Deerflow offre une interface visuelle où les utilisateurs peuvent assembler des workflows IA à partir de composants modulaires—processeurs d'entrée, exécuteurs LLM ou de modèles, logique conditionnelle et gestionnaires de sortie. Des connecteurs prêts à l'emploi permettent d'extraire des données de bases de données, API ou magasins de documents, puis de faire passer les résultats par un ou plusieurs modèles IA en séquence. Des outils intégrés gèrent la journalisation, la récupération après erreur et le suivi des métriques. Une fois configurés, les workflows peuvent être testés en interaction et déployés en tant que points de terminaison REST ou déclencheurs événementiels. Un tableau de bord fournit des insights en temps réel, l'historique des versions, des alertes et des fonctionnalités de collaboration en équipe, facilitant l'itération, la montée en charge et la maintenance des agents IA en production.

Agent Visualiser est un outil de visualisation axé sur les développeurs qui cartographie les opérations internes des agents IA dans des flux graphiques intuitifs. Il intercepte l'exécution de l'agent, capturant chaque prompt, appel LLM, nœud de décision, exécution d'action et recherche mémoire. Les utilisateurs peuvent voir ces étapes dans un graphique interactif, développer les nœuds pour inspecter les paramètres et réponses, et retracer le chemin logique menant à chaque résultat. L'outil supporte nativement les agents LangChain, mais peut être adapté à d'autres frameworks via des adaptateurs simples. En fournissant des insights en temps réel et une décomposition détaillée des étapes, Agent Visualiser accélère le débogage, le réglage des performances et le partage des connaissances au sein des équipes de développement.