Этот фреймворк позволяет пользователям проектировать, настраивать и развертывать несколько AI-агентов, которые общаются через JSON-сообщения через центральный оркестратор. Каждый агент может иметь разные роли, подсказки и модули памяти, а также подключать любые поставщики LLM, реализовав интерфейс провайдера. Система поддерживает постоянную историю беседы, динамическую маршрутизацию и модульные расширения. Идеально подходит для моделирования дебатов, автоматизации потоков поддержки клиентов или координации многошагового создания документов. Работает на Python с поддержкой Docker для контейнеризированных развертываний.

Tongui Agent предоставляет модульную архитектуру для создания AI-агентов, которые могут поддерживать состояние диалога, использовать внешние инструменты и координировать несколько субагентов. Разработчики настраивают LLM-бэкэнды, определяют пользовательские действия и присоединяют модули памяти для хранения контекста. В фреймворк входит SDK, CLI и middleware hooks для наблюдаемости, что облегчает интеграцию в веб-приложения или Node.js. Поддерживаемые LLM — OpenAI, Azure OpenAI и модели с открытым исходным кодом.

Cheat Layer — мощный инструмент автоматизации, разработанный для оптимизации бизнес-процессов. Используя облачные маркетинговые агенты, он автоматизирует широкий спектр задач, включая A/B тестирование по демографическим данным, генерацию контента, оптимизированного для SEO, и автоматизацию рабочих процессов. С Atlas, AI-структурой, пользователи могут создавать сложные автоматизации с использованием простого языка, что делает его доступным для всех уровней технической экспертизы. Cheat Layer идеально подходит для оптимизации распределения контента, управления маркетинговыми кампаниями и повышения усилий по генерации лидов.