Multi-Agent-LLM的設計旨在簡化由大型語言模型驅動的多個人工智能代理的協調。用戶可以定義具有獨特個人角色、記憶存儲和整合外部工具或API的獨立代理。一個中心的AgentManager管理通信循環，允許代理在共享環境中交換訊息並共同推進複雜目標。該框架支援切換LLM提供商（如OpenAI、Hugging Face）、靈活的提示範本、對話歷史和逐步工具上下文。開發者可利用內建的日誌、錯誤處理及動態代理生成工具，實現多步驟工作流程、研究任務和決策管道的可擴展自動化。

AI Web Scraper 自動化從網站收集和結構化資料的過程，結合無頭瀏覽器渲染JavaScript與強大的AI驅動分析。用戶提供網址與可選的自訂提示，工具會抓取頁面、渲染動態內容，並將結果輸入大型語言模型以提取表格、清單、元資料、摘要或任何用戶定義的資訊。輸出為乾淨的JSON格式，方便後續處理或資料流程整合。