Dieses Framework ermöglicht es Nutzern, mehrere KI-Agenten zu entwerfen, zu konfigurieren und zu deployen, die über einen zentralen Orchestrator mittels JSON-Nachrichten kommunizieren. Jeder Agent kann unterschiedliche Rollen, Eingabeaufforderungen und Speichermodule haben, wobei beliebige LLM-Anbieter durch die Implementierung einer Anbieter-Schnittstelle integriert werden können. Das System unterstützt persistente Konversationsverläufe, dynamisches Routing und modulare Erweiterungen. Ideal für die Simulation von Debatten, die Automatisierung von Kundenservice-Workflows oder die Koordination von mehrstufigen Dokumentengenerierungen. Es läuft in Python und bietet Docker-Unterstützung für containerisierte Deployments.

Tongui Agent stellt eine modulare Architektur bereit, mit der KI-Agenten erstellt werden können, die Gesprächszustände aufrechterhalten, externe Tools nutzen und mehrere Sub-Agenten koordinieren. Entwickler konfigurieren LLM-Backends, definieren benutzerdefinierte Aktionen und hängen Speicher-Module an, um den Kontext zu speichern. Das Framework umfasst ein SDK, CLI und Middleware-Hooks für Beobachtbarkeit, um die Integration in Web- oder Node.js-Anwendungen zu erleichtern. Unterstützte LLMs sind OpenAI, Azure OpenAI und Open-Source-Modelle.

Cheat Layer ist ein leistungsstarkes Automatisierungstool, das entwickelt wurde, um Geschäftsprozesse zu optimieren. Mithilfe von cloudbasierten Marketing-Agenten automatisiert es eine Vielzahl von Aufgaben, einschließlich A/B-Tests über Demografien, die Erstellung von SEO-optimiertem Content und die Automatisierung von Arbeitsabläufen. Mit Atlas, dem KI-Framework, können Benutzer komplexe Automatisierungen mit einfacher Sprache erstellen, wodurch es für alle technischen Kenntnisse zugänglich ist. Cheat Layer ist ideal, um die Inhaltsverteilung zu optimieren, Marketingkampagnen zu verwalten und die Bemühungen zur Lead-Generierung anzukurbeln.