LLMFlow fornece uma maneira declarativa de projetar, testar e implantar fluxos de trabalho complexos de modelos linguísticos. Os desenvolvedores criam Nós que representam prompts ou ações, e os encadeiam em Fluxos que podem ramificar com base em condições ou saídas de ferramentas externas. A gestão de memória incorporada rastreia o contexto entre etapas, enquanto os adaptadores permitem integração transparente com OpenAI, Hugging Face e outros. Estenda a funcionalidade via plugins para ferramentas ou fontes de dados personalizadas. Execute fluxos localmente, em contêineres ou como funções serverless. Casos de uso incluem criar agentes conversacionais, geração automática de relatórios e pipelines de extração de dados — tudo com execução e registro transparentes.