Top 10+ des frameworks et outils d'orchestration agentique

Nous avons évalué quatre grands frameworks agentiques à l'aide d'un flux de travail de planification de voyage à cinq agents identique et de paramètres LLM cohérents. Chaque framework a été exécuté 100 fois, et nous avons mesuré la latence du pipeline, la consommation de tokens, les transitions entre agents et l'écart d'exécution agent-outil afin d'isoler le véritable surcoût d'orchestration.

Benchmark d'orchestration agentique

Tous les frameworks ont réussi la tâche 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 à 9x en efficacité de tokens. Cela reflète des décisions architecturales fondamentales dans la manière dont chaque framework orchestre des flux de travail multi-agents depuis la couche d'orchestration, comment 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 parseur : L'agent effectue une extraction de texte simple avec une complexité minimale. Tous les frameworks affichent une latence similaire.

Agent de recherche de vols : Nous pouvons observer des différences significatives en matière de latence et de consommation de tokens. Cet agent utilise l'outil API de vols, et nous constatons un « écart agent-outil » notable, à savoir le délai entre le démarrage de l'agent et l'appel effectif de l'outil. Nous examinerons cet écart en détail plus loin dans notre analyse, où nous verrons que 5 secondes de la latence de 9 secondes de CrewAI proviennent de cet écart.

Agent de rapport météo : Nous observons que le même schéma de classement se poursuit pour la latence et la consommation de tokens, comme constaté pour 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 le surcoût 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 un surcoût dans les flux de travail multi-agents.

LangGraph apparaît comme le framework le plus rapide avec le moins de tokens. Son architecture basée sur des graphes transmet uniquement les deltas d'état nécessaires entre les nœuds plutôt que l'historique complet des conversations, ce qui entraîne une consommation 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 à 8 s de latence, 650-744 pour les tokens), ce qui suggère que la
variation provient principalement du temps de génération du LLM, avec un surcoût d'orchestration minimal. Cependant, le véritable écart de performance apparaît dans l'agent planificateur de voyage.

Agent planificateur de voyage : l'agent reçoit et synthétise les résultats des quatre agents précédents (parseur, recherche de vols, rapport 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 plus la
description de la tâche elle-même. Cette approche n'est pas une limitation 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 en profondeur toutes les informations disponibles.

LangChain, AutoGen et LangGraph gèrent le contexte différemment. Bien que les trois frameworks transmettent les sorties des agents précédents au planificateur, ils mettent en œuvre diverses stratégies d'optimisation qui réduisent la charge contextuelle cumulée. 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 lors de leur enchaînement. Cela donne 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 du contexte comparables entre ces deux frameworks. La gestion d'état basée sur les graphes de LangGraph ne transmet que les deltas d'état
nécessaires entre les nœuds, ce qui produit 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 écoulé entre la réception de sa tâche par un agent et l'invocation effective de l'outil.

L'écart de 5 secondes de CrewAI dans l'agent de recherche de vols 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'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 les informations dont il a besoin pour atteindre l'objectif.
2. Évaluer les options : il examine 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. Passer à l'action : enfin, il invoque l'outil avec les paramètres déterminés. Cet écart de 5 secondes correspond littéralement à CrewAI qui « réfléchit » avant d'agir, un choix de conception privilégiant la qualité de la décision et le raisonnement autonome à la vitesse brute. L'agent ne reçoit pas l'instruction « d'utiliser cet outil spécifique » ; il détermine de manière indépendante la meilleure marche à suivre.

CrewAI n'offre pas d'option pour désactiver la délibération et passer à un appel direct d'outil.

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

LangChain et LangGraph prennent en charge des agents de style ReAct, qui affichent leur raisonnement selon le schéma « pensée → action → observation ». Cependant, la composante « Thought » dans ReAct est purement une incitation textuelle. Par exemple, le LLM peut générer « Thought: I should... ». Cela introduit une génération de tokens supplémentaire, mais ne crée pas un cycle de délibération distinct comme l'écart de 5 secondes de CrewAI. Ces étapes de « pensée » sont générées au cours du même appel LLM, dans le cadre d'un processus de génération unique.

Surcoût d'orchestration d'agent à agent

Nous avons mesuré la latence entre agents en calculant le temps moyen entre la fin d'un agent et le début de l'agent 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 schémas d'exécution des outils et la gestion du contexte, pas pour les transferts entre agents. Les différences de performance entre 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 recueillent des données, d'autres les analysent, et quelques-uns exécutent des décisions. La couche d'orchestration veille à ce 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 les deux impliquent la coordination de systèmes d'IA, mais ils diffèrent par leur orientation :

• LLM orchestration est centrée sur les modèles, optimisant les interactions et les flux de travail entre plusieurs modèles de langage.
• Orchestration agentique coordonne des agents autonomes pour résoudre des tâches en plusieurs étapes sur plusieurs systèmes, avec une intervention humaine minimale.

Principes fondamentaux

1. Autonomie : les agents peuvent agir de manière indépendante dans le cadre de leurs rôles définis, avec l'appui de l'appel de fonctions vers des 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 garantissent la conformité aux exigences organisationnelles et réglementaires dans les secteurs fortement réglementés.
4. Observabilité : les journaux, les outils de surveillance et les évaluations permettent un suivi continu et une optimisation continue.
5. Supervision humaine : les approches « human-in-the-loop » combinent l'automatisation et l'intervention humaine dans les contextes à haut risque ou ambigus.

Schémas d'orchestration

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

Orchestration centralisée

Dans ce schéma, un agent gestionnaire ou routeur unique 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, orientant les tâches vers des agents spécialisés en fonction de règles prédéfinies ou d'un plan dynamique.

Les schémas spécifiques de cette catégorie comprennent :

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

• Orchestration hiérarchique : une structure échelonnée et évolutive dans laquelle une relation manager-subordonné est utilisée pour gérer des tâches complexes dans plusieurs départements ou équipes.

Orchestration décentralisée

Ce schéma 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 schémas spécifiques de cette catégorie comprennent :

• Orchestration de discussion de groupe : les agents collaborent via un fil de conversation partagé, en s'appuyant sur les contributions des uns et des autres pour parvenir à une décision ou résoudre un problème. Un gestionnaire de discussion peut faciliter les échanges, mais les agents communiquent directement pour atteindre un consensus.

• Orchestration des transferts : les agents se délèguent dynamiquement des tâches 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 disposant d'une expertise plus appropriée, comme un système de recommandation.

Orchestration fédérée

Ce schéma 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 d'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 agentiques et l'orchestration multi-agents. Certains d'entre eux incluent :

Voici une liste complète de ces outils par ordre alphabétique :

• LangGraph par LangChain : offre une conception modulaire et des flux de travail basés sur des graphes pour les flux de travail complexes et les tâches structurées.
• MetaGPT par FoundationAgents : encode une collaboration basée sur les rôles (par exemple, ingénieur logiciel, assurance qualité) pour coordonner plusieurs agents dans le développement de logiciels.
• AutoGen par Microsoft : se concentre sur la collaboration conversationnelle entre agents numériques, souvent configurés en boucles planificateur–exécuteur–critique.
• CrewAI : organise des agents spécialisés en « crews » avec des objectifs spécifiques à chaque rôle, utiles pour les processus métier et les opérations courantes.
• Agents SDK par OpenAI : permet une orchestration légère et des transferts d'agents avec appel 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 : met en œuvre un style de modèle d'acteur 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 transparente.
• Azure IA Foundation Agent Service : permet l'exploitation d'agents tout au long du développement, du déploiement et de la production en faisant abstraction de la complexité de l'infrastructure.

Protocoles de communication des agents

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

Le protocole Model Context Protocol d'Anthropic (MCP) standardise la manière dont les agents se connectent aux outils externes et aux sources de données. 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.

Le protocole Agent-to-Agent (A2A) de Google permet aux agents construits sur différents frameworks de découvrir leurs capacités respectives 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 entre agents. 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 sont importants pour l'orchestration :

• Interopérabilité : A2A a obtenu le soutien de plus de 150 organisations, dont LangChain, Salesforce et SAP, permettant à des agents de différents fournisseurs de collaborer.
• Découverte : les agents peuvent trouver et comprendre dynamiquement leurs capacités respectives 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 lorsqu'on mélange des agents issus de différents écosystèmes.

Les frameworks qui adoptent A2A ou MCP peuvent s'intégrer plus facilement avec des 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 essentielle qui transforme des agents individuels en un système cohérent et axé sur des objectifs. Voici des applications réelles où des systèmes multi-agents se coordonnent pour apporter de la valeur métier.

Processus métier

L'orchestration agentique permet une automatisation de bout en bout dans plusieurs départements et systèmes. Elle coordonne des agents spécialisés pour gérer des flux de travail 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.
• Intégration des clients :
• Opérations clients : les systèmes orchestrés améliorent la qualité de service en gérant les interactions clients sur plusieurs canaux, avec un groupe d'agents qui traite les demandes initiales, fournit des informations provenant de différentes bases de données et transfère les problèmes complexes à une personne 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, 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, réapprovisionner automatiquement lorsque le 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 des contrats à l'intégration des nouveaux fournisseurs dans les flux de travail 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.

• Purchase-to-pay : une série d'agents orchestrés gère l'ensemble du cycle d'approvisionnement, depuis un agent acheteur qui passe une commande jusqu'à un agent de comptabilité fournisseurs qui traite la facture pour paiement, réduisant les temps de cycle et renforçant la transparence.
• Order-to-cash : 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 flux de travail orchestré automatise le suivi des réclamations et des rétrofacturations en confiant à un agent la collecte d'informations, à un autre l'analyse du litige et à un troisième la communication de la résolution, simplifiant et accélérant le processus.

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

• ERP d'IA agentique
• Agents IA SAP
• Oracle Agents IA

Services bancaires et financiers

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

• Conformité réglementaire : un système coordonné d'agents fait respecter la conformité en validant les informations client par rapport à des listes de surveillance, en signalant les divergences 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, depuis la collecte et la vérification des documents jusqu'à l'application de modèles financiers et 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 compte et génère un rapport d'incident pour une équipe de sécurité humaine.

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

• Agents IA en comptabilité
• Benchmark 30 LLM financiers
• Trading boursier basé sur l'IA

Énergie et services publics

L'orchestration agentique permet de gérer des 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.
• Compteur à encaissement : un processus de compteur à encaissement orchestré peut automatiser l'ensemble du cycle de facturation, en coordonnant des agents qui gèrent la relève automatique des compteurs, la génération des factures et l'encaissement 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 des tâches en fonction du lieu et des 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 en contact avec la clientèle.

• 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 flux de travail 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.

Avantages

79 % des dirigeants ont adopté des agents IA. Pourtant, 19 % des entreprises peinent à coordonner ces agents.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 : garantit la coopération entre les agents, les humains et plusieurs systèmes.
• Avantages concurrentiels : soutient l'innovation tout en permettant aux systèmes d'IA d'opérer aux côtés du personnel humain.
• Satisfaction améliorée : offre des expériences client supérieures et des améliorations mesurables de la qualité de service.

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Défis

• Gouvernance : nécessite une gouvernance des données robuste pour prévenir les risques liés à l'interaction de plusieurs 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 exige 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 important. Ces anciens systèmes peuvent être construits sur des architectures obsolètes qui ne sont pas compatibles avec les technologies d'IA modernes.

Méthodologie du benchmark

Architecture du flux de travail

Notre flux de travail séquentiel d'agents traite les demandes de voyage en cinq étapes :

1. Agent parseur : 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 à l'aide des codes IATA extraits et des dates de départ.
3. Agent de rapport météo : récupère les prévisions météorologiques pour la destination sur toute la durée du séjour à l'aide de WeatherAPI.
4. Agent de recommandation d'activités : fait correspondre 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 API externes à Amadeus (vols) et WeatherAPI (météo)

Paramètres du test

• Taille de l'échantillon : 100 exécutions par framework
• Mode d'exécution : exécution séquentielle des agents (pas de 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 entre agents : surcoût du framework entre les transferts séquentiels d'agents.
3. Latence par agent : temps d'exécution individuel de 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 de la mesure du temps : toutes les mesures de temps ont été capturées 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 d'appeler l'API et immédiatement après avoir reçu la réponse. Les transitions entre agents ont capturé l'écart entre le moment où un agent se termine et
le moment où le framework démarre l'agent suivant, ce surcoût pur 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 depuis les callbacks
• LangGraph : utilisation des tokens depuis les points de contrôle d'état
• AutoGen : agent.get_total_usage() depuis les 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 via 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
  sur les différents frameworks.

Résultats agrégés sous forme de moyennes sur 100 exécutions.

Pour en savoir plus sur l'orchestration agentique

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

• Les 7 couches de la pile d'IA agentique
• 4 schémas de conception d'IA agentique & exemples réels.

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Liens de référence

1.

ResearchGate - Temporarily Unavailable

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 le process mining et l'automatisation informatique.

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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 ensembles de données complexes en informations exploitables.

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