LLM Coordination ist ein entwicklerorientiertes Framework, das die Interaktionen zwischen mehreren großen Sprachmodellen orchestriert, um komplexe Aufgaben zu lösen. Es bietet eine Planungsfunktion, die hochrangige Ziele in Unteraufgaben zerlegt, ein Retrieval-Modul, das Kontext aus externen Wissensdatenbanken bezieht, und eine Ausführungsmaschine, die Aufgaben an spezialisierte LLM-Agenten verteilt. Ergebnisse werden mit Feedbackschleifen zusammengeführt, um die Ergebnisse zu verfeinern. Durch die Abstraktion von Kommunikation, Zustandsmanagement und Pipeline-Konfigurationen ermöglicht es die schnelle Erstellung von Multi-Agenten-KI-Workflows für Anwendungen wie automatisierten Kundensupport, Datenanalyse, Berichterstellung und mehrstufiges Denken. Nutzer können Planer anpassen, Agentenrollen definieren und ihre eigenen Modelle nahtlos integrieren.

Deerflow bietet eine visuelle Oberfläche, auf der Benutzer KI-Workflows aus modularen Komponenten zusammenstellen können—Input-Processoren, LLM- oder Modell-Executoren, bedingte Logik und Output-Handler. Vorgefertigte Connectors ermöglichen das Ziehen von Daten aus Datenbanken, APIs oder Dokumenten, die Ergebnisse dann durch eine oder mehrere KI-Modelle in Sequenz weiterzugeben. Eingebaute Werkzeuge kümmern sich um Logging, Fehlerbehebung und Metrik-Tracking. Nach der Konfiguration können Workflows interaktiv getestet und als REST-Endpunkte oder ereignisbasierte Trigger bereitgestellt werden. Ein Dashboard bietet Einblicke in Echtzeit, Versionsgeschichte, Alarme und Team-Zusammenarbeitsfunktionen, was die Iteration, Skalierung und Wartung von KI-Agenten in der Produktion erleichtert.