Im Kern stellt DAGent die Agenten-Workflows als einen gerichteten azyklischen Graphen von Knoten dar, wobei jeder Knoten einen LLM-Aufruf, eine benutzerdefinierte Funktion oder ein externes Tool kapseln kann. Entwickler definieren explizit Aufgabenabhängigkeiten, was parallele Ausführung und bedingte Logik ermöglicht, während das Framework das Scheduling, den Datenaustausch und die Fehlerbehebung verwaltet. DAGent bietet auch eingebaute Visualisierungstools, um die DAG-Struktur und den Ausfluss zu inspizieren, was Debugging und Nachvollziehbarkeit verbessert. Mit erweiterbaren Knotentypen, Plugin-Unterstützung und nahtloser Integration mit beliebten LLM-Anbietern befähigt DAGent Teams, komplexe, mehrstufige KI-Anwendungen wie Datenpipelines, Konversationsagenten und automatisierte Forschungsassistenten mit minimalem Boilerplate zu erstellen. Die Fokussierung auf Modularität und Transparenz macht es ideal für skalierbare Agenten-Orchestrierung in Experimenten und Produktionsumgebungen.