Aurora提供模組化架構，用於建立能自主處理複雜任務的生成式AI代理，透過循環式的規劃與執行來實現。它由一個拆解高階目標為可執行步驟的規劃器、一個利用大語言模型執行這些步驟的執行器，以及一個連結API、資料庫或自訂函數的工具整合層組成。Aurora亦包含用於記憶管理的模組，以留存上下文，並具有動態重新規劃能力，以適應新資訊。在可客製化的提示語和插拔式模組支持下，開發者可以快速原型化用於內容產出、研究、客服或流程自動化等任務的AI代理，同時保持對工作流程與決策邏輯的完全控制。

GPA-LM 是一個以 Python 為基礎的框架，旨在簡化由大型語言模型驅動的人工智慧代理的建立與協調。它具有一個規劃器，能將高層指令拆解為子任務，一個執行器，管理工具調用和互動，以及一個能在會話之間保留上下文的記憶模塊。插件架構允許開發者新增自訂工具、API 及決策邏輯。支援多代理協同的 GPA-LM，可以協調角色、分配任務並匯整結果。它無縫整合 OpenAI GPT 等流行 LLM，並支援在不同環境中部署。該框架加速自主代理的研發，用於研究、自動化與應用原型設計。