Este marco proporciona una arquitectura basada en servidor que soporta múltiples servidores MCP (Multi-Channel Processing) para manejar conversaciones concurrentes, mantener el contexto entre sesiones e integrar servicios externos mediante plugins. Los desarrolladores pueden configurar conectores para plataformas de mensajería, definir llamadas a funciones personalizadas y escalar instancias usando Docker o hosts nativos. Incluye registro, manejo de errores y un pipeline modular para extender capacidades sin modificar el código principal.
Características principales de Multiple MCP Server-based AI Agent BOT
Un estudio experimental de bajo código para diseñar, orquestar y visualizar flujos de trabajo de IA multi-agente con interfaz interactiva y plantillas de agentes personalizables.
Autogen Studio Research es un prototipo de investigación alojado en GitHub para construir, visualizar y iterar aplicaciones de IA multi-agente. Incluye una interfaz web que permite arrastrar y soltar componentes de agentes, definir canales de comunicación y configurar pipelines de ejecución. En el fondo, utiliza un SDK Python para conectar con diversos backends LLM (OpenAI, Azure, modelos locales) y proporciona registros en tiempo real, métricas y herramientas de depuración. La plataforma está diseñada para prototipado rápido de sistemas de agentes colaborativos, flujos de decisiones y orquestación automatizada de tareas.
Características principales de Autogen Studio Research