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.

Graphium — это фреймворк оркестрации графов знаний и LLM, который поддерживает загрузку структурированных данных, создание семантических внедрений и гибридный поиск для Q&A и чата. Он интегрируется с популярными LLM, графовыми базами данных и векторными хранилищами, чтобы обеспечить объяснимых AI-агентов на основе графов. Пользователи могут визуализировать структуры графов, запрашивать отношения и использовать многоступенчатое логическое мышление. Предоставляет RESTful API, SDK и веб-интерфейс для управления пайплайнами, мониторинга запросов и настройки подсказок, что делает его идеальным для корпоративного управления знаниями и исследовательских задач.