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。