Cerebellum oferece uma plataforma modular onde os desenvolvedores definem agentes usando planos declarativos compostos por etapas sequenciais ou chamadas de ferramentas. Cada plano pode chamar ferramentas embutidas ou personalizadas — como conectores de API, recuperadores ou processadores de dados — através de uma interface unificada. Módulos de memória permitem que agentes armazenem, recuperem e esqueçam informações entre sessões, possibilitando interações conscientes de contexto e com estado. Ele se integra a modelos de linguagem populares (OpenAI, Hugging Face), suporta registro de ferramentas personalizadas e possui um motor de execução baseado em eventos para controle em tempo real. Com registro, manipulação de erros e ganchos de plugins, Cerebellum aumenta a produtividade, facilitando o desenvolvimento rápido de agentes para automação, assistentes virtuais e aplicações de pesquisa.

MixAgent fornece uma arquitetura plug-and-play que permite aos desenvolvedores definir prompts, conectar múltiplos backends LLM e incorporar ferramentas externas (APIs, bancos de dados ou código). Orquestra os ciclos de planejamento e execução, gerencia a memória do agente para interações com estado e registra raciocínio de cadeia de pensamento. Os usuários podem criar protótipos rapidamente de assistentes, buscadores de dados ou bots de automação sem precisar construir camadas de orquestração do zero, acelerando a implantação de agentes de IA.