이 프레임워크를 통해 사용자는 중앙 오케스트레이터를 통해 JSON 메시지를 사용하여 통신하는 여러 AI 에이전트를 설계, 구성 및 배포할 수 있습니다. 각 에이전트는 고유한 역할, 프롬프트, 메모리 모듈을 가질 수 있으며, 공급자 인터페이스를 구현하여 어떤 LLM 제공자도 플러그인할 수 있습니다. 시스템은 지속적인 대화 기록, 동적 라우팅, 모듈식 확장을 지원합니다. 토론 시뮬레이션, 고객 지원 흐름 자동화 또는 다단계 문서 생성 조정에 이상적이며, 파이썬 기반으로 Docker 지원도 포함되어 있습니다.

Tongui Agent는 대화 상태를 유지하고, 외부 도구를 활용하며, 여러 하위 에이전트를 조율할 수 있는 모듈형 아키텍처를 제공합니다. 개발자는 LLM 백엔드를 구성하고, 맞춤형 액션을 정의하며, 컨텍스트를 저장하는 메모리 모듈을 부착할 수 있습니다. 이 프레임워크에는 SDK, CLI 및 관찰 가능성을 위한 미들웨어 훅이 포함되어 있어 Web 또는 Node.js 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있습니다. 지원하는 LLM에는 OpenAI, Azure OpenAI, 오픈소스 모델이 있습니다.

Cheat Layer는 비즈니스 프로세스를 최적화하기 위해 설계된 강력한 자동화 도구입니다. 클라우드 기반의 마케팅 에이전트를 활용하여 인구 통계에 따른 A/B 테스트, SEO 최적화 콘텐츠 생성 및 워크플로우 자동화를 포함한 다양한 작업을 자동화합니다. AI 프레임워크인 Atlas를 사용하면 사용자가 간단한 언어로 복잡한 자동화를 생성할 수 있어 모든 수준의 기술 전문 지식자를 위해 접근 가능합니다. Cheat Layer는 콘텐츠 배포 최적화, 마케팅 캠페인 관리, 리드 생성 강화에 제격입니다.