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。

簡易自學為開發者提供一個非常簡單的方法來用Python建立和訓練強化學習代理。該框架將核心RL組件（如環境封裝、策略模組和經驗緩衝）封裝為簡潔接口。用戶能快速初始化環境，使用熟悉的PyTorch或TensorFlow後端定義自訂策略，並執行內建有日誌記錄和檢查點的訓練循環。該庫支持on-policy和off-policy演算法，可靈活進行Q學習、策略梯度和演員-評論家方法的試驗。降低樣板碼重複度，使實務者、教師和研究人員能以最少配置快速原型化演算法、測試假設並視覺化代理性能。其模組化設計也便於與現有ML堆疊和自訂環境整合。

Gemini Computer Use通過將AI驅動的決策嵌入工作流程中，改變你與作業系統的互動方式。通過整合Google Gemini，代理可以理解具有豐富背景的英文命令，執行多種操作：執行終端命令、建立、編輯或刪除檔案、監控系統狀態並自動化多步驟流程。用戶可以直接透過CLI或API溝通，方便建立原型、管理伺服器或開發腳本，無需大量手動編碼。模組化架構允許開發者擴展功能、整合自訂工具以及建立專屬領域的代理。無論是協調複雜的部署流程，還是簡化每日的檔案操作，Gemini Computer Use都將對話式AI的力量帶到你的桌面。