Orchestration AI se basa en un modelo de agente por capas. Cada agente se compone de capas combinables que llevan contexto, reglas de seguridad y herramientas, y puedes cambiar el LLM subyacente por capa sin reescribir tu lógica. La autorización usa passkeys, de modo que no quedan claves de acceso permanentes en el código del cliente.
Los agentes se comunican con el exterior mediante servicios: manejadores de herramientas con tipos que el motor descubre en el momento de la inferencia y entrega al modelo. Así pueden consultar bases de datos, llamar a APIs reales, enviar correos o delegar en otro agente. Los disparadores pueden ser prompts del usuario, webhooks, correo entrante o programaciones, y las respuestas se transmiten por WebSocket para interfaces y paneles en vivo.
Para equipos que necesitan control, los scripts de agente permiten interceptar y reescribir mensajes antes de que lleguen al modelo, transformar respuestas a la salida, auditar y bloquear llamadas a herramientas, y declarar herramientas en JavaScript puro. Los paquetes npm se empaquetan automáticamente y un proveedor oficial de Terraform permite gestionar agentes, orquestaciones, control de acceso y almacenamiento como infraestructura versionada en CI/CD.