LLMFlows框架用于构建透明、简化的LLM应用，如聊天机器人和问答系统。通过提供基本的抽象层，确保组件完全透明，方便监控、维护和调试。用户可利用流和步骤类构建灵活的LLM应用，并通过异步支持优化性能，同时集成向量数据库和回调功能，实现全面控制和可见性。

data-to-paper项目是一个完整的AI驱动研究框架，涵盖从原始数据到透明且可追溯的科学论文的全过程。该项目指导每一步科学研究，包括数据注释、假设生成、文献搜索、数据分析、结果解释和论文撰写。通过引入人类互动，确保手稿的追溯性和科学价值。本平台适用于各种研究领域，支持开放和特定目标的研究模式，并提供用户互动的GUI应用。