Top 10+ Frameworks et outils d'orchestration agentic

Nous avons évalué quatre frameworks agentic majeurs en utilisant un flux de travail de planification de voyage identique à cinq agents et des paramètres LLM cohérents. Chaque framework a été exécuté 100 fois, et nous avons mesuré la latence du pipeline, l'utilisation des tokens, les transitions d'agent à agent, et l'écart d'exécution entre l'agent et l'outil pour isoler la surcharge réelle d'orchestration.

Benchmark d'orchestration agentic

Tous les frameworks ont réussi à accomplir la tâche sur 100 exécutions chacun. Cependant, LangGraph s'est terminé 2,2 fois plus vite que CrewAI, tandis que LangChain et AutoGen ont montré des différences de 8 à 9 fois en matière d'efficacité des tokens. Cela reflète des décisions architecturales fondamentales sur la façon dont chaque framework orchestre les flux de travail multi-agents depuis la couche d'orchestration, comment les frameworks acheminent les messages, gèrent l'état et coordonnent les transferts d'agents.

Pour comprendre pourquoi, nous avons mesuré chaque phase du cycle de vie de l'agent.

Performance par agents

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

Agent de recherche de vols : Nous pouvons voir des différences significatives en termes de latence et d'utilisation des tokens. Cet agent utilise l'outil API de vol, et nous observons un notable « écart agent-outil », le temps entre le moment où l'agent commence et celui où il appelle réellement 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 rapporteur météo : Nous voyons le même schéma de classement se poursuivre pour la latence et l'utilisation des tokens, comme observé pour l'agent de recherche de vols.

LangChain génère significativement plus de tokens et une latence plus élevée par rapport aux autres frameworks, sauf CrewAI, dont la surcharge provient principalement de l'écart agent-outil. Cela découle de l'approche de gestion de la mémoire de LangChain, qui maintient les étapes intermédiaires et l'historique complet de la conversation, créant une surcharge dans les flux de travail multi-agents.

LangGraph émerge comme le framework le plus rapide avec le moins de tokens. Son architecture basée sur des graphes ne transmet que les deltas d'état nécessaires entre les nœuds plutôt que des historiques de conversation complets, entraînant une utilisation minimale des tokens
et une latence réduite.

Agent d'activité : La plupart des frameworks démontrent des performances relativement proches. Sans appels d'outils, tous les frameworks convergent vers des plages similaires (6-8 sec pour la latence, 650-744 pour les tokens), suggérant que la
variation est principalement le temps de génération LLM avec une surcharge d'orchestration minimale. Cependant, le véritable écart de performance émerge dans l'agent de planificateur de voyage.

Agent planificateur de voyage : L'agent reçoit et synthétise les sorties de tous les quatre agents précédents (analyseur, recherche de vols, rapporteur météo et recommandateur d'activités) dans chaque framework. Cependant, la façon 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 les tokens complets des sorties d'agents précédents plus la tâche
description elle-même. Cette approche n'est pas une limitation mais une philosophie de conception de base : CrewAI privilégie une synthèse complète et consciente du contexte où les agents ont une visibilité complète sur le travail précédent. Le
résultat est un itinéraire détaillé de 5 339 tokens qui intègre complètement toutes les informations disponibles.

LangChain, AutoGen et LangGraph gèrent le contexte différemment. Bien que les trois frameworks transmettent les sorties d'agents précédentes au planificateur, ils mettent en œuvre diverses stratégies d'optimisation qui réduisent la charge de contexte cumulative. La gestion de la mémoire de LangChain peut compresser ou résumer les sorties intermédiaires et le framework peut ne pas préserver toute la verbosité de la réponse de chaque agent lors de leur chaînage. Cela se traduit par une sortie de 3 187 tokens plus concise que CrewAI mais toujours substantielle.

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

Écart agent-outil

L'écart agent-outil est le temps entre le moment où un agent reçoit sa tâche et celui où il invoque réellement l'outil.

L'écart de 5 secondes de CrewAI dans la recherche de vols représente un temps de délibération réel, tandis que les autres frameworks montrent des appels d'outils quasi instantanés.

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

1. Comprendre la tâche : L'agent analyse quelles informations il a besoin pour accomplir l'objectif
2. Évaluer les options : Il considère les outils disponibles et détermine lequel est le plus approprié
3. Planifier l'approche : L'agent décide des paramètres et de la stratégie d'exécution
4. Agir : Enfin, il invoque l'outil avec les paramètres déterminés. Cet écart de 5 secondes est CrewAI qui « réfléchit » littéralement avant d'agir, un choix de conception privilégiant la qualité de la décision et le raisonnement autonome par rapport à la vitesse brute. L'agent ne se voit pas dire « utilisez cet outil spécifique » ; il détermine indépendamment la meilleure ligne de conduite.

CrewAI ne fournit pas d'option pour désactiver la délibération et passer à l'appel d'outil direct.

En revanche, les frameworks LangGraph, LangChain et Autogen utilisent des approches d'exécution d'outils directs, atteignant des écarts d'exécution inférieurs à la milliseconde.

LangChain et LangGraph prennent en charge des agents de style ReAct, qui affichent le raisonnement dans le modèle « pensée → action → observation ». Cependant, le composant « Pensée » dans ReAct est purement une incitation basée sur le texte. Par exemple, le LLM peut 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 agent à agent

Nous avons mesuré la latence 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 au niveau de la milliseconde. Cela révèle que l'architecture du framework compte le plus pour les modèles d'exécution d'outils et la gestion du contexte, et non pour les transferts d'agents. Les différences de performance entre les frameworks découlent de la délibération d'outils et de la synthèse de contexte, et non du temps passé à passer d'un agent à l'autre.

Qu'est-ce que l'orchestration agentic ?

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

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

Contrairement aux scripts d'automatisation statiques, l'orchestration agentic exploite l'IA générative et des modèles IA pour s'adapter au contexte, minimiser le besoin d'intervention humaine et permettre une exécution transparente à travers divers systèmes.

Orchestration agentic vs orchestration LLM

Les termes sont parfois utilisés de manière interchangeable car ils impliquent tous deux la coordination de systèmes IA, mais ils diffèrent par leur focus :

• L'orchestration LLM est centrée sur le modèle, optimisant les interactions et les flux de travail entre plusieurs modèles de langage.
• L'orchestration agentic coordonne des agents autonomes pour résoudre des tâches multi-étapes à travers des systèmes, avec un minimum de guidage humain.

Principes fondamentaux

1. Autonomie : Les agents peuvent agir indépendamment dans leurs rôles définis, soutenus par l'appel de fonction vers des systèmes externes.
2. Collaboration : Plusieurs agents IA communiquent pour résoudre des problèmes complexes, distribuer plusieurs tâches et atteindre une automatisation de bout en bout.
3. Alignement : Les systèmes maintiennent des objectifs cohérents et assurent la conformité avec les exigences organisationnelles et réglementaires dans des industries fortement réglementées.
4. Observabilité : Les journaux, les outils de surveillance et les évaluations permettent une surveillance continue et une optimisation continue.
5. Surveillance humaine : Les approches humain-dans-la-boucle combinent automatisation et entrée humaine dans des contextes à haut risque ou ambigus.

Modèles d'orchestration

L'orchestration agentic peut être catégorisée en plusieurs modèles basés sur la façon 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 seul agent gestionnaire ou routeur est responsable de l'attribution des tâches, du contrôle du flux de travail et de la garantie que les objectifs sont atteints. Le gestionnaire agit comme un hub central, dirigeant les tâches vers des agents spécialisés basés sur des règles prédéfinies ou un plan dynamique.

Des modèles spécifiques dans cette catégorie incluent :

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

• Orchestration hiérarchique : Une structure évolutive et en couches où une relation gestionnaire-subordonné est utilisée pour gérer des tâches complexes à travers 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 améliore la résilience et offre une plus grande flexibilité pour la résolution collaborative de problèmes.

Des modèles spécifiques dans cette catégorie incluent :

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

• Orchestration de transfert : Les agents délèguent dynamiquement des tâches les uns aux autres sans avoir besoin d'un gestionnaire central. Chaque agent peut évaluer la tâche et décider de la traiter ou de la transférer à un autre agent ayant une expertise plus appropriée, similaire à un système de référencement.

Orchestration fédérée

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

Outils et frameworks

Plusieurs frameworks d'agents IA fournissent l'infrastructure pour les flux de travail agentic 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 flux de travail basés sur des graphes pour des flux de travail complexes et des tâches structurées.
• MetaGPT par FoundationAgents : Encode une collaboration basée sur les rôles (par exemple, ingénieur logiciel, QA) pour coordonner plusieurs agents dans le développement logiciel.
• AutoGen par Microsoft : Se concentre sur la collaboration conversationnelle entre des agents numériques, souvent configurés en boucles planificateur-exécuteur-critique.
• CrewAI : Organise des agents spécialisés en « équipages » 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 appel de fonction vers des outils externes.
• CAMEL-AI : 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 évaluation intégrée, débogage et capacités de déploiement.
• Langroid : Implémente un style modèle-acteur pour l'orchestration multi-agents, 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 transparente.
• Azure AI Foundation Agent Service : Permet l'opération d'agents à travers le développement, le déploiement et la production en abstrayant la complexité de l'infrastructure.

Comparez ces frameworks et apprenez leurs capacités de base :

• Benchmark des frameworks agentic
• Systèmes et outils multi-agents

Protocoles de communication d'agent

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

Le protocole de contexte de modèle de Anthropic (MCP) standardise la façon dont les agents se connectent aux outils externes et aux sources de données. Plutôt que chaque framework implémentant sa propre couche d'intégration d'outils, MCP fournit une interface commune que les plateformes d'orchestration peuvent exploiter pour une communication agent-outil cohérente.

Le protocole Agent-to-Agent (A2A) de Google permet aux agents construits sur différents frameworks de découvrir les capacités les uns 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-agent. Les agents annoncent leurs capacités via des « Cartes d'agent », qui sont des documents de métadonnées JSON décrivant l'identité, les endpoints et les modalités prises en charge.

Pourquoi les protocoles comptent pour l'orchestration :

• Interopérabilité : A2A a obtenu le soutien de plus de 150 organisations, dont LangChain, Salesforce et SAP, permettant aux agents de différents fournisseurs de travailler ensemble
• Découverte : Les agents peuvent trouver et comprendre dynamiquement les capacités les uns des autres au moment de l'exécution via des mécanismes standardisés
• Conception complémentaire : Un système orchestré pourrait utiliser A2A pour la communication inter-agents tandis que chaque agent utilise MCP en interne pour accéder à ses outils
• Réduction de la complexité : Les protocoles standardisés réduisent le besoin d'adaptateurs personnalisés lors du mélange d'agents de différents écosystèmes

Les frameworks qui adoptent A2A ou MCP peuvent plus facilement s'intégrer avec des agents et des outils externes, réduisant le verrouillage fournisseur et simplifiant les déploiements multi-frameworks.

Applications de l'orchestration agentic

L'orchestration agentic est la capacité critique qui transforme des agents individuels en un système cohérent et orienté vers un objectif. Ce qui suit sont des applications réelles où des systèmes multi-agents coordonnent pour fournir de la valeur métier.

Processus métier

L'orchestration agentic permet une automatisation de bout en bout à travers plusieurs départements et systèmes. Elle coordonne des agents spécialisés pour gérer des flux de travail complexes et multi-étapes sans transferts manuels.

• Ressources humaines : Orchestre une équipe d'agents pour gérer tout le cycle de vie des employés, de l'intégration et des Q&R sur les politiques à la gestion de la main-d'œuvre et au départ.
• Intégration client :
• Opérations client : Les systèmes orchestrés améliorent la qualité du service en gérant les interactions client à travers les canaux, avec un groupe d'agents traitant les requêtes initiales, fournissant des informations à partir de différentes bases de données, et transférant des problèmes complexes à un humain-dans-la-boucle pour vérification.

Découvrez les agents IA pour l'automatisation des flux de travail

Chaîne d'approvisionnement

L'orchestration agentic 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, prédire 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, commander automatiquement des fournitures lorsqu'un seuil est atteint et communiquer avec des agents de logistique pour gérer les perturbations en temps réel comme les retards d'expédition.
• Intégration fournisseur : Un système coordonné d'agents numériques gère l'ensemble du processus, de l'exécution de vérifications de conformité et de la génération de contrats à l'intégration de nouveaux fournisseurs dans les flux de travail existants de l'entreprise.

Systèmes d'entreprise

L'orchestration agentic fournit la logique de base pour les processus pilotés par l'IA qui nécessitent une collaboration transparente à travers différentes plateformes d'entreprise, telles que les ERP, CRM et RPA.

• Achat à paiement : Une série d'agents orchestrés gère le cycle complet d'approvisionnement, depuis un agent d'achat passant une commande jusqu'à un agent de comptabilité fournisseurs traitant la facture pour paiement, réduisant les temps de cycle et augmentant la transparence.
• Commande à encaissement : Un système multi-agents accélère tout le parcours de la réception de la commande au paiement en coordonnant des agents qui gèrent le traitement des commandes, l'exécution et la comptabilité clients, améliorant la trésorerie et la satisfaction client.
• Résolution de litiges : Un flux de travail orchestré automatise le suivi des réclamations et des contestations en ayant un agent rassembler des informations, un autre analyser le litige et un troisième communiquer la résolution, simplifiant le processus et le rendant plus rapide.

Découvrez comment les agents IA sont utilisés dans les systèmes d'entreprise, tels que :

• ERP IA agentic
• Agents IA SAP
• Oracle Agents IA

Banque et services financiers

Dans ce secteur, l'orchestration est utilisée pour des flux de travail complexes et sensibles aux risques qui nécessitent que plusieurs agents collaborent pour assurer l'exactitude et la conformité.

• Conformité réglementaire : Un système coordonné d'agents fait respecter la conformité en validant les informations client contre des listes de surveillance, en signalant les écarts et en maintenant une piste d'audit transparente de chaque action pour examen réglementaire.
• Traitement des prêts et hypothèques : Un flux de travail 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 la fourniture de 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 gèle le compte et génère un rapport d'incident pour une équipe de sécurité humaine.

Voyez comment les agents IA et les LLM agentic sont utilisés en finance :

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

Énergie et services publics

L'orchestration agentic permet la gestion de systèmes hautement distribués et complexes, tels que les réseaux électriques et la gestion de la main-d'œuvre, 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 stations de production, les hubs de distribution, les compteurs intelligents individuels et les solutions de réseau intelligent travaillent ensemble pour équilibrer l'offre et la demande d'énergie, optimiser la distribution et prévenir les pannes.
• Compteur à encaissement : Un processus compteur à encaissement orchestré peut automatiser l'ensemble du cycle de facturation, coordonnant des agents qui gèrent la lecture automatique des compteurs, la génération de factures et la collecte de paiements pour améliorer l'exactitude et l'efficacité.
• Gestion de la main-d'œuvre : Un système d'orchestration optimise la façon dont les techniciens de terrain sont programmés et déployés en ayant des agents coordonner pour suivre la disponibilité des techniciens, assigner des tâches basées sur l'emplacement et les compétences, et fournir des mises à jour en temps réel sur les progrès du travail.

Télécom

Dans les télécoms, l'orchestration est utilisée pour gérer et automatiser des réseaux à grande échelle et complexes et des opérations面向 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, assurant la fiabilité du réseau et minimisant les temps d'arrêt.
• Intégration client : L'orchestration accélère le processus en ayant des agents coordonner pour gérer l'activation de la carte SIM, la configuration de l'appareil et l'activation du service, offrant une expérience client transparente du début à la fin.
• Facturation et gestion des revenus : Un flux de travail orchestré automatise les ajustements de facturation complexes, les paiements et les remboursements en ayant des agents spécialisés gérer chaque étape, ce qui augmente l'exactitude et la satisfaction client.

• Systèmes multi-agents : Applications et comparaison des outils

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Avantages

79 % des dirigeants ont adopté des agents IA. Pourtant, 19 % des entreprises ont des difficultés de coordination.⁷ L'orchestration agentic aide à gérer des agents à travers différentes applications. Voici quelques avantages de l'orchestration agentic :

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

Défis

• Gouvernance : Nécessite une gouvernance des données robuste pour prévenir les risques provenant de multiples agents interagissant avec divers systèmes.
• Conformité : Les systèmes doivent assurer la conformité dans des industries fortement réglementées, en particulier dans la finance et la santé.
• Surveillance humaine : Un déploiement efficace nécessite des seuils clairs pour l'intervention humaine et l'escalade.
• Intégration transparente avec les flux de travail existants et les systèmes hérités reste un obstacle significatif. Ces anciens systèmes peuvent être construits sur des architectures obsolètes qui ne sont pas compatibles avec les technologies IA modernes.

Méthodologie du benchmark

Architecture du flux de travail

Notre flux de travail d'agent séquentiel traite les demandes de voyage à travers cinq étapes :

1. Agent analyseur : 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 rapporteur météo : Récupère les prévisions météorologiques pour la destination sur toute la durée du séjour en utilisant WeatherAPI.
4. Agent recommandateur d'activités : Correspond les activités aux conditions météorologiques (musées pour la pluie, visites en plein air pour le soleil).
5. Agent planificateur de voyage : Synthétise toutes les sorties précédentes en un itinéraire complet jour par jour avec
   des vols, des prévisions météorologiques et des activités recommandées.

Variables contrôlées

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

• Modèle : Claude Haiku 4.5 via OpenRouter
• Température : 0,1
• Aucune limite maximale de tokens imposée sur aucun agent

Fonctions d'outil :

• Implémentations Python identiques de get_flights() et get_weather() dans tous les frameworks
• Appels API externes à 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 agent à agent : Surcharge du framework entre les transferts séquentiels d'agents
3. Latence par agent : Temps d'exécution individuel pour chacun des cinq agents
4. Écart agent-outil : Temps écoulé depuis l'initialisation de l'agent jusqu'à la première invocation d'outil
5. Utilisation des tokens : Tokens de sortie générés.

Implémentation du chronométrage : Tout le chronométrage capturé en utilisant time.time() de Python avec une précision en millisecondes. Pour chaque agent, nous avons enregistré l'heure de début avant l'exécution et l'heure de fin après l'achèvement, calculant la latence comme la
différence. Pour l'exécution d'outils, nous avons mesuré le temps immédiatement avant d'appeler l'API et immédiatement après avoir reçu la réponse. Les transitions 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 LLM et d'outil.

Comptage des tokens : Nous avons utilisé une approche à double source pour l'exactitude :

1. Suivi intégré du framework (lorsque disponible) :

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

1. Estimation Tiktoken (solution de repli pour Claude via OpenRouter)
   Puisque Claude n'expose pas les comptes de tokens via OpenRouter dans tous les frameworks, nous avons utilisé tiktoken comme approximation cohérente à travers les implémentations.

Infrastructure d'observabilité : Toutes les métriques validées via 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 vérité terrain pour notre instrumentation manuelle, assurant l'exactitude des mesures
  à travers différents frameworks.

Résultats agrégés comme moyennes sur 100 exécutions.

Pour aller plus loin sur l'orchestration agentic

Découvrez plus sur l'IA agentic en consultant :

• Les 7 couches de la pile IA agentic
• 4 modèles de conception IA agentic et exemples du monde réel.

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Liens de référence

1.

ResearchGate - Temporarily Unavailable

2.

AI Agent Orchestration Patterns - Azure Architecture Center | Microsoft Learn

3.

AI Agent Orchestration Patterns - Azure Architecture Center | Microsoft Learn

4.

AI Agent Orchestration Patterns - Azure Architecture Center | Microsoft Learn

5.

AI Agent Orchestration Patterns - Azure Architecture Center | Microsoft Learn

6.

AI Orchestration | BA Insight

Upland Software

7.

AI agent survey: PwC

Hazal Şimşek

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Hazal est analyste sectorielle chez AIMultiple, spécialisée dans l'exploration de processus et l'automatisation informatique.

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