TinyAuton提供了一個最小、可擴展的架構，用於構建能利用OpenAI GPT模型進行規劃、執行和調整任務的自主代理。它包含內建模塊，可定義目標、管理對話上下文、調用自訂工具並記錄代理決策。透過循環式自我反思，代理可以分析結果、調整計畫並重試失敗步驟。開發者能整合外部API或本地腳本作為工具，建立記憶或狀態，並自訂代理的推理流程。TinyAuton適合用於快速原型化AI驅動的工作流程，從資料擷取到程式碼產生，都可用少量Python程式碼實現。

Agent Transparency Tool 提供一個完整的框架，用於在AI代理中加入透明度功能。它提供日誌接口來記錄狀態轉換和決策，模塊來計算關鍵的透明度指標（例如信心分數、決策血緣），以及用於探索代理行為的可視化儀表板。藉由與流行的代理框架無縫集成，它生成結構化的透明度日誌，支援導出JSON或CSV格式，並包含用於審核和性能分析的透明度曲線繪製工具。此工具箱讓團隊能識別偏見、除錯流程，並展示負責任的AI實踐。