mcp-agent-graph ofrece una capa de orquestación basada en grafos para agentes de IA, permitiendo a los desarrolladores mapear flujos de trabajo complejos en múltiples pasos como grafos dirigidos. Cada nodo del grafo corresponde a una tarea o función de agente, capturando entradas, salidas y dependencias. Las aristas definen el flujo de datos entre agentes, asegurando el orden correcto de ejecución. El motor soporta modos de ejecución secuencial y paralelo, resolución automática de dependencias y se integra con funciones Python personalizadas o servicios externos. La visualización integrada permite inspeccionar la topología del grafo y depurar los flujos de trabajo. Este marco agiliza el desarrollo de sistemas modulares y escalables de múltiples agentes para procesamiento de datos, flujos de trabajo en lenguaje natural o pipelines combinados de modelos de IA.

Graphium es un marco de orquestación de gráficos de conocimiento y LLM que soporta la ingesta de datos estructurados, la creación de incrustaciones semánticas y recuperación híbrida para preguntas y respuestas y chat. Se integra con LLMs populares, bases de datos gráficas y almacenes de vectores para habilitar agentes de IA explicables y potentes por grafo. Los usuarios pueden visualizar estructuras de grafo, consultar relaciones y emplear razonamiento de múltiples saltos. Ofrece APIs REST, SDK y una interfaz web para gestionar pipelines, monitorear consultas y personalizar prompts, ideal para gestión del conocimiento empresarial y aplicaciones de investigación.

Geers AI Lang Graph ofrece una capa de abstracción basada en gráficos para construir agentes IA que coordinan múltiples llamadas LLM y gestionan conocimientos estructurados. Al definir nodos y aristas que representan prompts, datos y memoria, los desarrolladores pueden crear flujos de trabajo dinámicos, rastrear el contexto en diferentes interacciones y visualizar los flujos de ejecución. El framework soporta integraciones de plugins para diversos proveedores LLM, plantillas de prompts personalizadas y gráficos exportables. Simplifica el diseño iterativo de agentes, mejora la retención del contexto y acelera el prototipado de asistentes conversacionales, bots de soporte de decisiones y pipelines de investigación.