Este marco permite a los usuarios diseñar, configurar y desplegar múltiples agentes de IA que se comunican mediante mensajes JSON a través de un orquestador central. Cada agente puede tener diferentes roles, instrucciones y módulos de memoria, y puedes integrar cualquier proveedor de LLM implementando una interfaz de proveedor. El sistema admite historial de conversaciones persistente, enrutamiento dinámico y extensiones modulares. Ideal para simular debates, automatizar flujos de soporte al cliente o coordinar generación de documentos de múltiples pasos. Funciona en Python con soporte para Docker para implementaciones en contenedores.

Tongui Agent proporciona una arquitectura modular para crear agentes de IA que puedan mantener el estado de la conversación, aprovechar herramientas externas y coordinar múltiples sub-agentes. Los desarrolladores configuran los backends LLM, definen acciones personalizadas y ajustan módulos de memoria para almacenar el contexto. El marco incluye un SDK, CLI y hooks middleware para observabilidad, facilitando su integración en aplicaciones web o Node.js. Los LLM soportados incluyen OpenAI, Azure OpenAI y modelos de código abierto.

Cheat Layer es una poderosa herramienta de automatización diseñada para optimizar procesos comerciales. Utilizando agentes de marketing basados en la nube, automatiza una amplia gama de tareas, incluidas pruebas A/B entre demografías, generación de contenido optimizado para SEO y automatización de flujos de trabajo. Con Atlas, el marco de IA, los usuarios pueden crear automatizaciones complejas utilizando un lenguaje simple, lo que la hace accesible para todos los niveles de experiencia técnica. Cheat Layer es perfecto para optimizar la distribución de contenido, gestionar campañas de marketing y aumentar los esfuerzos de generación de leads.