Cerebellum предоставляет модульную платформу, в которой разработчики определяют агентов, используя декларативные планы, состоящие из последовательных шагов или вызовов инструментов. Каждый план может вызывать встроенные или настраиваемые инструменты — такие как API-коннекторы, поиска, или обработчики данных — через единый интерфейс. Модули памяти позволяют агентам сохранять, извлекать и забывать информацию между сессиями, обеспечивая контекстоориентированные и состояние-зависимые взаимодействия. Платформа интегрируется с популярными LLM (OpenAI, Hugging Face), поддерживает регистрацию собственных инструментов и включает движок исполнения событий для управления процессом в реальном времени. В комплект входят логирование, обработка ошибок и хуки для плагинов, что повышает производительность и позволяет быстро создавать агенты для автоматизации, виртуальных ассистентов и исследовательских задач.

AgentMesh предоставляет модульную инфраструктуру, позволяющую разработчикам создавать сети AI-агентов, каждый из которых сосредоточен на конкретной задаче или области. Агенты могут обнаруживаться и регистрироваться динамически во время выполнения, обмениваться сообщениями асинхронно и следовать настраиваемым правилам маршрутизации. Фреймворк управляет повторными попытками, резервными копиями и восстановлением ошибок, поддерживая многогранные конвейеры для обработки данных, поддержки принятия решений или диалоговых приложений. Легко интегрируется с существующими моделями LLM и пользовательскими моделями через простой интерфейс плагинов.

autogen-agent-server выступает в качестве централизованной платформы для оркестрации ИИ-агентов, позволяя разработчикам осуществлять доступ к возможностям агентов через стандартные RESTful конечные точки. Основные функции включают регистрацию новых агентов с пользовательскими подсказками и логикой, управление несколькими сессиями с отслеживанием контекста, получение истории диалогов и координацию мультиагентных диалогов. Обеспечена асинхронная обработка сообщений, callback’и webhook и встроенное хранение состояния агентов и логов. Платформа бесшовно интегрируется с библиотекой AutoGen для использования LLM, поддерживает пользовательские промежуточные слои для аутентификации, масштабируется с помощью Docker и Kubernetes и предоставляет хуки мониторинга для метрик. Этот каркас ускоряет создание чат-ботов, цифровых помощников и автоматических рабочих процессов, абстрагируя инфраструктуру сервера и схемы коммуникаций.

AutoGen UI — это набор инструментов фронтенда, предназначенных для рендеринга и управления диалоговыми потоками с несколькими агентами. Он включает готовые компоненты, такие как окна чатов, селекторы агентов, таймлайны сообщений и панели отладки. Разработчики могут настроить нескольких AI-агентов, потоково получать ответы, вести журнал каждого этапа диалога и применять индивидуальные стили. Легко интегрируется с библиотеками оркестрации на серверной стороне для создания полноценного интерфейса для построения и мониторинга взаимодействий агентов AI.