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.

AutoGen UI est une boîte à outils frontend conçue pour rendre et gérer les flux de conversations multi-agents. Elle offre des composants prêts à l'emploi tels que les fenêtres de chat, les sélecteurs d'agents, les chronologies de messages et les panneaux de débogage. Les développeurs peuvent configurer plusieurs agents IA, diffuser des réponses en temps réel, consigner chaque étape de la conversation et appliquer des styles personnalisés. Il s'intègre facilement aux bibliothèques d'orchestration backend pour fournir une interface complète de bout en bout pour construire et surveiller les interactions des agents IA.

PySpur offre un environnement intégré pour construire, tester et déployer des agents IA via une interface utilisateur conviviale basée sur des nœuds. Les développeurs assemblent des chaînes d'actions — telles que des appels à des modèles linguistiques, la récupération de données, la création de branches de décision et des interactions API — en glissant-déposant des blocs modulaires. Un mode de simulation en direct permet aux ingénieurs de valider la logique, d’inspecter les états intermédiaires et de déboguer les flux de travail avant le déploiement. PySpur propose également le contrôle de version des flux d'agents, le profilage des performances et un déploiement en un clic vers le cloud ou une infrastructure locale. Avec des connecteurs modulaires et la prise en charge de LLMs et de bases de données vectorielles populaires, les équipes peuvent rapidement prototyper des agents de raisonnement complexes, des assistants automatisés ou des pipelines de données. Open-source et extensible, PySpur minimise la boilerplate et la surcharge d'infrastructure, permettant une itération plus rapide et des solutions d'agents plus robustes.