Swarms funciona como un marco centrado en Python y una interfaz web, permitiendo a los usuarios configurar agentes individuales con roles específicos, gestión de memoria y prompts personalizados. Los usuarios definen las interacciones de los agentes mediante un constructor de flujo visual o configuración YAML, orquestando árboles de decisión complejos, debates y tareas colaborativas. La plataforma soporta integración de plugins para consultas de datos, acceso a bases de conocimiento y llamadas a APIs de terceros. Tras el despliegue, Swarms proporciona monitoreo en tiempo real de la actividad de los agentes, métricas de rendimiento y registros. Se escala horizontalmente usando herramientas de orquestación de containers, permitiendo simulaciones IA a gran escala, arquitecturas de control robótico o automatizaciones de workflows inteligentes. La arquitectura de código abierto garantiza extensibilidad, mejoras comunitarias y opciones de hosting propio para control completo de los datos.

SuperSwarm está diseñado para orquestar flujos de trabajo impulsados por IA aprovechando múltiples agentes especializados que se comunican y colaboran en tiempo real. Soporta descomposición dinámica de tareas, donde un agente principal divide objetivos complejos en subtareas y las asigna a agentes expertos. Los agentes pueden compartir contexto, intercambiar mensajes y adaptar sus enfoques según resultados intermedios. La plataforma ofrece un panel web, API RESTful y CLI para despliegue y monitoreo. Los desarrolladores pueden definir roles personalizados, configurar topologías de enjambre y ampliar con herramientas externas mediante plugins. SuperSwarm escala horizontalmente usando orquestación de contenedores, asegurando un rendimiento robusto bajo cargas elevadas. Los registros, métricas y visualizaciones ayudan a optimizar las interacciones de los agentes, haciéndola adecuada para tareas como investigación avanzada, automatización de soporte al cliente, generación de código y procesos de toma de decisiones.