AgentFarm은 다양한 AI 에이전트를 통합하는 시스템을 조율할 수 있는 포괄적인 프레임워크를 제공합니다. 사용자는 Python으로 특화된 에이전트 동작을 스크립트화하고, 역할(매니저, 작업자, 분석가)을 할당하며, 병렬 처리용 작업 큐를 설정할 수 있습니다. OpenAI, Azure OpenAI와 원활하게 연동되어 동적 프롬프트 라우팅과 모델 선택이 가능합니다. 내장된 대시보드는 에이전트 상태 추적, 상호작용 기록, 워크플로우 성능 시각화를 지원합니다. 모듈식 플러그인을 통한 커스텀 API 확장, 오류 처리 자동화, 자원 활용 모니터링도 가능합니다. 다단계 파이프라인 배포에 적합하며, AgentFarm은 신뢰성, 확장성, 유지 관리성을 향상시킵니다.

Eunomia는 구성 우선 방식을 활용하여 AI 에이전트를 오케스트레이션합니다. YAML를 통해 사용자는 에이전트 역할, 프롬프트 템플릿, 도구 통합, 메모리 저장소, 분기 로직을 정의합니다. 이 프레임워크는 동기/비동기 도구, 검색 강화 생성, 사고의 체인화를 지원합니다. 확장 가능한 플러그인 시스템은 맞춤 도구, 메모리 백엔드, 로깅 통합을 허용합니다. Eunomia의 CLI는 프로젝트의 스캐폴딩, 구성 검증, 로컬 또는 클라우드 환경에서 에이전트를 실행합니다. 이를 통해 팀은 빠르게 프로토타입을 만들고, 대화 워크플로우를 반복하며, 심도 있는 커스터마이징 없이 에이전트 솔루션을 유지할 수 있습니다.