AutoML-Agent提供一個多功能Python框架，透過智能代理介面來調度整個機器學習生命週期。從自動資料收集建置開始，進行探索性分析、缺失值處理與特徵工程，採用可配置的管線。接著，利用大語言模型進行模型架構搜尋與超參數優化，提出最佳配置建議。代理並行運行實驗，追蹤指標與視覺化結果，進行性能比對。找到最佳模型後，AutoML-Agent簡化部署流程，生成Docker容器或支援主流MLOps平台的雲端工件。用戶亦可利用插件模組自訂工作流程，並監控模型漂移，確保在實務環境中擁有穩健、有效且可重現的AI解決方案。