LangGraphJS API 提供一個程式界面，設計 AI 代理流程，使用有向圖。圖中的每個節點代表 LLM 呼叫、決策邏輯或資料轉換。開發者可以串連節點、處理分支邏輯，並無縫管理非同步執行。具有 TypeScript 定義和內建整合流行 LLM 供應商，簡化對話代理、資料擷取流程及複雜多步驟流程的開發，無需樣板代碼。

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。

Algomax 是一個創新的平台，專注於優化 LLM 和 RAG 模型的輸出評估。它簡化了複雜的提示開發，並提供了對質性指標的洞察。該平台旨在提高生產力，通過提供無縫和高效的工作流程來評估和改善模型輸出。這種整體方法確保用戶能夠快速有效地迭代其模型和提示，從而在更短的時間內產出更高品質的結果。

Claude-Code-OpenAI將Anthropic的Claude API轉換為Python應用程式中的即插即用替代OpenAI模型。在安裝pip並配置你的OPENAI_API_KEY和CLAUDE_API_KEY環境變量後，你可以使用熟悉的方法，如openai.ChatCompletion.create()、openai.Completion.create()或openai.Embedding.create()，並使用Claude模型名稱（例如claude-2、claude-1.3）。該庫攔截調用，將其路由到相應的Claude端點，並標準化響應以匹配OpenAI的數據結構。它支持實時流式、豐富的參數映射、錯誤處理和提示模板。這允許團隊在不重構代碼的情況下，實驗Claude與GPT模型，並用於聊天機器人、內容生成、語義搜索和混合LLM工作流程的快速原型設計。