mcp-agent-graph fournit une couche d'orchestration basée sur un graphe pour les agents AI, permettant aux développeurs de cartographier des flux de travail complexes en plusieurs étapes sous forme de graphes dirigés. Chaque nœud du graphe correspond à une tâche ou fonction d'agent, capturant les entrées, sorties et dépendances. Les arêtes définissent le flux de données entre les agents, garantissant l'ordre d'exécution correct. Le moteur supporte des modes d'exécution séquentielle et parallèle, la résolution automatique des dépendances, et s'intègre avec des fonctions Python personnalisées ou des services externes. La visualisation intégrée permet aux utilisateurs d'inspecter la topologie du graphe et de déboguer les flux de travail. Ce framework rationalise le développement de systèmes modulaires et évolutifs multi-agents pour le traitement des données, les flux de travail langage naturel ou les pipelines de modèles AI combinés.