Orchestration AI repose sur un modèle d'agent en couches. Chaque agent est composé de couches combinables qui portent le contexte, les règles de sécurité et les outils, et vous pouvez remplacer le LLM sous-jacent par couche sans réécrire votre logique. L'autorisation passe par des passkeys, donc aucune clé d'accès durable ne reste dans le code client.
Les agents interagissent avec l'extérieur via des services : des gestionnaires d'outils typés que le moteur découvre au moment de l'inférence et transmet au modèle. Ils peuvent ainsi interroger des bases de données, appeler de vraies API, envoyer des e-mails ou déléguer à un autre agent. Les déclencheurs peuvent être des prompts, des webhooks, des e-mails entrants ou des planifications, et les réponses sont diffusées via WebSocket pour des interfaces et tableaux de bord en direct.
Pour les équipes qui veulent garder la main, les scripts d'agent permettent d'intercepter et de réécrire les messages avant le modèle, de transformer les réponses en sortie, d'auditer et de bloquer les appels d'outils, et de déclarer des outils en JavaScript pur. Les paquets npm sont regroupés automatiquement, et un fournisseur Terraform officiel gère agents, orchestrations, contrôle d'accès et stockage comme une infrastructure versionnée en CI/CD.