Deerflow предлагает визуальный интерфейс, где пользователи могут собирать рабочие процессы ИИ из модульных компонентов — обработчиков входных данных, исполнителей LLM или моделей, условной логики и обработчиков вывода. Готовые соединители позволяют получать данные из баз данных, API или хранилищ документов, после чего результаты проходят через один или несколько моделей ИИ по очереди. Встроенные инструменты управляют логированием, восстановлением после ошибок и отслеживанием метрик. После настройки рабочие процессы могут быть протестированы интерактивно и развернуты как REST endpoints или триггеры по событиям. Панель инструментов предоставляет аналитические данные в режиме реального времени, историю версий, оповещения и функции командной работы, что облегчает итерацию, масштабирование и поддержку AI-агентов в продакшене.

NeuralGPT предназначен для упрощения разработки AI-агентов, предлагая модульные компоненты и стандартизированные пайплайны. В его основе — настраиваемые классы агентов, дополненная генерация (RAG) и уровни памяти для сохранения контекста диалога. Разработчики могут интегрировать векторные базы данных (например, Chroma, Pinecone, Qdrant) для семантического поиска и определять инструменты-агенты для выполнения внешних команд или API-запросов. Фреймворк поддерживает мульти-бэкенды LLM, такие как OpenAI, Hugging Face и Azure OpenAI. NeuralGPT включает CLI для быстрого прототипирования и SDK на Python для программного управления. Благодаря встроенной регистрации логов, обработке ошибок и расширяемой архитектуре плагинов ускоряет развертывание интеллектуальных помощников, чат-ботов и автоматизированных рабочих процессов.