LangGraph MCP использует ориентированные ацикличные графы для представления последовательностей вызовов LLM, позволяя разработчикам разбивать задачи на узлы с настраиваемыми подсказками, входными и выходными данными. Каждый узел соответствует вызову LLM или преобразованию данных, что облегчает параметризованное выполнение, условное ветвление и итерационные циклы. Пользователи могут сериализовать графы в формате JSON/YAML, управлять версиями рабочих процессов и визуализировать пути выполнения. Framework поддерживает интеграцию с несколькими провайдерами LLM, настраиваемые шаблоны подсказок и хуки для предварительной обработки, обработки после и обработки ошибок. LangGraph MCP предоставляет CLI-инструменты и SDK на Python для загрузки, выполнения и мониторинга агентских графиков, что идеально подходит для автоматизации, генерации отчетов, разговорных потоков и систем поддержки принятия решений.

Mastra предоставляет визуальный интерфейс для проектирования, тестирования и развертывания AI-агентов без написания кода. Пользователи могут перетаскивать узлы для создания многошаговых рабочих процессов, интегрирующих языковые модели, компьютерное зрение и пользовательские сценарии. Коннекторы данных обеспечивают бесшовный доступ к базам данных, CRM или веб-службам, а встроенная аналитика отслеживает производительность агента. Команды могут совместно работать в реальном времени, управлять версиями рабочих процессов и откатывать изменения. После тестирования агенты можно развернуть одним кликом в веб-чат-виджеты, мессенджеры или REST API. Панели мониторинга показывают показатели использования, ошибки и предложения по оптимизации для поддержания и повышения эффективности агентов.