LangGraph MCP utilise des graphes acycliques dirigés pour représenter des séquences d’appels LLM, permettant aux développeurs de décomposer des tâches en nœuds avec prompts, entrées et sorties configurables. Chaque nœud correspond à une invocation LLM ou à une transformation de données, facilitant l’exécution paramétrée, le branchement conditionnel et les boucles itératives. Les utilisateurs peuvent sérialiser des graphes au format JSON/YAML, gérer les workflows avec contrôle de version et visualiser les chemins d’exécution. Le framework supporte l’intégration avec plusieurs fournisseurs LLM, des modèles de prompts personnalisés et des hooks de plugins pour la pré-traitement, le post-traitement et la gestion des erreurs. LangGraph MCP offre des outils CLI et un SDK Python pour charger, exécuter et surveiller les pipelines d’agents basés sur des graphes, idéal pour l’automatisation, la génération de rapports, les flux conversationnels et les systèmes d’aide à la décision.

Mastra offre une interface visuelle pour concevoir, tester et déployer des agents AI sans écrire de code. Les utilisateurs peuvent faire glisser et déposer des nœuds pour créer des workflows multi-étapes intégrant des modèles linguistiques, la vision par ordinateur et des scripts personnalisés. Les connecteurs de données permettent une récupération transparente depuis des bases de données, CRM ou services web, tandis que les analyses intégrées suivent la performance des agents. Les équipes peuvent collaborer en temps réel, versionner les workflows et revenir aux modifications. Une fois testés, les agents peuvent être déployés en un clic sur des widgets de chat web, des applications de messagerie ou des API REST. Des tableaux de bord de surveillance affichent des métriques d'utilisation, des alertes d'erreurs et des suggestions d'optimisation pour maintenir et améliorer l'efficacité des agents au fil du temps.