Deerflow fornece uma interface visual onde os usuários podem montar fluxos de trabalho de IA a partir de componentes modulares — processadores de entrada, executores de LLM ou modelos, lógica condicional e manipuladores de saída. Conectores prontos para uso permitem puxar dados de bancos de dados, APIs ou armazenamentos de documentos, e passar resultados por um ou mais modelos de IA em sequência. Ferramentas integradas gerenciam registro, recuperação de erros e rastreamento de métricas. Uma vez configurados, os fluxos de trabalho podem ser testados interativamente e implantados como endpoints REST ou gatilhos baseados em eventos. Um painel fornece insights em tempo real, histórico de versões, alertas e recursos de colaboração em equipe, facilitando a iteração, escala e manutenção de agentes de IA em produção.

LLM Coordination é uma estrutura voltada para desenvolvedores que orquestra interações entre múltiplos grandes modelos de linguagem para resolver tarefas complexas. Fornece um componente de planejamento que divide objetivos de alto nível em subtarefas, um módulo de recuperação que busca contexto em bases de conhecimento externas e um motor de execução que envia tarefas a agentes LLM especializados. Os resultados são agrupados com ciclos de feedback para aprimorar os resultados. Ao abstrair a comunicação, a gestão de estado e a configuração do pipeline, ela permite a prototipagem rápida de fluxos de trabalho de IA multi-agente para aplicações como suporte automatizado ao cliente, análise de dados, geração de relatórios e raciocínio multi-etapas. Os usuários podem personalizar planejadores, definir papéis de agentes e integrar seus próprios modelos de forma transparente.