В основе своей DAGent представляет рабочие процессы агента в виде ориентированного ациклического графа узлов, где каждый узел может инкапсулировать вызов LLM, пользовательскую функцию или внешний инструмент. Разработчики явно определяют зависимости задач, позволяя выполнять их параллельно и с условной логикой, в то время как фреймворк управляет расписанием, передачей данных и восстановлением после ошибок. DAGent также предоставляет встроенные инструменты визуализации для инспекции структуры и потока выполнения DAG, что повышает отладку и контроль. Благодаря расширяемым типам узлов, поддержке плагинов и бесшовной интеграции с популярными провайдерами LLM, DAGent помогает командам создавать сложные многоступенчатые приложения ИИ, такие как пайплайны данных, разговорные агенты и автоматизированные исследовательские помощники с минимальным количеством шаблонного кода. Его ориентированность на модульность и прозрачность делает его идеальным для масштабируемой оркестровки агентов как в экспериментальных, так и в производственных условиях.

LangChain — это модульная платформа, которая помогает разработчикам создавать сложные AI-приложения, связывая большие языковые модели с внешними источниками данных и инструментами. Она предоставляет абстракции цепочек для последовательных вызовов LLM, координацию агентов для рабочих процессов принятия решений, модули памяти для сохранения контекста и интеграцию с загрузчиками документов, хранилищами векторов и API-инструментами. Поддержка нескольких провайдеров и SDK на Python и JavaScript ускоряет прототипирование и развертывание чатботов, QA-систем и персонализированных помощников.