AgentsFlow는 각 AI 에이전트를 유향 그래프의 노드로 추상화하여 개발자가 복잡한 파이프라인을 시각적 및 프로그래밍 방식으로 설계할 수 있도록 합니다. 각 노드는 LLM 호출, 데이터 전처리 작업 또는 결정 로직을 나타내며, 출력이나 조건에 따라 후속 작업을 트리거하도록 연결할 수 있습니다. 이 프레임워크는 분기, 루프, 병렬 실행을 지원하며 내장 오류 처리, 재시도, 타임아웃 제어를 갖추고 있습니다. AgentsFlow는 주요 LLM 제공자, 커스텀 모델, 외부 API와 연동되며, 실시간 로그, 메트릭, 흐름 시각화를 제공하는 모니터링 대시보드를 갖추고 있습니다. 플러그인 시스템과 REST API를 통해 확장 및 CI/CD 파이프라인, 클라우드 서비스 또는 맞춤 애플리케이션에 통합할 수 있어 확장 가능하고 생산 단계의 AI 워크플로우에 적합합니다.

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.