Этот фреймворк предоставляет архитектуру на базе сервера, поддерживающую несколько MCP (Multi-Channel Processing) серверов для обработки одновременных диалогов, сохранения контекста между сессиями и интеграции внешних сервисов через плагины. Разработчики могут настраивать коннекторы для платформ обмена сообщениями, определять пользовательские вызовы функций и масштабировать экземпляры с помощью Docker или нативных хостов. В него входят логирование, обработка ошибок и модульный конвейер для расширения возможностей без изменения исходного кода.

Agentfy обеспечивает модульную архитектуру для построения AI-агентов, объединяя LLM, бекенды памяти и интеграции инструментов в единый исполняемый окружение. Разработчики объявляют поведение агента с помощью классов Python, регистрируют инструменты (REST API, базы данных, утилиты) и выбирают хранилища памяти (локальные, Redis, SQL). Framework управляет подсказками, действиями, вызовами инструментов и управлением контекстом для автоматизации задач. Встроенная CLI и поддержка Docker позволяют развернуть агент в один клик в облаке, на периферийных устройствах или на рабочем столе.

Пакет Kurtosis AutoGPT — это фреймворк AI-агентов, упакованный как модуль Kurtosis, предоставляющий полностью настроенную среду AutoGPT при минимальных усилиях. Он предоставляет и подключает такие сервисы, как PostgreSQL, Redis и векторный хранилище, затем внедряет ваши API-ключи и скрипты агентов в сеть. Используя Docker и Kurtosis CLI, вы можете запускать изолированные экземпляры агентов, просматривать логи, регулировать бюджеты и управлять сетевыми политиками. Этот пакет устраняет сложности инфраструктуры, позволяя командам быстро разрабатывать, тестировать и масштабировать автономные рабочие процессы на базе GPT в воспроизводимом режиме.