基本的に、AI Orchestraはモジュラーなオーケストレーションエンジンを提供し、開発者はAIエージェント、ツール、カスタムモジュールを表すノードを定義できます。各ノードは、特定のLLM（例：OpenAI、Hugging Face）、パラメータ、入力/出力のマッピングとともに構成でき、動的なタスク委任を可能にします。このフレームワークは、構成可能なパイプライン、並行制御、分岐ロジックをサポートし、中間結果に基づいて適応する複雑なフローを作成します。内蔵のテレメトリーとログ記録により実行の詳細を捕捉し、コールバックフックはエラーやリトライを処理します。また、外部APIやカスタム機能と統合できるプラグインシステムも備えています。YAMLまたはPythonベースのパイプライン定義により、チャットベースのアシスタントから自動化されたデータ分析ワークフローまで、数分で堅牢なマルチエージェントシステムをプロトタイピングおよび展開できます。

LangGraph-Swiftは、ノードの連携によってAIワークフローを構築するためのグラフベースのDSLを提供します。ノードはLLMクエリ、リトリーブ操作、ツール呼び出し、メモリ管理などのアクションを表し、型安全です。これらを接続して実行順序を定義します。フレームワークはOpenAI、Azure、Anthropicなどの人気のLLMサービス向けのアダプターや、API・関数呼び出し用のカスタムツール統合もサポートします。セッション間のコンテキストを維持するメモリモジュール、デバッグ・可視化ツール、多プラットフォーム対応を備え、カスタムロジックを拡張することでチャットボットやドキュメント処理、独立型エージェントの高速プロトタイピングを可能にします。