LangGraph 提供多功能的基於圖形的介面，以協調在複雜 AI 工作流程中的語言模型操作與資料轉換。開發者定義一個圖，圖中的每個節點代表一個 LLM 呼叫或資料處理步驟，而邊則指定輸入與輸出的流程。支援多個模型提供者如 OpenAI、Hugging Face 及自訂端點，使模組化管道的組合與重用變得容易。功能包括結果快取、平行與串行執行、錯誤處理以及內建的圖形視覺化除錯。透過將 LLM 操作抽象成圖節點，簡化多步推理任務、文件分析、聊天機器人流程及其他高階 NLP 應用的維護，加快開發速度並確保擴展性。

AgentsFlow將每個AI代理抽象為有向圖中的一個節點，使開發者能以視覺與程式方式設計複雜的管道。每個節點可代表LLM調用、資料前置處理或決策邏輯，並可根據輸出或條件連接以觸發後續動作。此框架支援分支、迴圈與平行執行，並內建錯誤處理、重試與超時控制。AgentsFlow與主要的LLM供應商、客製模型與外部API整合，其監控儀表板提供即時日誌、指標與流程視覺化，簡化除錯與優化流程。且透過插件系統與REST API，能延伸與整合進CI/CD流程、雲端服務或自定義應用程序，非常適合用於可擴展且車產級的AI工作流程。

AWS Agentic Workflows 是一個無伺服器編排框架，允許您將 AI 任務串接成端對端的工作流程。利用 Amazon Bedrock 的基礎模型，您可以調用 AI 代理進行自然語言處理、分類或自訂任務。AWS Step Functions 管理狀態轉換、重試和平行執行。Lambda 函數可以預處理輸入和後處理輸出。CloudWatch 提供日誌和指標，用於即時監控和除錯。開發者可在毫無伺服器或基礎建設管理的情況下建立可靠且可擴展的 AI 管道。