Cerebellumは、宣言的なプランと一連のステップまたはツール呼び出しで構成されたチェーンを使用してエージェントを定義できるモジュール化プラットフォームを提供します。各計画は、内蔵またはカスタムのツール（APIコネクタ、リトリバー、データプロセッサなど）を統一インターフェース経由で呼び出すことが可能です。メモリモジュールは、セッション間で情報を保存、取得、忘却でき、コンテキスト認識とステートフルな相互作用を可能にします。OpenAIやHugging Faceなどの人気のLLMと連携し、カスタムツールの登録をサポート、リアルタイム制御を可能にするイベント駆動のエンジンを備えています。ログ記録、エラー処理、プラグインフックを備え、生産性を向上させ、オートメーションや仮想アシスタント、研究アプリケーション向けの迅速なエージェント開発を支援します。

AgentMeshは、各エージェントが特定のタスクやドメインに焦点を当てたAIエージェントのネットワークを作成するためのモジュール式インフラストラクチャを提供します。エージェントは動的に検出・登録でき、非同期でメッセージを交換し、設定可能なルーティングルールに従います。フレームワークはリトライ、フォールバック、エラー回復を処理し、データ処理、意思決定支援、会話利用ケースのためのマルチエージェントパイプラインを可能にします。既存のLLMやカスタムモデルと簡単なプラグインインターフェースで容易に統合できます。

autogen-agent-serverは、標準的なRESTfulエンドポイントを通じてエージェントの機能を公開できる中央集権的なオーケストレーションプラットフォームです。コア機能には、新しいエージェントの登録（カスタムプロンプトとロジック付き）、複数セッションの管理とコンテキスト追跡、会話履歴の取得、マルチエージェントダイアログの調整が含まれます。非同期メッセージ処理、Webhookコールバック、エージェント状態とログの内蔵永続性を備えています。AutoGenライブラリとシームレスに統合し、LLMsの活用や認証のためのカスタムミドルウェアをサポート、DockerやKubernetesによるスケーリング、メトリクス用の監視フックも提供します。このフレームワークにより、チャットボット、デジタルアシスタント、自動化ワークフローの構築を高速化し、サーバーインフラや通信パターンを抽象化します。

AutoGen UIは、マルチエージェント会話のフローをレンダリングし管理するためのフロントエンドツールキットです。チャットウィンドウ、エージェントセレクター、メッセージタイムライン、デバッグパネルなどの既製コンポーネントを提供します。開発者は複数のAIエージェントを設定し、応答をリアルタイムでストリーミングし、会話の各ステップをログに記録し、カスタムスタイルを適用できます。バックエンドの調整ライブラリと簡単に統合でき、AIエージェントのインタラクションの構築と監視のための完全なエンドツーエンドのインターフェースを提供します。