LangGraph는 AI 에이전트 워크플로우 설계를 위한 그래프 기반 추상화를 제공합니다. 개발자는 프롬프트, 도구, 데이터 소스 또는 의사 결정 논리를 나타내는 노드를 정의한 후, 이 노드들을 엣지로 연결하여 유향 그래프를 만듭니다. 실행 시, LangGraph는 그래프를 순회하면서 LLM 호출, API 요청, 사용자 지정 함수를 순차 또는 병렬로 실행합니다. 캐싱, 오류 처리, 로깅, 동시성 지원이 내장되어 있어 견고한 에이전트 동작을 보장합니다. 확장 가능한 노드 및 엣지 템플릿을 통해 외부 서비스 또는 모델과 통합할 수 있어, 복잡한 부가 코드 없이 채팅봇, 데이터 파이프라인, 자율 작업자 및 연구 도우미를 구축하는 데 적합합니다.

임베디드 BDI는 전체 BDI 라이프사이클 엔진을 제공하며, 환경에 대한 에이전트의 신념을 모델링하고, 변화하는 욕구 또는 목표를 관리하며, 계획 라이브러리에서 의도를 선택하고, 실시간으로 행동을 실행합니다. 이 프레임워크에는 신념 데이터 저장 모듈, 계획 라이브러리 정의, 이벤트 트리거 및 메모리 제한이 있는 마이크로컨트롤러에 최적화된 동시성 제어 모듈이 포함됩니다. 간단한 API를 통해 개발자는 신념에 주석을 달고, 욕구를 지정하며, 코딩에서 계획을 구현할 수 있습니다. 의도 실행 우선순위와 센서, 액추에이터, 네트워크 인터페이스와의 통합을 처리하는 스케줄러를 갖추고 있어, 자율 IoT 장치, 모바일 로봇, 산업용 컨트롤러에 이상적입니다.