Cerebellum ofrece una plataforma modular donde los desarrolladores definen agentes usando planes declarativos compuestos por pasos secuenciales o llamadas a herramientas. Cada plan puede llamar a herramientas integradas o personalizadas, como conectores API, recuperadores o procesadores de datos, a través de una interfaz unificada. Los módulos de memoria permiten a los agentes almacenar, recuperar y olvidar información entre sesiones, habilitando interacciones contextuales y con estado. Se integra con modelos de gran tamaño populares (OpenAI, Hugging Face), soporta el registro de herramientas personalizadas y cuenta con un motor de ejecución basado en eventos para control en tiempo real. Con registros, manejo de errores y hooks de plugins, Cerebellum aumenta la productividad y facilita el desarrollo rápido de agentes para automatización, asistentes virtuales y aplicaciones de investigación.

MixAgent proporciona una arquitectura plug-and-play que permite a los desarrolladores definir prompts, conectar múltiples backends LLM e incorporar herramientas externas (APIs, bases de datos o código). Orquesta los ciclos de planificación y ejecución, gestiona la memoria del agente para interacciones con estado y registra el cadena de razonamiento. Los usuarios pueden prototipar rápidamente asistentes, buscadores de datos o bots de automatización sin construir capas de orquestación desde cero, acelerando el despliegue del agente de IA.