AgentsFlow abstrae cada agente de IA como un nodo en un grafo dirigido, permitiendo a los desarrolladores diseñar visual y programáticamente pipelines complejos. Cada nodo puede representar una llamada a LLM, una tarea de preprocesamiento de datos o lógica de decisión, y puede conectarse para activar acciones subsecuentes según salidas o condiciones. El marco soporta bifurcaciones, bucles y ejecución paralela, con manejo de errores, reintentos y controles de tiempo de espera integrados. AgentsFlow se integra con los principales proveedores de LLM, modelos personalizados y APIs externas. Su tablero de monitoreo ofrece registros en tiempo real, métricas y visualización de flujo, facilitando la depuración y optimización. Con un sistema de plugins y API REST, AgentsFlow puede extenderse e integrarse en pipelines CI/CD, servicios en la nube o aplicaciones personalizadas, haciéndolo ideal para flujos de trabajo AI escalables y de producción.

Deerflow ofrece una interfaz visual donde los usuarios pueden ensamblar flujos de trabajo IA a partir de componentes modulares—procesadores de entrada, ejecutores de modelos LLM o modelos, lógica condicional y manejadores de salida. Los conectores listos para usar te permiten extraer datos de bases de datos, APIs o almacenamientos de documentos, y pasar los resultados a uno o más modelos IA en secuencia. Las herramientas integradas manejan registros, recuperación de errores y seguimiento de métricas. Una vez configurados, los flujos de trabajo pueden ser probados de forma interactiva y desplegados como endpoints REST o disparadores basados en eventos. Un panel proporciona información en tiempo real, historial de versiones, alertas y funciones de colaboración en equipo, facilitando la iteración, escalado y mantenimiento de agentes IA en producción.

Agent Visualiser es una herramienta de visualización centrada en desarrolladores que mapea las operaciones internas de los agentes de IA en flujos gráficos intuitivos. Se conecta con el tiempo de ejecución del agente, capturando cada prompt, llamada de LLM, nodo de decisión, ejecución de acción y consulta de memoria. Los usuarios pueden ver estos pasos en un gráfico interactivo, expandir nodos para inspeccionar parámetros y respuestas, y rastrear el camino lógico que llevó a cada resultado. La herramienta soporta agentes LangChain de forma nativa, pero puede adaptarse a otros marcos mediante adaptadores simples. Al proporcionar conocimientos en tiempo real y desgloses detallados de pasos, Agent Visualiser acelera la depuración, optimización del rendimiento y compartición de conocimientos en equipos de desarrollo.