TreeInstruct ofrece un marco para construir pipelines jerárquicos de prompts basados en árboles de decisión para grandes modelos lingüísticos. Los usuarios pueden definir nodos que representan prompts o llamadas a funciones, establecer ramas condicionales en función de la salida del modelo y ejecutar el árbol para guiar flujos de trabajo complejos. Es compatible con integración con OpenAI y otros proveedores de LLM, ofreciendo registro, manejo de errores y parámetros de nodos personalizables para garantizar transparencia y flexibilidad en interacciones de múltiples turnos.

Whiz está diseñado para ofrecer una base sólida para desarrollar agentes inteligentes capaces de realizar flujos de trabajo conversacionales y de tareas complejas. Usando Whiz, los desarrolladores definen "herramientas"—funciones en Python o APIs externas—que el agente puede invocar al procesar consultas del usuario. Un módulo de memoria integrado captura y recupera el contexto de la conversación, permitiendo interacciones coherentes de múltiples turnos. Un motor de planificación dinámico descompone metas en pasos accionables, mientras que una interfaz flexible permite inyectar políticas personalizadas, registros de herramientas y backend de memoria. Whiz soporta búsqueda semántica basada en embeddings para recuperar documentos relevantes, registro para auditoría y ejecución asíncrona para escalar. Totalmente de código abierto, Whiz puede desplegarse en cualquier lugar que ejecute Python, permitiendo la creación rápida de prototipos de bots de soporte al cliente, asistentes de análisis de datos o agentes especializados en dominio con mínima cantidad de código repetido.