FreeThinker proporciona una arquitectura modular para definir agentes de IA que pueden ejecutar tareas autónomamente mediante el aprovechamiento de modelos de lenguaje grandes, módulos de memoria y herramientas externas. Los desarrolladores pueden configurar agentes mediante Python o YAML, conectar herramientas personalizadas para búsqueda en la web, procesamiento de datos o llamadas API, y utilizar estrategias de planificación integradas. El marco maneja la ejecución paso a paso, la retención de contexto y la agregación de resultados para que los agentes puedan operar sin intervención en trabajos de investigación, automatización o apoyo en decisiones.

LangGraph-Swift proporciona una DSL basada en gráficos para construir flujos de trabajo en IA enlazando nodos que representan acciones como consultas a LLM, operaciones de recuperación, llamadas a herramientas y gestión de memoria. Cada nodo es seguro en tipos y puede conectarse para definir el orden de ejecución. El framework soporta adaptadores para servicios LLM populares como OpenAI, Azure y Anthropic, así como integraciones personalizadas de herramientas para llamadas a APIs o funciones. Incluye módulos de memoria integrados para mantener el contexto en sesiones, herramientas de depuración y visualización, y soporte multiplataforma para iOS, macOS y Linux. Los desarrolladores pueden extender los nodos con lógica personalizada, permitiendo prototipos rápidos de chatbots, procesadores de documentos y agentes autónomos en Swift nativo.