Esta estrutura permite que usuários projetem, configurem, e implementem múltiplos agentes de IA que comunicam via mensagens JSON através de um orquestrador central. Cada agente pode ter funções, prompts e módulos de memória distintos, e qualquer provedor de LLM pode ser integrado implementando uma interface de provedor. O sistema suporta histórico de conversa persistente, roteamento dinâmico e extensões modulares. Ideal para simular debates, automatizar fluxos de suporte ao cliente ou coordenar geração de documentos em múltiplas etapas. Funciona em Python com suporte para Docker para implantações em containers.

Tongui Agent fornece uma arquitetura modular para criar agentes de IA que podem manter o estado da conversa, usar ferramentas externas e coordenar múltiplos sub-agentes. Desenvolvedores configuram backends LLM, definem ações personalizadas e anexam módulos de memória para armazenar o contexto. O framework inclui uma SDK, CLI e hooks de middleware para observabilidade, facilitando a integração em aplicações web ou Node.js. Os LLMs suportados incluem OpenAI, Azure OpenAI e modelos de código aberto.

Cheat Layer é uma ferramenta poderosa de automação projetada para otimizar processos de negócios. Utilizando agentes de marketing baseados em nuvem, ele automatiza uma ampla gama de tarefas, incluindo testes A/B entre demografias, geração de conteúdo otimizado para SEO e automação de fluxos de trabalho. Com o Atlas, a estrutura de IA, os usuários podem criar automações complexas usando uma linguagem simples, tornando-a acessível a todos os níveis de conhecimento técnico. Cheat Layer é perfeito para otimizar a distribuição de conteúdo, gerenciar campanhas de marketing e aprimorar os esforços de geração de leads.