autogen-agent-server agit comme une plateforme d'orchestration centralisée pour les agents IA, permettant aux développeurs d'exposer les capacités des agents via des endpoints RESTful standard. Les fonctionnalités principales incluent l'enregistrement de nouveaux agents avec des prompts et une logique personnalisée, la gestion de plusieurs sessions avec suivi de contexte, la récupération de l'historique des conversations, et la coordination de dialogues multi-agents. Il présente un traitement asynchrone des messages, des callbacks webhook, et une persistance intégrée pour l'état et les logs des agents. La plateforme s'intègre parfaitement à la bibliothèque AutoGen pour exploiter les modèles LLM, offre la possibilité de middleware personnalisé pour l'authentification, supporte la montée en charge via Docker et Kubernetes, et propose des hooks de monitoring pour les métriques. Ce framework accélère la création de chatbots, d'assistants numériques, et de flux automatisés en abstraisant l'infrastructure serveur et les patterns de communication.

LLM to MCP Integration Engine est un cadre open-source conçu pour intégrer de grands modèles de langage (LLMs) avec diverses plateformes de communication par messagerie (MCP). Il fournit des adaptateurs pour les API LLM telles qu'OpenAI et Anthropic, ainsi que des connecteurs pour des plateformes comme Slack, Discord et Telegram. Le moteur gère l'état des sessions, enrichit le contexte et route les messages bidirectionnellement. Son architecture basée sur des plugins permet aux développeurs d'étendre la prise en charge à de nouveaux fournisseurs et de personnaliser la logique métier, accélérant ainsi le déploiement d'agents IA en environnement de production.