Agent Control Plane обеспечивает централизованный контроль для проектирования, оркестрации и эксплуатации автономных AI-агентов в масштабах. Разработчики могут настраивать поведение агентов с помощью декларативных определений, интегрировать внешние сервисы и API, а также связывать многоступенчатые рабочие процессы. Поддерживаются контейнерные развертывания с Docker или Kubernetes, мониторинг в реальном времени, логирование и метрики через веб-интерфейс. В рамках реализованы CLI и REST API для автоматизации, позволяющие легко выполнять итерации, версионирование и откат конфигураций. Благодаря модульной плагинной архитектуре и встроенной масштабируемости, Agent Control Plane ускоряет полный цикл создания AI-агентов — от локальных тестов до корпоративных систем.

AgentSmith — это модульная платформа для оркестрации агентов, написанная на Python, которая позволяет разработчикам определять, конфигурировать и совместно запускать нескольких ИИ-агентов. Каждый агент может выполнять специализированные роли — исследователь, планировщик, программист или рецензент — и общаться через внутреннюю систему сообщений. AgentSmith поддерживает управление памятью через хранилища векторов, такие как FAISS или Pinecone, разбиение задач на подпункты и автоматический контроль для достижения целей. Конфигурация агентов и пайплайнов осуществляется через удобочитаемые YAML-файлы, а платформа легко интегрируется с API OpenAI и собственными моделями LLM. Встроены средства логирования, мониторинга и обработки ошибок, что делает ее идеальной для автоматизации процессов разработки программного обеспечения, анализа данных и систем поддержки принятия решений.