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.

NeuralGPT는 모듈형 구성요소와 표준화된 파이프라인을 제공하여 AI 에이전트 개발을 간소화합니다. 핵심적으로 커스터마이즈 가능한 에이전트 클래스, 검색 강화 생성(RAG), 그리고 대화 맥락을 유지하는 메모리 레이어를 갖추고 있습니다. 개발자는 의미론적 검색을 위한 벡터 데이터베이스(Chroma, Pinecone, Qdrant)를 통합하거나, 외부 API 또는 명령어 호출을 수행하는 도구 에이전트를 정의할 수 있습니다. 이 프레임워크는 OpenAI, Hugging Face, Azure 등 여러 LLM 백엔드를 지원하며, 빠른 프로토타이핑을 위한 CLI와 프로그래밍 컨트롤을 위한 Python SDK를 포함합니다. 내장 로그, 오류 처리, 확장 가능한 플러그인 아키텍처를 갖추어 스마트 어시스턴트, 챗봇, 자동화 워크플로우 배포를 가속화합니다.