ReasonChain 提供一個模組化流程，用於構建由 LLM 驅動的操作序列，每個步驟的輸出可傳入下一步。用戶可以定義自訂的鏈節點來生成提示、調用 API、進行條件判斷路由工作流程，以及進行最終結果的彙總。此框架內建除錯與日誌記錄，支持向量資料庫查詢，並可藉由用戶模組擴充。無論是解決多步推理任務、協調資料轉換，或構建具備記憶的對話 agent，ReasonChain 提供透明、可重用、可測試的環境。它鼓勵實驗思考策略，特別適合研究、原型打造與生產準備的 AI 解決方案。

AI Agent Code Generator提供命令列介面，以結構化Python專案為AI代理。用戶可從多個基於LangChain的模板中選擇、配置OpenAI API密鑰，並指定自訂工具或函式。此工具自動產生樣板程式碼、專案結構與範例腳本，以部署對話、資訊檢索或任務自動化的代理。開發者亦能擴充生成的程式碼，加入插件、修改提示詞，並整合新工具包，提升代理專用行為，加速原型與正式開發進度。

AI_RAG提供一個模組化的檢索增強生成解決方案，結合了文件索引、向量搜索、嵌入產生與LLM驅動的回應組合。用戶準備文本檔案語料庫，連接FAISS或Pinecone等向量存儲，配置嵌入與LLM端點，並執行索引建立流程。有了索引，AI_RAG能搜尋最相關段落，將其與提示一起輸入語言模型，產生有語境的答案。其可擴展設計支援定制連接器、多模型和細粒度控制，適用於知識庫和進階對話代理。