Agent2Agent предлагает единый веб-интерфейс и API для определения, настройки и оркестрации команд AI-агентов. Каждому агенту можно назначить уникальные роли, такие как исследователь, аналитик или суммарон, а агенты взаимодействуют через встроенные каналы для обмена данными и делегирования подзадач. Платформа поддерживает вызовы функций, хранение памяти и интеграцию webhook с внешними сервисами. Администраторы могут отслеживать прогресс рабочих процессов, инспектировать журналы агентов и динамически настраивать параметры для масштабируемого параллельного выполнения задач и расширенной автоматизации рабочего процесса.

AgentFarm предоставляет комплексную платформу для координации различных AI-агентов в единой системе. Пользователи могут скриптовать специальные поведения агентов на Python, назначать роли (менеджер, работник, аналитик) и создавать очереди задач для параллельной обработки. Он легко интегрируется с основными сервисами LLM (OpenAI, Azure OpenAI), позволяя динамически управлять маршрутизацией подсказок и выбором модели. Встроенная панель отслеживает статус агентов, логирует взаимодействия и визуализирует производительность рабочего процесса. Благодаря модульным плагинам для пользовательских API разработчики могут расширять функциональность, автоматизировать обработку ошибок и мониторить использование ресурсов. Идеально подходит для развертывания многоступенчатых пайплайнов, AgentFarm повышает надежность, масштабируемость и удобство обслуживания в автоматизации на базе AI.