Bot-With-Plan fornece um modelo modular em Python para construir agentes de IA que primeiro geram um plano detalhado antes da execução. Utiliza o GPT da OpenAI para interpretar instruções do usuário, decompor tarefas em etapas sequenciais, validar o plano e então executar cada passo através de ferramentas externas como busca na web ou calculadoras. A estrutura inclui gerenciamento de prompts, análise de planos, orquestração de execução e manipulação de erros. Ao separar as fases de planejamento e execução, oferece melhor supervisão, depuração mais fácil e uma estrutura clara para extensões com novas ferramentas ou recursos.

LangGraph MCP utiliza gráficos acíclicos direcionados para representar sequências de chamadas a LLM, permitindo que desenvolvedores desdobrem tarefas em nós com prompts, entradas e saídas configuráveis. Cada nó corresponde a uma invocação de LLM ou uma transformação de dados, facilitando execução parametrizada, ramificação condicional e loops iterativos. Os usuários podem serializar gráficos em formato JSON/YAML, controlar versões de workflows e visualizar rotas de execução. A estrutura suporta integração com múltiplos provedores LLM, templates de prompts personalizados e hooks de plugins para pré-processamento, pós-processamento e tratamento de erros. LangGraph MCP fornece ferramentas CLI e SDK em Python para carregar, executar e monitorar pipelines baseados em gráficos, ideais para automação, geração de relatórios, fluxos conversacionais e sistemas de suporte à decisão.