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.

Agent Visualiser는 내부 작동 방식을 직관적인 그래픽 플로우로 매핑하는 개발자 중심의 시각화 도구입니다. 에이전트의 런타임에 연결되어 각 프롬프트, LLM 호출, 의사결정 노드, 행동 실행, 메모리 조회를 캡처합니다. 사용자는 이러한 단계를 인터랙티브한 그래프에서 보고, 노드를 확장하여 파라미터와 응답을 검사하며, 각 결과로 이끈 논리 경로를 추적할 수 있습니다. 이 도구는 LangChain 에이전트를 기본 지원하지만, 간단한 어댑터를 통해 다른 프레임워크에도 적용 가능합니다. 실시간 인사이트와 상세 단계 분해를 제공하여 디버깅, 성능 조정, 개발 팀 간 지식 공유를 가속화합니다.