mcp-agent-graph обеспечивает графовый уровень оркестрации для AI-агентов, позволяя разработчикам моделировать сложные рабочие процессы из нескольких шагов в виде ориентированных графов. Каждый узел графа соответствует задаче или функции агента, фиксируя входные, выходные данные и зависимости. Ребра определяют поток данных между агентами, обеспечивая правильный порядок выполнения. Механизм поддерживает последовательную и параллельную работу, автоматическое разрешение зависимостей и интеграцию с пользовательскими Python-функциями или внешними сервисами. Встроенная визуализация позволяет инспектировать топологию графа и отлаживать рабочие процессы. Этот фреймворк оптимизирует разработку модульных, масштабируемых систем с несколькими агентами для обработки данных, рабочих процессов на естественном языке либо объединения моделей ИИ.