LangGraph предоставляет графовую абстракцию для проектирования рабочих процессов AI-агентов. Разработчики определяют узлы, представляющие подсказки, инструменты, источники данных или логику принятия решений, а затем соединяют их рёбрами, образуя ориентированный граф. Во время выполнения LangGraph обходить граф, последовательно или параллельно выполняя вызовы LLM, API-запросы и пользовательские функции. Встроенная поддержка кэширования, обработки ошибок, ведения журналов и конкурентности обеспечивает надежное поведение агента. Расширяемые шаблоны узлов и рёбер позволяют интегрировать любые внешние сервисы или модели, что делает LangGraph идеальным для построения чат-ботов, дата-пайплайнов, автономных работников и исследовательских помощников без необходимости сложного шаблонного кода.

Embedded BDI предоставляет полноценный движок жизненного цикла BDI: моделирует убеждения агента о его окружении, управляет развивающимися желаниями или целями, выбирает намерения из библиотеки планов и выполняет поведение в реальном времени. В рамках включены модули для хранения базы убеждений, определения библиотеки планов, триггеров событий и управления параллельностью, предназначенные для микроконтроллеров с ограниченной памятью. Простым API разработчики могут аннотировать убеждения, задавать желания и реализовывать планы в коде. Планировщик управляет приоритетным выполнением намерений и интегрируется с аппаратными интерфейсами для датчиков, приводов и сетевого соединения, что делает его идеальным для автономных IoT-устройств, мобильных роботов и промышленных контроллеров.