AskAtlasAI-Agent permet aux développeurs de déployer des agents d’IA répondant à des requêtes en langage naturel contre n’importe quel ensemble de documents stockés dans MongoDB Atlas. Il orchestrait les appels LLM pour l’incorporation, la recherche et la génération de réponses, gère le contexte conversationnel et propose des chaînes d’invite configurables. Basé sur JavaScript/TypeScript, il nécessite peu de configuration : connectez votre cluster Atlas, fournissez vos identifiants OpenAI, ingérez ou faites référence à vos documents, et commencez à interroger via une API simple. Il supporte également l’extension avec des fonctions de classement personnalisées, des backend de mémoire et l’orchestration multi-modèles.

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.