AgentsFlow abstrait chaque agent IA en tant que nœud dans un graphique dirigé, permettant aux développeurs de concevoir visuellement et de manière programmatique des pipelines complexes. Chaque nœud peut représenter un appel LLM, une tâche de prétraitement des données ou une logique de décision, et peut être connecté pour déclencher des actions ultérieures basées sur des sorties ou des conditions. Le framework supporte le branchement, les boucles et l'exécution parallèle, avec une gestion des erreurs, des tentatives et des contrôles de délai d'expiration intégrés. AgentsFlow s’intègre avec les principaux fournisseurs LLM, des modèles personnalisés et des APIs externes. Son tableau de bord de surveillance offre des journaux en temps réel, des métriques et une visualisation des flux, facilitant le débogage et l’optimisation. Avec un système de plugins et une API REST, AgentsFlow peut être étendu et intégré dans des pipelines CI/CD, des services cloud ou des applications personnalisées, en faisant un outil idéal pour des workflows IA évolutifs et de production.

AgentFarm fournit un cadre complet pour coordonner divers agents IA dans un système unifié. Les utilisateurs peuvent script des comportements d'agents spécialisés en Python, attribuer des rôles (gestionnaire, travailleur, analyste) et établir des files d'attente pour le traitement parallèle. Il s'intègre parfaitement aux principaux services LLM (OpenAI, Azure OpenAI), permettant un routage dynamique des prompts et une sélection de modèles. Le tableau de bord intégré suit l'état des agents, enregistre les interactions et visualise les performances du workflow. Avec des plugins modulaires pour des API personnalisées, les développeurs peuvent étendre la fonctionnalité, automatiser la gestion des erreurs et surveiller l'utilisation des ressources. Idéal pour déployer des pipelines multi-étapes, AgentFarm améliore la fiabilité, la scalabilité et la maintenabilité dans l'automatisation pilotée par l'IA.