В основе AGIFlow — интуитивная панель, позволяющая собирать ИИ-агентов в динамичные рабочие процессы, определяя триггеры, условную логику и обмен данными между агентами. Каждый узел может запускать пользовательский код, вызывать внешние API или использовать готовые модели для обработки языка, визуальных данных или анализа информации. Встроенные соединители позволяют подключать популярные базы данных, веб-сервисы и платформы обмена сообщениями, что упрощает интеграцию и оркестровку систем. Возможности контроля версий и отката позволяют быстро итеративно улучшать рабочие процессы, а мониторинг в реальном времени, панели метрик и оповещения обеспечивают прозрачность и стабильность. После тестирования рабочие процессы можно развернуть в масштабируемой облачной инфраструктуре с функциями планирования, позволяющими автоматизировать сложные задачи, такие как генерация отчётов, маршрутизация поддержки клиентов или исследовательские пайплайны.

CodeFuse-muAgent — это рамочная платформа с открытым исходным кодом на Python, которая оркеструет нескольких автономных ИИ-агентов для совместного решения сложных задач. Разработчики определяют отдельные агенты со специализированными навыками - такими как обработка данных, понимание естественного языка или взаимодействие с внешними API - и настраивают протоколы связи для динамической делегации задач. Фреймворк обеспечивает централизованное управление памятью, логирование и мониторинг, оставаясь модель-агностичным и поддерживая интеграцию с популярными LLM и пользовательскими моделями ИИ. Используя CodeFuse-muAgent, команды могут создавать модульные рабочие процессы ИИ, автоматизировать многоступенчатые процессы и масштабировать развертывания в различных средах. Гибкие файлы конфигурации и расширяемые API позволяют быстро создавать прототипы, тестировать и дорабатывать системы, что делает его подходящим для использования в службах поддержки клиентов, цепочках генерации контента, исследовательских помощниках и других случаях.