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.

LLM Coordination est un cadre axé sur le développement qui orchestre l'interaction entre plusieurs grands modèles linguistiques pour résoudre des tâches complexes. Il fournit un composant de planification qui décompose des objectifs de haut niveau en sous-tâches, un module de récupération qui sourcing le contexte à partir de bases de connaissances externes, et un moteur d'exécution qui répartit les tâches à des agents LLM spécialisés. Les résultats sont agrégés avec des boucles de rétroaction pour affiner les résultats. En abstraisant la communication, la gestion de l'état et la configuration des pipelines, il permet le prototypage rapide de flux de travail multi-agent AI pour des applications comme le support client automatisé, l'analyse de données, la génération de rapports et la réflexion multi-étapes. Les utilisateurs peuvent personnaliser les planificateurs, définir les rôles des agents et intégrer leurs propres modèles de manière transparente.