このフレームワークは、ユーザーが中央のオーケストレーターを介してJSONメッセージで通信する複数のAIエージェントを設計、構成、展開できるようにします。各エージェントは異なる役割、プロンプト、メモリモジュールを持つことができ、プロバイダーインターフェースを実装することで任意のLLMプロバイダーを組み込めます。システムは持続可能な会話履歴、動的ルーティング、モジュール式拡張をサポートします。議論のシミュレーション、カスタマーサポートフローの自動化、マルチステップのドキュメント生成の調整に最適で、Pythonで動作し、Dockerサポートもあります。

Tongui Agentは、会話状態を維持し、外部ツールを活用し、複数のサブエージェントを調整できるモジュール式アーキテクチャを提供します。開発者はLLMバックエンドの設定、カスタムアクションの定義、コンテキストを保存するためのメモリモジュールの追加を行います。このフレームワークには、SDK、CLI、および可観測性のためのミドルウェアフックが含まれており、WebやNode.jsアプリケーションへの統合が容易です。対応LLMにはOpenAI、Azure OpenAI、オープンソースモデルがあります。

Cheat Layerは、ビジネスプロセスを最適化するために設計された強力な自動化ツールです。クラウドベースのマーケティングエージェントを利用して、人口統計に基づくA/Bテスト、SEO最適化されたコンテンツの生成、自動化されたワークフローなど、幅広いタスクを自動化します。AIフレームワークであるAtlasを使用すれば、ユーザーはシンプルな言語で複雑な自動化を作成でき、技術的専門知識のレベルに関係なく利用可能です。Cheat Layerは、コンテンツ配布の最適化、マーケティングキャンペーンの管理、リード生成の向上に最適です。