Le bon choix dépend moins du nombre de fonctionnalités que de la forme du système à construire. Un assistant doté de trois outils, un processus métier déterministe et une équipe expérimentale de plusieurs agents n’ont pas besoin de la même abstraction.
Réponse courte
- **LangChain et LangGraph** : choisissez-les pour un large écosystème d’intégrations et une orchestration à états explicite.
- **CrewAI** : choisissez-le lorsque le produit se décrit naturellement comme une équipe de rôles et de tâches.
- **Pydantic AI** : choisissez-le pour une application Python typée, centrée sur les sorties structurées, les dépendances et les tests.
- **AutoGen** : choisissez AgentChat pour prototyper des conversations multi-agents, ou Core pour un runtime événementiel plus flexible.
Commencez toutefois par vérifier qu’une simple boucle modèle-outils ne suffit pas. Multiplier les agents augmente les appels, la latence, les chemins d’échec et la difficulté d’évaluation.
LangChain et LangGraph
Dans LangChain 1.x, create_agent fournit une boucle d’agent construite sur LangGraph. Les outils peuvent être des fonctions Python, et le middleware intervient autour du modèle ou des appels d’outils. LangGraph apporte la persistance, l’état et des graphes explicites pour les workflows plus complexes.
**Forces** : vaste écosystème, nombreuses intégrations, documentation abondante, contrôle fin avec LangGraph, observabilité avec LangSmith.
**Limites** : surface API importante, choix nombreux, besoin de distinguer clairement LangChain, LangGraph et les paquets fournisseurs. Une architecture trop abstraite peut devenir difficile à lire.
**À choisir pour** : assistants avec outils variés, RAG, workflows à états et équipes déjà investies dans cet écosystème.
CrewAI
CrewAI organise le système autour d’agents dotés de rôles, de tâches et d’une *crew*. Cette représentation parle facilement aux équipes qui modélisent un processus comme une collaboration : chercheur, analyste, rédacteur ou contrôleur.
**Forces** : prise en main orientée métier, primitives multi-agents directes, séparation claire entre rôle et tâche, workflows séquentiels ou structurés.
**Limites** : un rôle narratif ne garantit pas une spécialisation réelle. Les échanges entre agents consomment du contexte et peuvent propager une erreur. Les processus déterministes ne gagnent rien à être artificiellement transformés en conversation.
**À choisir pour** : prototypes multi-agents, processus faciles à décomposer en responsabilités et équipes qui veulent rendre cette répartition visible.
Pydantic AI
Pydantic AI place le typage Python et la validation au centre. Un agent reçoit des dépendances, appelle des outils et produit éventuellement un modèle Pydantic. Le framework est relativement naturel dans un service FastAPI ou un domaine déjà modélisé avec Pydantic.
**Forces** : sorties structurées, injection de dépendances, ergonomie Python, testabilité, prise en charge de plusieurs fournisseurs, instrumentation OpenTelemetry.
**Limites** : moins orienté catalogue de connecteurs ou équipe de rôles. Les sorties valides ne sont pas nécessairement exactes et les contrôles métier restent à coder.
**À choisir pour** : services Python, agents uniques ou composés, données fortement typées et équipes qui privilégient une base de code explicite.
AutoGen
AutoGen distingue plusieurs niveaux. AgentChat fournit des agents et équipes conversationnels prêts à composer. Core propose une architecture événementielle plus basse, avec runtime, messages et agents routés. Cette séparation offre de la flexibilité mais demande de choisir le bon niveau dès le départ.
**Forces** : modèles de conversation et d’équipes, contrôle des conditions de terminaison, runtime Core pour des systèmes plus distribués, environnement de prototypage avec Studio.
**Limites** : plusieurs API et générations de documentation coexistent ; il faut éviter les anciens exemples AutoGen 0.2. Core est plus complexe qu’une boucle d’agent standard.
**À choisir pour** : recherche et prototypage multi-agents, applications conversationnelles complexes ou systèmes événementiels nécessitant un runtime dédié.
Comparer sur des critères mesurables
| Critère | LangChain / LangGraph | CrewAI | Pydantic AI | AutoGen | |---|---|---|---|---| | Abstraction principale | Agent et graphe | Rôles, tâches, crew | Agent Python typé | AgentChat ou runtime d’agents | | Multi-agent | Possible via graphes | Central | Possible, moins narratif | Central dans AgentChat/Core | | Sorties typées | Oui | Oui selon intégration | Point fort natif | Selon agent et client modèle | | Orchestration déterministe | Très forte avec LangGraph | Flows et processus | Code Python / graphes | Core et équipes | | Écosystème | Très large | Spécialisé agents | Pydantic / Python | Microsoft / extensions | | Courbe d’apprentissage | Moyenne à élevée | Rapide pour le modèle mental | Rapide pour développeur Python | Variable selon le niveau |
Ce tableau décrit des orientations, pas un benchmark. Les projets évoluent rapidement : construisez le même cas réduit avec deux candidats avant de décider.
Un protocole d’essai en une journée
Implémentez une tâche réelle avec deux outils, une sortie structurée et un cas nécessitant une validation humaine. Utilisez le même modèle et le même jeu de 20 à 50 scénarios. Mesurez :
- taux de réussite complet ;
- appels d’outils inutiles ou dangereux ;
- latence et nombre d’appels au modèle ;
- coût par tâche réussie ;
- facilité de reprise après erreur ;
- qualité des traces ;
- quantité de code spécifique au framework.
Ajoutez une panne d’outil, un résultat vide et une tentative d’action interdite. Le framework qui réussit uniquement la démonstration nominale n’est pas prêt pour votre production.
Recommandation d’architecture
Gardez la logique métier hors du framework. Les outils appellent des services testables qui valident les droits et les données. Le framework orchestre ; il ne devient pas l’unique endroit où vivent les règles importantes.
Épinglez les versions, enregistrez le modèle réellement utilisé et imposez des limites de tours, temps et budget. Pour les effets externes, prévoyez validation humaine et idempotence quel que soit le framework.
À retenir
Choisissez LangGraph pour le contrôle de workflow, CrewAI pour une équipe de rôles lisible, Pydantic AI pour une application Python typée et AutoGen pour des conversations ou runtimes multi-agents. La meilleure décision reste celle qui réussit vos évaluations avec le moins de complexité opérationnelle.