En su núcleo, LionAGI ofrece una arquitectura modular para definir y ejecutar etapas de tareas dependientes, dividiendo problemas complejos en componentes lógicos que se pueden procesar secuencial o paralelamente. Cada etapa puede aprovechar un prompt personalizado, almacenamiento de memoria y lógica de decisión para adaptar el comportamiento según los resultados anteriores. Los desarrolladores pueden integrar cualquier API LLM soportada o modelos autohospedados, configurar espacios de observación y definir mapeos de acciones para crear agentes que planifican, razonan y aprenden en múltiples ciclos. Herramientas integradas de registro, recuperación de errores y análisis permiten monitoreo en tiempo real y refinamiento iterativo. Ya sea para automatizar flujos de investigación, generar informes o orquestrar procesos autónomos, LionAGI acelera la creación de agentes inteligentes y adaptables con mínimo código repetido.