LangGraph MCP verwendet gerichtete azyklische Graphen, um Sequenzen von LLM-Aufrufen darzustellen, sodass Entwickler Aufgaben in Knoten mit konfigurierbaren Prompts, Eingaben und Ausgaben aufteilen können. Jeder Knoten entspricht einer LLM-Aufruf oder einer Datenumwandlung, was parameterisierte Ausführung, bedingte Verzweigungen und iterative Schleifen ermöglicht. Nutzer können Graphen im JSON/YAML-Format serialisieren, Workflows mit Versionskontrolle verwalten und Ausführungspfade visualisieren. Das Framework unterstützt die Integration mit mehreren LLM-Anbietern, benutzerdefinierte Prompt-Vorlagen sowie Plugin-Hooks für Vorverarbeitung, Nachbearbeitung und Fehlerbehandlung. LangGraph MCP bietet CLI-Tools und ein Python SDK zum Laden, Ausführen und Überwachen von graphbasierten Agenten-Pipelines, ideal für Automatisierung, Berichterstellung, Gesprächsflüsse und Entscheidungsunterstützungssysteme.

LLMFlow bietet eine deklarative Möglichkeit, komplexe Sprachmodell-Workflows zu entwerfen, zu testen und bereitzustellen. Entwickler erstellen Knoten, die Aufforderungen oder Aktionen repräsentieren, und verketteten sie zu Flows, die basierend auf Bedingungen oder externen Tool-Ausgaben verzweigen können. Integriertes Speichermanagement verfolgt den Kontext zwischen den Schritten, während Adapter eine nahtlose Integration mit OpenAI, Hugging Face und anderen ermöglichen. Funktionalität kann durch Plugins für benutzerdefinierte Tools oder Datenquellen erweitert werden. Flows werden lokal, in Containern oder als serverlose Funktionen ausgeführt. Anwendungsfälle umfassen die Erstellung von dialogorientierten Agenten, automatisierte Berichtserstellung und Datenextraktionspipelines – alles mit transparentem Ablauf und Logging.