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.

AgentFarm proporciona un marco completo para coordinar diversos agentes de IA en un sistema unificado. Los usuarios pueden programar comportamientos especializados de agentes en Python, asignar roles (gestor, trabajador, analizador) y crear colas de tareas para procesamiento en paralelo. Se integra perfectamente con los principales servicios LLM (OpenAI, Azure OpenAI), permitiendo enrutamiento dinámico de prompts y selección de modelos. El panel de control integrado rastrea el estado de los agentes, registra interacciones y visualiza el rendimiento del flujo de trabajo. Con plugins modulares para APIs personalizadas, los desarrolladores pueden ampliar funcionalidades, automatizar manejo de errores y monitorear la utilización de recursos. Ideal para desplegar pipelines de múltiples etapas, AgentFarm mejora la fiabilidad, escalabilidad y mantenibilidad en automatización impulsada por IA.