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。

Deerflow提供一個視覺化界面，使用戶能夠從模組化組件（輸入處理器、LLM或模型執行器、條件邏輯和輸出處理器）組合AI工作流程。現成的連接器允許您從資料庫、API或文件存儲獲取資料，然後將結果依序傳遞給一個或多個AI模型。內建工具 handles日誌記錄、錯誤恢復和指標追蹤。配置完成後，可互動測試工作流程，並將其部署為REST端點或事件觸發器。儀表板提供即時洞察、版本歷史、警報和團隊協作功能，讓AI代理在生產環境中的迭代、擴展和維護變得簡單。

Agent Visualiser 是一個以開發者為中心的可視化工具，將 AI 代理的內部操作映射為直觀的圖形流程。它連接到代理的運行時，捕捉每個提示、LLM 調用、決策節點、行動執行和記憶查詢。用戶可以在交互式圖表中查看這些步驟，展開節點以檢查參數和回應，並追蹤導致每個結果的邏輯路徑。該工具原生支援 LangChain 代理，但也可透過簡單的適配器調整以支持其他框架。藉由提供實時洞察和詳細步驟分解，Agent Visualiser 加速除錯、性能調整與團隊知識分享。