AgentsFlow представляет каждого агента ИИ в виде узла в ориентированном графе, позволяя разработчикам визуально и программно проектировать сложные пайплайны. Каждый узел может быть вызовом LLM, задачей предварительной обработки данных или логикой принятия решений, и может быть связан для инициирования последующих действий на основе выводов или условий. Фреймворк поддерживает ветвления, циклы и параллельное выполнение с встроенной обработкой ошибок, повторными попытками и управлением тайм-аутами. AgentsFlow интегрируется с основными поставщиками LLM, пользовательскими моделями и внешними API. Его мониторинговая панель предлагает мгновенные логи, метрики и визуализацию потоков, упрощая отладку и оптимизацию. Благодаря системе плагинов и REST API, AgentsFlow можно расширять и интегрировать в CI/CD пайплайны, облачные сервисы или пользовательские приложения, что делает его идеальным для масштабируемых, производственных рабочих потоков ИИ.

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.

Agent Visualiser — это инструмент визуализации, ориентированный на разработчиков, который отображает внутренние операции ИИ-агентов в понятных графических потоках. Он подключается к времени выполнения агента, захватывая каждую подсказку, вызов LLM, узел решения, выполнение действия и поиск по памяти. Пользователи могут просматривать эти шаги в интерактивной диаграмме, расширять узлы для проверки параметров и ответов, а также отслеживать логику, приведшую к каждому результату. Инструмент поддерживает LangChain-агенты из коробки, но может быть адаптирован для других фреймворков с помощью простых адаптеров. Предоставляя информацию в реальном времени и подробную разбивку шагов, Agent Visualiser ускоряет отладку, настройку производительности и обмен знаниями внутри команд разработки.