AskAtlasAI-Agent befähigt Entwickler, KI-Agenten bereitzustellen, die natürliche Sprachabfragen gegen beliebige Dokumentensätze in MongoDB Atlas beantworten. Es steuert die LLM-Aufrufe für Einbettung, Suche und Antwortgenerierung, verwaltet den Gesprächskontext und bietet konfigurierbare Prompt-Ketten. Basierend auf JavaScript/TypeScript erfordert es minimalen Aufwand: Verbinden Sie Ihren Atlas-Cluster, stellen Sie OpenAI-Zugangsdaten bereit, ingest oder verweisen Sie auf Ihre Dokumente und starten Sie die Abfrage über eine einfache API. Es unterstützt auch Erweiterungen mit benutzerdefinierten Ranking-Funktionen, Speicher-Backends und Multi-Model-Orchestrierung.

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.