Agent2Agent offre une interface web unifiée et une API pour définir, configurer et orchestrer des équipes d'agents IA. Chaque agent peut se voir attribuer des rôles uniques tels que chercheur, analyste ou résumé, et communiquent via des canaux intégrés pour partager des données et déléguer des sous-tâches. La plateforme supporte les appels de fonctions, le stockage de mémoire et les intégrations webhook pour des services externes. Les administrateurs peuvent surveiller la progression du flux de travail, inspecter les journaux d'agents et ajuster dynamiquement les paramètres pour une exécution efficace, parallèle et une automatisation avancée des workflows.

AgentFarm fournit un cadre complet pour coordonner divers agents IA dans un système unifié. Les utilisateurs peuvent script des comportements d'agents spécialisés en Python, attribuer des rôles (gestionnaire, travailleur, analyste) et établir des files d'attente pour le traitement parallèle. Il s'intègre parfaitement aux principaux services LLM (OpenAI, Azure OpenAI), permettant un routage dynamique des prompts et une sélection de modèles. Le tableau de bord intégré suit l'état des agents, enregistre les interactions et visualise les performances du workflow. Avec des plugins modulaires pour des API personnalisées, les développeurs peuvent étendre la fonctionnalité, automatiser la gestion des erreurs et surveiller l'utilisation des ressources. Idéal pour déployer des pipelines multi-étapes, AgentFarm améliore la fiabilité, la scalabilité et la maintenabilité dans l'automatisation pilotée par l'IA.