La herramienta Agent Transparency ofrece un marco completo para instrumentar agentes de IA con funciones de transparencia. Proporciona interfaces de registro para documentar transiciones de estado y decisiones, módulos para calcular métricas clave de transparencia (por ejemplo, puntuaciones de confianza, linaje de decisiones), y paneles de visualización para explorar el comportamiento del agente a lo largo del tiempo. Al integrarse perfectamente con frameworks de agentes populares, genera registros estructurados de transparencia, soporta exportación en formatos JSON o CSV, e incluye utilidades para trazar curvas de transparencia para auditorías y análisis de rendimiento. Este kit permite a los equipos identificar sesgos, hacer depuración de flujos de trabajo y demostrar prácticas responsables de IA.

LLMFlow proporciona una forma declarativa de diseñar, probar y desplegar flujos de trabajo complejos de modelos de lenguaje. Los desarrolladores crean Nodos que representan indicaciones o acciones, y luego los encadenan en Flujos que pueden ramificarse según condiciones o resultados de herramientas externas. La gestión de memoria incorporada rastrea el contexto entre pasos, mientras que los adaptadores permiten una integración sin problemas con OpenAI, Hugging Face y otros. La funcionalidad puede extenderse mediante plugins para herramientas o fuentes de datos personalizadas. Ejecuta Flujos localmente, en contenedores o como funciones sin servidor. Casos de uso: creación de agentes conversacionales, generación automatizada de informes y pipelines de extracción de datos, todo con ejecución transparente y registro.