AutoML-Agent提供一個多功能Python框架，透過智能代理介面來調度整個機器學習生命週期。從自動資料收集建置開始，進行探索性分析、缺失值處理與特徵工程，採用可配置的管線。接著，利用大語言模型進行模型架構搜尋與超參數優化，提出最佳配置建議。代理並行運行實驗，追蹤指標與視覺化結果，進行性能比對。找到最佳模型後，AutoML-Agent簡化部署流程，生成Docker容器或支援主流MLOps平台的雲端工件。用戶亦可利用插件模組自訂工作流程，並監控模型漂移，確保在實務環境中擁有穩健、有效且可重現的AI解決方案。

Run.ai是一個穩健的AI平台，專門自動化AI模型訓練的GPU資源管理。透過智能編排，它確保資源的有效利用，使數據科學家和機器學習工程師能專注於實驗和模型改進。該平台支持協作工作流程、動態工作負載分配和實時資源監控，有助於更快的迭代和在生產環境中部署AI模型。

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。