LLMFlow提供了一種宣告式的方式來設計、測試與部署複雜的語言模型工作流程。開發者建立代表提示或動作的節點，然後將它們串連成可根據條件或外部工具輸出進行分支的流程。內建記憶管理能追蹤步驟間的語境，而適配器則實現與OpenAI、Hugging Face等的順暢整合。功能可以透過插件擴展，支援自訂工具或資料來源。流程可以在本地、容器或作為無伺服器函數執行。應用案例包括建立對話型助理、自動化報告生成與資料擷取流程—所有流程都具透明執行與日誌記錄。

NaturalAgents是一個開源的Python函式庫，旨在簡化LLM驅動代理的建立與部署。它提供記憶管理、情境追蹤和工具整合模組，使代理能在長時間的會話中存取及回憶資訊。階層式規劃器協調多步推理及行動，擴展系統支持自訂插件及外部API調用。內建日誌記錄與分析功能，使開發者能監控代理表現並除錯工作流程。NaturalAgents同時支援同步與非同步執行，適用於互動與自動化管線。

Agent Transparency Tool 提供一個完整的框架，用於在AI代理中加入透明度功能。它提供日誌接口來記錄狀態轉換和決策，模塊來計算關鍵的透明度指標（例如信心分數、決策血緣），以及用於探索代理行為的可視化儀表板。藉由與流行的代理框架無縫集成，它生成結構化的透明度日誌，支援導出JSON或CSV格式，並包含用於審核和性能分析的透明度曲線繪製工具。此工具箱讓團隊能識別偏見、除錯流程，並展示負責任的AI實踐。