LangGraph MCP aprovecha gráficos acíclicos dirigidos para representar secuencias de llamadas a LLM, permitiendo a los desarrolladores desglosar tareas en nodos con instrucciones, entradas y salidas configurables. Cada nodo corresponde a una invocación de LLM o una transformación de datos, facilitando la ejecución parametrizada, ramificación condicional y bucles iterativos. Los usuarios pueden serializar gráficos en formato JSON/YAML, controlar versiones de flujos de trabajo y visualizar rutas de ejecución. El marco soporta integración con múltiples proveedores de LLM, plantillas de instrucciones personalizadas y hooks de plugins para preprocesamiento, postprocesamiento y manejo de errores. LangGraph MCP provee herramientas CLI y SDK en Python para cargar, ejecutar y monitorear pipelines basados en gráficos, ideales para automatización, generación de informes, flujos conversacionales y sistemas de soporte de decisiones.

Mastra ofrece una interfaz visual para diseñar, probar y desplegar agentes de IA sin necesidad de escribir código. Los usuarios pueden arrastrar y soltar nodos para crear flujos de trabajo de múltiples pasos que integran modelos de lenguaje, visión por computadora y scripts personalizados. Los conectores de datos permiten una recuperación fluida desde bases de datos, CRM o servicios web, mientras que las analíticas integradas monitorizan el rendimiento del agente. Los equipos pueden colaborar en tiempo real, controlar versiones de los flujos y revertir cambios. Tras probarse, los agentes pueden desplegarse con un solo clic en widgets de chat web, aplicaciones de mensajería o APIs REST. Los paneles de control muestran métricas de uso, alertas de errores y sugerencias de optimización para mantener y mejorar la efectividad del agente con el tiempo.