AIPE centralise l'orchestration des agents IA avec des modules interchangeables pour la mémoire, la planification, l'utilisation d'outils et la collaboration multi-agents. Les développeurs peuvent définir des personas d'agents, incorporer du contexte via des magasins vectoriels, et intégrer des API ou bases de données externes. Le cadre offre un tableau de bord web intégré et une CLI pour tester les prompts, surveiller l’état des agents et enchaîner les tâches. AIPE supporte plusieurs backends de mémoire comme Redis, SQLite et en mémoire. Ses configurations multi-agents permettent d’attribuer des rôles spécialisés — extracteur de données, analyste, résumé — pour collaborer sur des requêtes complexes. En abstraisant l’ingénierie des prompts, les wrappers API et la gestion d’erreurs, AIPE accélère le déploiement d’assistants alimentés par l’IA pour la QA de documents, le support client et l’automatisation de workflows.

DBGPT exploite de grands modèles linguistiques pour comprendre l'intention exprimée en langage naturel de l'utilisateur, générer automatiquement des déclarations SQL précises et les exécuter sur des bases de données supportées telles que MySQL, PostgreSQL, SQLite, etc. Il renvoie des résultats structurés avec des graphiques, permettant aux analystes de données, développeurs et utilisateurs métier de tirer rapidement des insights. L'exploration du schéma, les suggestions d'optimisation de requêtes et l'intégration avec des tableaux de bord font de DBGPT un outil complet pour la prise de décision basée sur les données.