Deerflow는 사용자들이 입력 프로세서, LLM 또는 모델 실행기, 조건부 로직, 출력 핸들러와 같은 모듈형 구성 요소들로 AI 워크플로우를 조립할 수 있는 시각적 인터페이스를 제공합니다. 기본 제공 커넥터를 통해 데이터베이스, API 또는 문서 저장소에서 데이터를 끌어오고, 하나 이상의 AI 모델을 순차적으로 통과시킬 수 있습니다. 내장 도구는 로깅, 오류 복구, 메트릭 추적을 처리합니다. 구성된 워크플로우는 인터랙티브하게 테스트할 수 있으며 REST 엔드포인트 또는 이벤트 기반 트리거로 배포할 수 있습니다. 대시보드는 실시간 인사이트, 버전 기록, 알림, 팀 협업 기능을 제공하여 AI 에이전트의 반복, 확장 및 유지 관리를 간편하게 만듭니다.

AI 에이전트 레이어는 AI 에이전트를 효과적으로 통합하고 관리하도록 설계되었습니다. 사용자는 다양한 AI 모델과 에이전트를 쉽게 연결하고, 미리 정의된 API를 사용하며, 이러한 모델이 애플리케이션 내에서 상호 작용하는 방식을 사용자 정의할 수 있습니다. 이 도구는 AI 워크플로우를 간소화하고 자동화 및 협업 AI 기능을 통해 효율성을 높이려는 개발자에게 적합합니다.

AutoGen UI는 다중 에이전트 대화 흐름을 렌더링하고 관리하기 위한 프론트엔드 툴킷입니다. 채팅창, 에이전트 선택기, 메시지 타임라인, 디버깅 패널 등 미리 만들어진 컴포넌트를 제공합니다. 개발자는 여러 AI 에이전트를 구성하고, 응답을 실시간으로 스트리밍하며, 대화의 각 단계를 기록하고, 사용자 지정 스타일을 적용할 수 있습니다. 백엔드 오케스트레이션 라이브러리와 쉽게 통합되어 AI 에이전트 상호작용을 구축하고 모니터링하는 완전한 엔드 투 엔드 인터페이스를 제공합니다.

Kaiban Agents Aggregator는 KaibanJS 프레임워크로 만든 AI 에이전트를 탐색하고 관리할 수 있는 통합 대시보드를 제공합니다. 사용자는 카테고리별로 에이전트를 필터링하고, 상세 문서를 확인하며, 에이전트 행동을 테스트하고, 원클릭으로 스테이징 또는 프로덕션에 배포할 수 있습니다. 플랫폼은 런타임 지표와 사용 로그를 추적하여 성능 모니터링과 신속한 반복 개선이 가능합니다. 내장된 협업 도구를 통해 여러 이해 관계자가 구성을 주석 처리, 댓글 및 공유할 수 있으며, API 통합으로 기존 애플리케이션 또는 워크플로우에 에이전트를 원활하게 통합할 수 있습니다.