблонов подсказок для построения интеллектуальных AI-агентов. Эти шаблоны охватывают основные функции, такие как управление памятью, динамическое обновление инструкций, оркестрация нескольких агентов, логика принятия решений и интеграция API. Пользователи могут комбинировать шаблоны для определения ролей агентов, задач и диалоговых потоков, что обеспечивает быстрые эксперименты и создание прототипов. В репозитории также есть примеры кода для интерфейса с главными службами LLM, примеры связывания действий агентов и рекомендации по лучшим практикам при создании автономных рабочих процессов. Используя эти повторно используемые шаблоны подсказок, команды могут ускорить разработку, обеспечить согласованность между агентами и сосредоточиться на работе высокого уровня, а не на низкоуровневой инженерии подсказок.

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.