Ce cadre permet aux utilisateurs de concevoir, configurer et déployer plusieurs agents IA qui communiquent via des messages JSON à travers un orchestrateur central. Chaque agent peut avoir des rôles, des invites et des modules de mémoire distincts, et il est possible d'intégrer n'importe quel fournisseur LLM en implémentant une interface de fournisseur. Le système supporte l'historique de conversation persistant, le routage dynamique et les extensions modulaires. Idéal pour simuler des débats, automatiser des flux de support client ou coordonner la génération de documents en plusieurs étapes. Il fonctionne sous Python avec un support Docker pour les déploiements conteneurisés.

Tongui Agent fournit une architecture modulaire pour créer des agents IA capables de maintenir l'état de la conversation, d'utiliser des outils externes et de coordonner plusieurs sous-agents. Les développeurs configurent les backends LLM, définissent des actions personnalisées et attachent des modules de mémoire pour stocker le contexte. Le framework inclut un SDK, une CLI et des hooks middleware pour l'observabilité, facilitant ainsi l'intégration dans des applications web ou Node.js. Les LLMs pris en charge incluent OpenAI, Azure OpenAI et des modèles open-source.

Cheat Layer est un puissant outil d'automatisation conçu pour optimiser les processus commerciaux. En utilisant des agents marketing basés sur le cloud, il automatise un large éventail de tâches, y compris les tests A/B à travers les démographies, la génération de contenu optimisé pour le SEO, et l'automatisation des flux de travail. Avec Atlas, le cadre d'IA, les utilisateurs peuvent créer des automatisations complexes en utilisant un langage simple, ce qui le rend accessible pour tous les niveaux de compétence technique. Cheat Layer est parfait pour optimiser la distribution de contenu, gérer des campagnes marketing, et renforcer les efforts de génération de leads.