このフレームワークは、複数のMCP（マルチチャネル処理）サーバーをサポートするサーバーベースのアーキテクチャを提供し、同時会話の処理、セッション間のコンテキスト維持、外部サービスとのプラグイン統合を可能にします。開発者はメッセージングプラットフォームのコネクタを設定し、カスタム関数呼び出しを定義し、Dockerやネイティブホストを使用してインスタンスをスケールできます。ロギング、エラーハンドリング、拡張可能なパイプラインも備え、コアコードを変更せずに機能拡張が可能です。

Agentfyは、LLM、メモリバックエンド、ツール統合を組み合わせて一体的なランタイムを構築するモジュール式アーキテクチャを提供します。開発者はPythonクラスでエージェントの動作を宣言し、ツール（REST API、データベース、ユーティリティ）を登録し、メモリストア（ローカル、Redis、SQL）を選択します。フレームワークは、プロンプト、アクション、ツール呼び出し、コンテキスト管理をオーケストレーションし、タスクの自動化を実現します。内蔵のCLIとDockerサポートにより、クラウドやエッジ環境にワンステップで展開可能です。

Kurtosis AutoGPTパッケージは、最小限の労力で完全に構成されたAutoGPT環境を提供するKurtosisモジュールとしてパッケージ化されたAIエージェントフレームワークです。PostgreSQL、Redis、ベクトルストアなどのサービスを準備し、APIキーとエージェントスクリプトをネットワークに注入します。DockerとKurtosis CLIを使用して、隔離されたエージェントインスタンスを起動し、ログを確認し、予算を調整し、ネットワークポリシーを管理できます。このパッケージはインフラの負担を排除し、チームが迅速に自律的なGPT駆動のワークフローを再現可能な状態で開発、テスト、スケールできるようにします。