AutoAct 旨在透過將基於LLM的推理與結構化規劃和模組化工具整合，來簡化智能代理的開發。它具有一個規劃器，能產生動作序列，還有一個工具包定義與調用外部API，以及一個記憶模組來維護上下文。配備日誌記錄、錯誤處理和可配置政策，AutoAct支援對資料分析、內容生成和互動助手等任務進行端對端的穩健自動化。開發者可自訂工作流程、擴充工具並在本地或雲端部署代理。

Deep Research Agentic AI利用先進的語言模型如GPT-4，自主執行研究任務。用戶定義高層次目標，代理將其分解為子任務，搜尋學術論文和網絡資料源，處理並總結結果，撰寫代碼片段，並自我評估結果。其模組化工具整合自動化數據收集、分析與報告，使研究人員能快速迭代，外包重複工作，專注於高層次見解與創新。