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。

AgentScope是一個面向開發者的框架，旨在簡化智能代理的創建，透過模組化組件提供動態規劃、上下文記憶存儲和工具/API整合。它支援多個LLM後端（OpenAI、Anthropic、Hugging Face），並提供可自行定義的任務執行、答案合成和資料檢索管道。其架構支持快速原型化會話機器人、流程自動化代理和研究助理，同時保持擴展性和可擴充性。

LLM驅動的AI代理旨在通過模組化架構協調大型語言模型與外部工具，簡化自主代理的創建。開發者可以定義具有標準化接口的自定義工具，配置記憶後端以保存狀態，以及建立多步推理鏈，使用LLM提示來規劃和執行任務。AgentExecutor模組管理工具調用、錯誤處理和異步工作流程，內建範例模板展示了資料擷取、客戶支援及行事曆排程等場景。通過抽象API調用、提示工程和狀態管理，該框架降低重複性程式碼，加快實驗速度，非常適合Python環境下的客製化智慧自動化解決方案團隊。