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。

マルチエージェントAIフレームワークは、クラウド環境で複数の自律エージェントを調整するためのエンドツーエンドのソリューションを提供します。NeonのPostgres互換のサーバーレスデータベースを使用して会話履歴とエージェントの状態を保存し、Azure Functionsでエージェントロジックを大規模に実行し、OpenAI APIで自然言語理解と生成を行います。ビルトインのメッセージキューとロールベースの挙動により、調査、スケジューリング、カスタマーサポート、データ分析などのタスクでエージェントが協力できます。開発者は、エージェントのポリシー、メモリルール、ワークフローを多様なビジネス要件に合わせてカスタマイズできます。