Top 10+ frameworks et outils d'orchestration agentique

Tous les frameworks ont accompli la tâche avec succès sur 100 exécutions chacun. Cependant, LangGraph a terminé 2.2x plus vite que CrewAI, tandis que LangChain et AutoGen ont montré des différences de 8-9x en efficacité des tokens. Cela reflète des décisions architecturales fondamentales dans la manière dont chaque framework orchestre les workflows multi-agents depuis la couche d'orchestration, dont les frameworks acheminent les messages, gèrent l'état et coordonnent les transferts d'agent.

Pour comprendre pourquoi, nous avons mesuré chaque phase du cycle de vie des agents.

Performance par agents

Agent parser : L'agent effectue une simple extraction de texte avec une complexité minimale. Tous les frameworks affichent une latence similaire.

Agent de recherche de vols : Nous pouvons observer des différences significatives de latence et d'utilisation de tokens. Cet agent utilise l'outil d'API de vols, et nous observons un « écart agent-outil » notable, c'est-à-dire le temps entre le démarrage de l'agent et l'appel effectif de l'outil. Nous examinerons cet écart en détail plus tard dans notre analyse, où nous verrons que 5 secondes de la latence de 9 secondes de CrewAI proviennent de cet écart.

Agent météo : Nous observons que le même schéma de classement se poursuit pour la latence et l'utilisation de tokens, comme constaté avec l'agent de recherche de vols.

LangChain génère nettement plus de tokens et une latence plus élevée que les autres frameworks, à l'exception de CrewAI, dont la surcharge provient principalement de l'écart agent-outil. Cela découle de l'approche de gestion de la mémoire de LangChain, qui conserve les étapes intermédiaires et l'historique complet des conversations, créant une surcharge dans les workflows multi-agents.

LangGraph s'impose comme le framework le plus rapide avec le moins de tokens. Son architecture basée sur les graphes transmet les deltas d'état nécessaires entre les nœuds plutôt que l'historique complet des conversations, ce qui entraîne une utilisation minimale de token
et une latence réduite.

Agent d'activités : La plupart des frameworks affichent des performances relativement proches. Sans appels d'outils, tous les frameworks convergent vers des plages similaires (6-8 s pour la latence, 650-744 pour les tokens), ce qui suggère que la
variation est principalement due au temps de génération du LLM avec une surcharge d'orchestration minimale. Cependant, le véritable écart de performance apparaît dans l'agent planificateur de voyage.

Agent planificateur de voyage : L'agent reçoit et synthétise les sorties des quatre agents précédents (parser, recherche de vols, météo et recommandation d'activités) dans chaque framework. Cependant, la manière dont chaque framework
gère cette agrégation de contexte révèle des différences architecturales fondamentales.

CrewAI transmet la sortie complète et non modifiée de chaque tâche précédente directement dans le contexte du planificateur via son système de paramètres de contexte. Le LLM reçoit l'intégralité des tokens des sorties des agents précédents ainsi que la
description de la tâche elle-même. Cette approche n'est pas une limite mais une philosophie de conception fondamentale : CrewAI privilégie une synthèse complète et sensible au contexte, où les agents ont une visibilité totale sur le travail précédent. Le
résultat est un itinéraire détaillé de 5 339 tokens qui intègre de manière exhaustive toutes les informations disponibles.

LangChain, AutoGen et LangGraph gèrent le contexte différemment. Bien que ces trois frameworks transmettent au planificateur les sorties des agents précédents, ils mettent en œuvre diverses stratégies d'optimisation qui réduisent la charge cumulée de contexte. La gestion de la mémoire de LangChain peut compresser ou résumer les sorties intermédiaires, et le framework peut ne pas préserver la verbosité complète de la réponse de chaque agent lorsqu'ils sont enchaînés. Cela aboutit à une sortie de 3 187 tokens plus concise que CrewAI, mais toujours substantielle.

AutoGen présente un comportement similaire avec 3 316 tokens, ce qui suggère des approches de gestion de contexte comparables entre ces deux frameworks. La gestion d'état basée sur les graphes de LangGraph transmet les deltas d'état nécessaires
entre les nœuds, ce qui aboutit à la sortie la plus efficace de 2 589 tokens grâce à ses transitions d'état optimisées.

Écart agent-outil

L'écart agent-outil correspond au temps écoulé entre le moment où un agent reçoit sa tâche et celui où il invoque effectivement l'outil.

L'écart de 5 secondes de CrewAI dans le Flight Finder représente un véritable temps de délibération, tandis que les autres frameworks affichent des appels d'outils quasi instantanés.

L'architecture de CrewAI incarne une philosophie d'agents autonomes. Lorsque l'agent Flight Finder reçoit sa tâche, il n'exécute pas immédiatement l'outil get_flights. Au lieu de cela, il suit un processus de raisonnement :

1. Compréhension de la tâche : L'agent analyse les informations dont il a besoin pour atteindre l'objectif
2. Évaluation des options : Il examine les outils disponibles et détermine le plus approprié
3. Planification de l'approche : L'agent décide des paramètres et de la stratégie d'exécution
4. Passage à l'action : Enfin, il invoque l'outil avec les paramètres déterminés. Cet écart de 5 secondes représente littéralement CrewAI en train de « réfléchir » avant d'agir, un choix de conception qui privilégie la qualité de la décision et le raisonnement autonome plutôt que la vitesse brute. On ne dit pas à l'agent « utilise cet outil précis » ; il détermine indépendamment la meilleure marche à suivre.

CrewAI n'offre pas d'option pour désactiver la délibération et passer à un appel d'outil direct. En revanche, les frameworks LangGraph, LangChain et AutoGen utilisent des approches d'exécution directe des outils, atteignant des écarts d'exécution inférieurs à la milliseconde.

LangChain et LangGraph prennent en charge les agents de type ReAct, qui affichent le raisonnement selon le schéma « pensée → action → observation ». Cependant, la composante « pensée » de ReAct est purement un prompting textuel. Par exemple, le LLM pourrait générer « Pensée : je devrais… ». Cela introduit une génération de tokens supplémentaire, mais ne crée pas de cycle de délibération séparé comme l'écart de 5 secondes de CrewAI. Ces étapes de « pensée » sont générées au sein du même appel LLM, dans le cadre d'un processus de génération unique.

Surcharge d'orchestration d'agent à agent

Nous avons mesuré la latence d'agent à agent en calculant le temps moyen entre la fin d'un agent et le début du suivant sur 100 exécutions, mais les différences étaient minimes, de l'ordre de la milliseconde. Cela révèle que l'architecture du framework importe surtout pour les modèles d'exécution des outils et la gestion du contexte, et non pour les transferts d'agents. Les différences de performances entre les frameworks proviennent de la délibération sur les outils et de la synthèse du contexte, et non du temps passé à basculer entre les agents.

Qu'est-ce que l'orchestration agentique ?

L'orchestration agentique coordonne des agents IA autonomes au sein d'un système unifié pour accomplir des tâches complexes et structurées sur plusieurs systèmes et domaines.

La multi-orchestration permet à plusieurs agents de collaborer comme une équipe virtuelle où chaque agent assume un rôle spécifique : certains collectent des données, d'autres les analysent, et quelques-uns exécutent les décisions. La couche d'orchestration garantit que ces agents communiquent, planifient les tâches et travaillent ensemble.

Contrairement aux scripts d'automatisation statiques, l'orchestration agentique exploite l'IA générative et les modèles d'IA pour s'adapter au contexte, minimiser le besoin d'intervention humaine et permettre une exécution fluide sur divers systèmes.

Orchestration agentique vs orchestration LLM

Ces termes sont parfois utilisés de manière interchangeable car tous deux impliquent la coordination de systèmes d'IA, mais ils diffèrent par leur orientation :

• Orchestration LLM est centrée sur les modèles, optimisant les interactions et les workflows entre plusieurs modèles de langage.
• Orchestration agentique coordonne des agents autonomes pour résoudre des tâches en plusieurs étapes sur différents systèmes, avec un minimum d'orientation humaine.

Principes fondamentaux

1. Autonomie : Les agents peuvent agir de manière indépendante dans leurs rôles définis, avec le support des appels de fonctions vers les systèmes externes.
2. Collaboration : Plusieurs agents IA communiquent pour résoudre des problèmes complexes, répartir plusieurs tâches et parvenir à une automatisation de bout en bout.
3. Alignement : Les systèmes maintiennent des objectifs cohérents et assurent la conformité aux exigences organisationnelles et réglementaires dans les secteurs fortement réglementés.
4. Observabilité : Les journaux, outils de monitoring et évaluations permettent une surveillance et une optimisation continues.
5. Supervision humaine : Les approches avec intervention humaine combinent l'automatisation et la contribution humaine dans des contextes à haut risque ou ambigus.

Modèles d'orchestration

L'orchestration agentique peut être classée en plusieurs modèles selon la manière dont les agents sont coordonnés au sein d'un système. Ces modèles déterminent le flux des tâches, la communication entre les agents et l'architecture globale du système.

Orchestration centralisée

Dans ce modèle, un agent gestionnaire ou routeur unique est chargé d'attribuer les tâches, de contrôler le workflow et de veiller à ce que les objectifs soient atteints. Le gestionnaire agit comme un hub central, orientant les tâches vers des agents spécialisés selon des règles prédéfinies ou un plan dynamique.

Les modèles spécifiques de cette catégorie incluent :

• Orchestration séquentielle : Un pipeline linéaire où un gestionnaire dirige les tâches à travers une séquence fixe d'agents, étape par étape. C'est idéal pour les processus avec des dépendances claires, comme les pipelines de traitement de données.

• Orchestration hiérarchique : Une structure scalable et à plusieurs niveaux où une relation manager-subordonné est utilisée pour gérer des tâches complexes dans plusieurs départements ou équipes.

Orchestration décentralisée

Ce modèle élimine le point de contrôle unique, permettant à plusieurs agents d'interagir directement et d'accomplir une tâche complexe. Cette approche renforce la résilience et offre une plus grande flexibilité pour la résolution collaborative de problèmes.

Les modèles spécifiques de cette catégorie incluent :

• Orchestration par discussion de groupe : Les agents collaborent via un fil de conversation partagé, en s'appuyant sur les contributions de chacun pour parvenir à une décision ou résoudre un problème. Un gestionnaire de chat peut faciliter la discussion, mais les agents communiquent directement pour atteindre un consensus.

• Orchestration par transfert : Les agents se délèguent dynamiquement les tâches les uns aux autres sans gestionnaire central. Chaque agent peut évaluer la tâche et décider de la traiter ou de la transférer à un autre agent disposant d'une expertise plus appropriée, à l'instar d'un système de référence.

Orchestration fédérée

Ce modèle est utile pour les environnements fortement réglementés ou distribués. Il permet la collaboration entre différents silos organisationnels ou systèmes tout en maintenant la gouvernance des données et la sécurité. Il combine souvent des éléments des approches centralisée et décentralisée pour gérer un réseau plus large d'agents et de systèmes.

Outils et frameworks

Plusieurs frameworks d'agents IA fournissent l'infrastructure pour les workflows agentiques et l'orchestration multi-agents. Certains d'entre eux incluent :

Voici une liste complète de ces outils par ordre alphabétique :

• LangGraph par LangChain : Fournit une conception modulaire et des workflows basés sur les graphes pour des workflows complexes et des tâches structurées.
• MetaGPT par FoundationAgents : Encode une collaboration basée sur les rôles (par ex., ingénieur logiciel, QA) pour coordonner plusieurs agents dans le développement logiciel.
• AutoGen par Microsoft : Se concentre sur la collaboration conversationnelle entre agents numériques, souvent configurée en boucles planificateur–exécuteur–critique.
• CrewAI : Organise des agents spécialisés en « crews » avec des objectifs spécifiques aux rôles, utile pour les processus métier et les opérations de routine.
• Agents SDK par OpenAI : Permet une orchestration légère et des transferts d'agents avec des appels de fonctions vers des outils externes.
• CAMEL-IA : Fournit des sociétés modulaires d'agents IA autonomes avec des coordinateurs pour des simulations à grande échelle et des processus complexes.
• Agent Development Kit par Google : Prend en charge l'orchestration multi-agents avec des capacités intégrées d'évaluation, de débogage et de déploiement.
• Langroid : Implémente un style de modèle d'acteurs pour l'orchestration multi-agents, en mettant l'accent sur la modularité et la délégation.
• BeeAI : Met l'accent sur l'interopérabilité via le protocole de contexte de modèle et l'intégration d'agents tiers pour une intégration fluide.
• Azure AI Foundation Agent Service : Permet l'exploitation d'agents sur le développement, le déploiement et la production en faisant abstraction de la complexité de l'infrastructure.

Protocoles de communication des agents

Les frameworks d'orchestration agentique open source comme LangGraph, CrewAI et AutoGen implémentent chacun leurs propres conventions de communication entre agents. Cela crée des défis d'interopérabilité lors de la combinaison d'agents issus de différents frameworks au sein de la même couche d'orchestration. Deux protocoles émergents visent à combler cette lacune.

Anthropic et son Model Context Protocol (MCP) standardisent la manière dont les agents se connectent aux outils et sources de données externes. Plutôt que chaque framework implémente sa propre couche d'intégration d'outils, MCP fournit une interface commune que les plateformes d'orchestration peuvent exploiter pour une communication cohérente entre agents et outils.

Google et son protocole Agent-to-Agent (A2A) permet aux agents construits sur différents frameworks de découvrir les capacités des autres et d'échanger des messages. A2A est conçu pour compléter MCP : tandis que MCP gère les interactions agent-outil, A2A se concentre sur la collaboration agent à agent. Les agents annoncent leurs capacités via des « Agent Cards », des documents de métadonnées JSON qui décrivent l'identité, les endpoints et les modalités prises en charge.

Pourquoi les protocoles comptent pour l'orchestration :

• Interopérabilité : A2A a reçu le soutien de plus de 150 organisations, dont LangChain, Salesforce et SAP, permettant à des agents de différents fournisseurs de travailler ensemble
• Découverte : Les agents peuvent découvrir et comprendre dynamiquement les capacités des autres à l'exécution grâce à des mécanismes standardisés
• Conception complémentaire : Un système orchestré peut utiliser A2A pour la communication entre agents tandis que chaque agent utilise en interne MCP pour accéder à ses outils
• Complexité réduite : Les protocoles standardisés réduisent le besoin d'adaptateurs personnalisés lors du mélange d'agents issus de différents écosystèmes

Les frameworks qui adoptent A2A ou MCP peuvent s'intégrer plus facilement aux agents et outils externes, réduisant la dépendance vis-à-vis d'un fournisseur et simplifiant les déploiements multi-frameworks.

Applications de l'orchestration agentique

L'orchestration agentique est la capacité critique qui transforme des agents individuels en un système cohérent et orienté vers les objectifs. Voici des applications concrètes où les systèmes multi-agents se coordonnent pour générer de la valeur métier.

Processus métier

L'orchestration agentique permet une automatisation de bout en bout sur plusieurs départements et systèmes. Elle coordonne des agents spécialisés pour gérer des workflows complexes en plusieurs étapes sans transferts manuels.

• Ressources humaines : Orchestre une équipe d'agents pour gérer l'ensemble du cycle de vie des employés, de l'intégration et des questions-réponses sur les politiques à la gestion des effectifs et au départ des employés.
• Intégration des clients :
• Opérations clients : Les systèmes orchestrés améliorent la qualité de service en gérant les interactions clients sur tous les canaux, avec un groupe d'agents traitant les demandes initiales, fournissant des informations provenant de différentes bases de données et transférant les problèmes complexes à un humain dans la boucle pour vérification.

Chaîne d'approvisionnement

L'orchestration agentique améliore la gestion de la chaîne d'approvisionnement en coordonnant plusieurs agents spécialisés pour gérer et optimiser un réseau complexe de planification, d'approvisionnement, de logistique et de gestion des stocks.

• Maintenance prédictive : Une plateforme d'orchestration coordonne des agents pour analyser les données d'équipement en temps réel, prévoir les pannes potentielles et déclencher automatiquement un agent de maintenance pour planifier une réparation ou commander de nouvelles pièces.
• Gestion des stocks : Les agents sont orchestrés pour suivre les niveaux de stock, réapprovisionner automatiquement les fournitures lorsqu'un seuil est atteint et communiquer avec les agents logistiques pour gérer les perturbations en temps réel comme les retards d'expédition.
• Intégration des fournisseurs : Un système coordonné d'agents numériques gère l'ensemble du processus, de l'exécution des contrôles de conformité et de la génération de contrats à l'intégration de nouveaux fournisseurs dans les workflows existants de l'entreprise.

Systèmes d'entreprise

L'orchestration agentique fournit la logique de base des processus pilotés par l'IA qui nécessitent une collaboration fluide entre différentes plateformes d'entreprise, telles que l'ERP, le CRM et la RPA.

• De l'achat au paiement : Une série d'agents orchestrés gère le cycle d'approvisionnement complet, depuis un agent d'achat passant une commande jusqu'à un agent des comptes fournisseurs traitant la facture pour paiement, réduisant les temps de cycle et renforçant la transparence.
• De la commande à l'encaissement : Un système multi-agents accélère l'ensemble du parcours, de la réception de la commande au paiement, en coordonnant des agents qui gèrent le traitement des commandes, l'exécution et les comptes clients, améliorant ainsi la trésorerie et la satisfaction client.
• Résolution des litiges : Un workflow orchestré automatise le suivi des réclamations et des contestations de paiement en faisant collecter les informations par un agent, analyser le litige par un autre et communiquer la résolution par un troisième, simplifiant et accélérant le processus.

Découvrez comment les agents IA sont utilisés dans les systèmes d'entreprise, par exemple :

• ERP IA agentique
• SAP IA Agents
• Oracle AI Agents

Banque et services financiers

Dans ce secteur, l'orchestration est utilisée pour des workflows complexes et sensibles au risque qui nécessitent la collaboration de plusieurs agents afin de garantir exactitude et conformité.

• Conformité réglementaire : Un système coordonné d'agents fait respecter la conformité en validant les informations clients par rapport aux listes de surveillance, en signalant les divergences et en maintenant une piste d'audit transparente de chaque action pour l'examen réglementaire.
• Traitement des prêts et hypothèques : Un workflow orchestré permet à un groupe d'agents de gérer l'ensemble du processus d'approbation de prêt, de la collecte et de la vérification des documents à l'application de modèles financiers et à l'autorisation finale pour examen par un analyste humain.
• Détection et prévention de la fraude : C'est un exemple classique d'orchestration, où un agent surveille les transactions, un autre identifie et signale les activités suspectes, et un troisième bloque le compte et génère un rapport d'incident pour une équipe de sécurité humaine.

Découvrez comment les agents IA et les LLMs agentiques sont utilisés dans la finance :

• Agents IA en comptabilité
• Benchmark 30 Finance LLMs
• Trading boursier basé sur l'IA

Énergie et services publics

L'orchestration agentique permet la gestion de systèmes très distribués et complexes, tels que les réseaux électriques et la gestion des effectifs, en permettant à des agents spécialisés de communiquer et d'agir en temps réel.

• Gestion du réseau : Un système multi-agents avec des agents distincts pour les centrales de production, les hubs de distribution, les compteurs intelligents individuels et les solutions de réseau intelligent travaille ensemble pour équilibrer l'offre et la demande d'énergie, optimiser la distribution et prévenir les pannes.
• Du compteur à l'encaissement : Un processus de compteur à l'encaissement orchestré peut automatiser l'ensemble du cycle de facturation, en coordonnant des agents qui gèrent la relève automatisée des compteurs, la génération des factures et la collecte des paiements pour améliorer la précision et l'efficacité.
• Gestion des effectifs : Un système d'orchestration optimise la planification et le déploiement des techniciens de terrain en faisant coordonner des agents pour suivre la disponibilité des techniciens, attribuer les tâches selon la localisation et les compétences, et fournir des mises à jour en temps réel sur l'avancement des travaux.

Télécommunications

Dans les télécommunications, l'orchestration est utilisée pour gérer et automatiser des réseaux complexes à grande échelle et des opérations orientées client.

• Opérations réseau : Un système coordonné d'agents surveille différentes parties du réseau pour détecter automatiquement les pannes, diagnostiquer le problème et déclencher une série d'actions pour le résoudre, garantissant la fiabilité du réseau et minimisant les temps d'arrêt.
• Intégration des clients : L'orchestration accélère le processus en faisant coordonner des agents pour gérer l'activation de la carte SIM, la configuration de l'appareil et l'activation des services, offrant une expérience client fluide du début à la fin.
• Gestion de la facturation et des revenus : Un workflow orchestré automatise les ajustements de facturation complexes, les paiements et les remboursements en faisant gérer chaque étape par des agents spécialisés, ce qui améliore la précision et la satisfaction client.

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Avantages

79 % des dirigeants ont adopté des agents IA. Pourtant, 19 % des entreprises rencontrent des difficultés de coordination.⁴ L'orchestration agentique aide à gérer les agents dans différentes applications. Voici quelques avantages de l'orchestration agentique :

• Efficacité opérationnelle : Rationalise les opérations courantes, réduit les coûts et améliore l'évolutivité.
• Agilité opérationnelle : Permet de réagir dynamiquement aux données en temps réel et aux perturbations.
• Collaboration fluide : Assure la coopération entre les agents, les humains et les multiples systèmes.
• Avantages concurrentiels : Soutient l'innovation tout en permettant aux systèmes d'IA de fonctionner aux côtés du personnel humain.
• Satisfaction améliorée : Offre des expériences client supérieures et des améliorations mesurables de la qualité de service.

Défis

• Gouvernance : Nécessite une gouvernance robuste des données pour prévenir les risques liés à l'interaction de multiples agents avec des systèmes divers.
• Conformité : Les systèmes doivent garantir la conformité dans les secteurs fortement réglementés, en particulier dans la finance et la santé.
• Supervision humaine : Un déploiement efficace nécessite des seuils clairs pour l'intervention humaine et l'escalade.
• Intégration fluide avec les workflows existants et les systèmes hérités reste un obstacle majeur. Ces anciens systèmes peuvent reposer sur des architectures obsolètes non compatibles avec les technologies d'IA modernes.

Méthodologie du benchmark

Architecture du workflow

Notre workflow d'agents séquentiels traite les demandes de voyage en cinq étapes :

1. Agent parser : Extrait des données structurées à partir d'une entrée en langage naturel (« Je veux voyager de Berlin à Rome le 25 octobre 2025. Je resterai 3 jours ») pour identifier l'origine, la destination, les dates et la durée.
2. Agent de recherche de vols : Appelle l'API Amadeus pour récupérer les vols disponibles en utilisant les codes IATA extraits et les dates de départ.
3. Agent météo : Récupère les prévisions météorologiques pour la destination pendant toute la durée du séjour via WeatherAPI.
4. Agent de recommandation d'activités : Associe les activités aux conditions météorologiques (musées en cas de pluie, visites en extérieur en cas de soleil).
5. Agent planificateur de voyage : Synthétise toutes les sorties précédentes en un itinéraire complet jour par jour avec
   les vols, les prévisions météorologiques et les activités recommandées.

Variables contrôlées

Pour garantir une comparaison équitable, nous avons maintenu des composants identiques dans tous les frameworks :
Configuration du LLM :

• Modèle : Claude Haiku 4.5 via OpenRouter
• Température : 0.1
• Aucune limite maximale de tokens imposée à aucun agent

Fonctions d'outils :

• Implémentations Python identiques de get_flights() et get_weather() dans tous les frameworks
• Appels d'API externes vers Amadeus (vols) et WeatherAPI (météo)

Paramètres de test

• Taille de l'échantillon : 100 exécutions par framework
• Mode d'exécution : Exécution séquentielle des agents (aucun traitement parallèle)
• Agrégation des métriques : Valeurs moyennes sur toutes les exécutions

Métriques mesurées

1. Latence du pipeline : Temps d'exécution total de bout en bout, de l'entrée à l'itinéraire final
2. Transitions d'agent à agent : Surcharge du framework entre les transferts d'agents séquentiels
3. Latence par agent : Temps d'exécution individuel pour chacun des cinq agents
4. Écart agent-outil : Temps écoulé entre l'initialisation de l'agent et le premier appel d'outil
5. Utilisation de tokens : Tokens de sortie générés.

Implémentation du chronométrage : Tous les temps ont été capturés à l'aide de time.time() de Python avec une précision à la milliseconde. Pour chaque agent, nous avons enregistré l'heure de début avant l'exécution et l'heure de fin après l'achèvement, en calculant la latence comme la
différence. Pour l'exécution des outils, nous avons mesuré le temps immédiatement avant l'appel de l'API et immédiatement après la réception de la réponse. Les transitions d'agent à agent ont capturé l'écart entre la fin d'un agent et
le moment où le framework démarre l'agent suivant ; cette surcharge pure du framework exclut le temps d'exécution du LLM et des outils.

Comptage des tokens : Nous avons utilisé une approche à double source pour plus de précision :

1. Suivi intégré au framework (lorsqu'il est disponible) :

• LangChain : cb.total_tokens provenant des callbacks
• LangGraph : utilisation des tokens à partir des points de contrôle d'état
• AutoGen : agent.get_total_usage() à partir des résultats de chat

1. Estimation Tiktoken (solution de repli pour Claude via OpenRouter)
   Étant donné que Claude n'expose pas le nombre de tokens via OpenRouter dans tous les frameworks, nous avons utilisé tiktoken comme approximation cohérente entre les implémentations.

Infrastructure d'observabilité : Toutes les métriques ont été validées par des outils d'observabilité :

• Laminar : Collecte de traces en temps réel, mesures de latence et suivi des tokens.
• AgentOps : Suivi de l'exécution des agents, surveillance des performances.
  Ces plateformes ont fourni une validation de référence pour notre instrumentation manuelle, garantissant la
  précision des mesures entre les différents frameworks.

Résultats agrégés sous forme de moyennes sur 100 exécutions.

Pour en savoir plus sur l'orchestration agentique

Découvrez-en plus sur l'IA agentique en consultant :

• Les 7 couches de la pile d'IA agentique
• 4 modèles de conception d'IA agentique et exemples concrets.

Citez ce benchmark

Choisissez le format qui correspond à votre lieu de publication. Coller la version avec lien dans votre CMS préserve le lien retour.

@misc{simsek2026,
  author = {Şimşek, Hazal and Şipi, Nazlı},
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}

Journal des modifications

4 mises à jour

Toutes4Général3Méthodologie1

20262025

1. 27 jan

   La section « Agentic orchestration benchmark » a été supprimée.

2. 26 jan

   La section « Agentic orchestration benchmark » a été mise à jour avec de nouvelles métriques.

Liens de référence

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2.

AI Agent Orchestration Patterns - Azure Architecture Center | Microsoft Learn

3.

AI Orchestration | BA Insight

Upland Software

4.

AI agent survey: PwC

Hazal Şimşek

Analyste sectorielle

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Hazal est analyste sectorielle chez AIMultiple, spécialisée dans l'intelligence des processus (y compris le process mining) et l'automatisation d'entreprise (y compris l'automatisation IT et l'automatisation low-code/no-code).

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Examiné techniquement par

Nazlı Şipi

Chercheuse en IA

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Nazlı est analyste de données chez AIMultiple. Elle a une expérience préalable en analyse de données dans divers secteurs, où elle a travaillé à transformer des datasets complexes en informations exploitables.

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