AgentFarm提供一個全面的框架，用於在統一系統中協調不同的AI代理。用戶可以用Python腳本化專業的代理行為，分配角色（管理員、工作人員、分析員）並建立任務佇列進行並行處理。它與主要的LLM服務（OpenAI、Azure OpenAI）無縫集成，支持動態提示路由和模型選擇。內置儀表板追蹤代理狀態、記錄互動並可視化工作流程性能。通過模組化插件擴展API功能，開發者可以擴充功能、自動化錯誤處理及監控資源利用。適合部署多階段流程，AgentFarm提升了AI驅動自動化的可靠性、擴展性和維護性。

LangGraph4j將AI代理操作——如LLM調用、函數調用、數據轉換——表示為有向圖中的節點，邊則模擬數據流。用戶建立圖形，添加聊天、嵌入、外部API或自訂邏輯的節點，連接它們並執行。該框架管理執行順序、處理快取、記錄輸入輸出，並允許擴展新節點類型。支持同步和異步處理，適用於聊天機器人、文件問答和複雜推理流程。

此專案提供一個可自訂的多代理框架，模擬計程車呼叫中心，包含：CustomerAgent用來請求搭乘、DispatchAgent根據距離分配司機、DriverAgent確認指派與更新狀態，以及NotificationAgent負責帳單與訊息傳送。代理透過一個協調循環與OpenAI GPT呼叫與記憶體互動，支援非同步對話、錯誤處理與記錄。開發者可調整代理提示詞、整合即時系統，並輕鬆原型開發AI驅動的客服與調度工作流程。