Совки предоставляют инструментарий, ориентированный на разработчика, для создания автономных AI-агентов, способных выполнять сложные задачи с несколькими этапами. В основе лежит использование больших языковых моделей (LLM) для рассуждения, дополненное системой плагинов для вызова внешних API, выполнения кода и запросов к базам данных. Разработчики определяют агентов с помощью простой API на TypeScript, выбирают набор инструментов и настраивают модули памяти для сохранения состояния. Время выполнения сов управляет циклами рассуждения, обработкой вызовов инструментов и управлением конкуренцией. Он поддерживает среды Node.js и Deno, обеспечивая широкую кроссплатформенность. Встроенные журналы, обработка ошибок и хуки расширяемости упрощают прототипирование и развертывание роботизированных потоков работы, чат-ботов и автоматизированных помощников, управляемых ИИ.

В своей основе, AI Orchestra представляет собой модульный механизм оркестровки, позволяющий разработчикам определять узлы, представляющие агентов ИИ, инструменты и пользовательские модули. Каждый узел можно настроить с помощью конкретных LLM (например, OpenAI, Hugging Face), параметров и сопоставления входных/выходных данных, что обеспечивает динамическое делегирование задач. Фреймворк поддерживает компонуемые конвейеры, управление параллельностью и ветвящуюся логику, позволяющую создавать сложные потоки, адаптирующиеся на основе промежуточных результатов. Встроенная телеметрия и логирование захватывают детали исполнения, а хуки обратных вызовов обеспечивают обработку ошибок и повторных попыток. AI Orchestra также включает систему плагинов для интеграции с внешним API или пользовательскими функциями. С помощью YAML или Python, пользователи могут быстро прототипировать и развертывать надежные системы с несколькими агентами, от чат-ассистентов до автоматизированных аналитических рабочих потоков.

Multi-Agent Coordination предоставляет легкий API для определения ИИ-агентов, регистрации их у центрального координатора и назначения задач для совместного решения. Он управляет маршрутизацией сообщений, контролем конкуренции и агрегированием результатов. Разработчики могут подключать собственные поведения агентов, расширять каналы связи и отслеживать взаимодействия через встроенное журналирование и хуки. Этот фреймворк упрощает создание распределенных рабочих процессов ИИ, где каждый агент специализируется на подзадаче, а координатор обеспечивает слажную работу.