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。

Autogen Studio Researchは、GitHub上にホストされた研究プロトタイプで、エージェントコンポーネントのドラッグ＆ドロップ、通信チャネルの定義、実行パイプラインの構成を可能にします。Python SDKを使用してOpenAI、Azure、ローカルモデルなどの各種LLMバックエンドに接続し、リアルタイムのロギング、メトリクス、デバッグツールを提供します。このプラットフォームは、協働エージェントシステム、意思決定ワークフロー、自動タスクオーケストレーションの迅速なプロトタイピングを目的としています。