Agent2Agent proporciona una interfaz web unificada y API para definir, configurar y orquestar equipos de agentes de IA. Cada agente puede asignarse a roles únicos como investigador, analista o summarizer, y los agentes se comunican a través de canales integrados para compartir datos y delegar subtareas. La plataforma soporta llamadas a funciones, almacenamiento de memoria e integraciones webhook para servicios externos. Los administradores pueden monitorear el progreso del flujo de trabajo, inspeccionar logs de agentes y ajustar parámetros dinámicamente para una ejecución escalable, paralelizada y automatización avanzada de flujos de trabajo.

En su núcleo, DAGent representa los flujos de trabajo de agentes como un grafo acíclico dirigido de nodos, donde cada nodo puede encapsular una llamada a LLM, función personalizada o herramienta externa. Los desarrolladores definen explicitamente dependencias de tareas, permitiendo ejecución paralela y lógica condicional, mientras que el framework gestiona la programación, el paso de datos y la recuperación de errores. DAGent también proporciona herramientas de visualización integradas para inspeccionar la estructura y el flujo de ejecución del DAG, mejorando la depuración y la trazabilidad. Con tipos de nodos extensibles, soporte de plugins y una integración fluida con proveedores LLM populares, DAGent capacita a los equipos para construir aplicaciones de IA complejas y de múltiples pasos, como pipelines de datos, agentes conversacionales y asistentes de investigación automatizados, con mínimo código repetitivo. Su enfoque en modularidad y transparencia lo hace ideal para orquestación escalable de agentes en entornos experimentales y de producción.