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.

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.