mcp-agent-graph為AI代理提供一個基於圖的調度層，使開發者可以將複雜的多步工作流程映射為有向圖。每個圖節點對應一個代理任務或函數，捕捉輸入、輸出和依賴。邊定義代理之間的數據流，確保正確的執行順序。引擎支持順序和並行執行模式，能自動解決依賴，並可與自定義Python函數或外部服務整合。內建的視覺化功能允許用戶檢查圖拓撲並進行調試。該框架簡化模組化、可擴展的多代理系統開發，用於數據處理、自然語言工作流程或結合多個AI模型的管道。

OmniSteward是一個建立在Python上的模組化AI代理協調平台，能連接OpenAI、本地LLM和自定義模型。它提供記憶模組用於存儲上下文，工具包用於API調用、網路搜尋、程式碼執行和資料庫查詢。用戶定義包含提示詞、工作流程和觸發器的代理範本。該框架能並行協調多個代理，管理對話記錄，並通過管道自動化任務。它還包括記錄、監控儀表板、插件架構及與第三方服務整合。OmniSteward簡化了研究、運營、行銷等領域專屬助手的創建，提供彈性、擴展性，且完全開源，適用於企業和開發者。

ThreeAgents使用Python開發，利用OpenAI的聊天完成API來實例化具有不同角色（系統、助理、用戶）的多個AI代理。它提供代理提示、角色基消息處理和上下文記憶管理的抽象。開發者可以定義自訂提示範本、配置代理個性，並鏈接交互以模擬逼真的對話或任務導向工作流程。框架處理消息傳遞、上下文窗口管理和日誌記錄，支持協作決策或層級任務分解的實驗。支持環境變數與模塊化代理，ThreeAgents允許在OpenAI與本地LLM後端之間無縫切換，促進快速原型設計。附帶範例腳本與Docker支持，方便快速部署。