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.