Cerebellum은 개발자가 순차적 단계 또는 도구 호출로 구성된 선언적 계획을 사용하는 모듈형 플랫폼을 제공합니다. 각각의 계획은 API 연결, 검색기, 데이터 처리기와 같은 내장 또는 맞춤 도구를 통합 인터페이스를 통해 호출할 수 있습니다. 메모리 모듈은 세션 간에 정보를 저장, 검색, 잊어버릴 수 있어 맥락 기반 및 상태 유지 상호작용이 가능합니다. OpenAI, Hugging Face 등 인기 있는 LLM과 연동되며, 맞춤형 도구 등록을 지원하고, 실시간 제어 흐름을 위한 이벤트 중심 실행 엔진을 갖추고 있습니다. 로그, 오류 처리, 플러그인 훅을 통해 생산성을 높이고, 자동화, 가상 비서, 연구 애플리케이션을 위한 빠른 에이전트 개발을 지원합니다.

AgentMesh는 개발자가 특정 작업 또는 도메인에 집중하는 AI 에이전트 네트워크를 생성할 수 있는 모듈식 인프라를 제공합니다. 에이전트는 런타임에 동적으로 검색 및 등록되고, 메시지를 비동기적으로 교환하며, 구성 가능한 라우팅 규칙을 따릅니다. 이 프레임워크는 재시도, 폴백, 오류 복구를 처리하여 데이터 처리, 의사결정 지원 또는 대화용 케이스를 위한 다중 에이전트 파이프라인을 가능하게 합니다. 기존 LLM 및 사용자 정의 모델과 간단한 플러그인 인터페이스를 통해 쉽게 통합할 수 있습니다.

autogen-agent-server는 AI 에이전트의 기능을 표준 RESTful 엔드포인트를 통해 노출하는 중앙 조율 플랫폼 역할을 합니다. 주요 기능에는 사용자 정의 프롬프트와 로직으로 새 에이전트 등록, 여러 세션의 상태 추적, 대화 기록 조회, 다중 에이전트 대화 조율이 포함됩니다. 비동기 메시지 처리, 웹훅 콜백, 에이전트 상태 및 로그의 내장 지속성을 제공합니다. 이 서버는 AutoGen 라이브러리와 원활하게 통합되어 LLM을 활용하며, 인증을 위한 커스텀 미들웨어, Docker와 Kubernetes를 통한 확장 지원, 메트릭 모니터링 기능도 갖추고 있습니다. 이 프레임워크는 서버 인프라와 통신 패턴을 추상화하여 챗봇, 디지털 어시스턴트, 자동화 워크플로 구축을 가속화합니다.

AutoGen UI는 다중 에이전트 대화 흐름을 렌더링하고 관리하기 위한 프론트엔드 툴킷입니다. 채팅창, 에이전트 선택기, 메시지 타임라인, 디버깅 패널 등 미리 만들어진 컴포넌트를 제공합니다. 개발자는 여러 AI 에이전트를 구성하고, 응답을 실시간으로 스트리밍하며, 대화의 각 단계를 기록하고, 사용자 지정 스타일을 적용할 수 있습니다. 백엔드 오케스트레이션 라이브러리와 쉽게 통합되어 AI 에이전트 상호작용을 구축하고 모니터링하는 완전한 엔드 투 엔드 인터페이스를 제공합니다.