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.

AgentFarm은 다양한 AI 에이전트를 통합하는 시스템을 조율할 수 있는 포괄적인 프레임워크를 제공합니다. 사용자는 Python으로 특화된 에이전트 동작을 스크립트화하고, 역할(매니저, 작업자, 분석가)을 할당하며, 병렬 처리용 작업 큐를 설정할 수 있습니다. OpenAI, Azure OpenAI와 원활하게 연동되어 동적 프롬프트 라우팅과 모델 선택이 가능합니다. 내장된 대시보드는 에이전트 상태 추적, 상호작용 기록, 워크플로우 성능 시각화를 지원합니다. 모듈식 플러그인을 통한 커스텀 API 확장, 오류 처리 자동화, 자원 활용 모니터링도 가능합니다. 다단계 파이프라인 배포에 적합하며, AgentFarm은 신뢰성, 확장성, 유지 관리성을 향상시킵니다.