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 identique à cinq agents et de 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 afin d’isoler le véritable surcoût d’orchestration.

Benchmark d'orchestration agentique

Tous les frameworks ont mené la tâche à bien 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 matière d’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 agent

Agent parseur : 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 constatons des différences significatives de latence et d’utilisation des tokens. Cet agent utilise l’outil API de vols, et nous observons un « écart agent-outil » notable, à savoir le temps 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 météo : Nous observons que le même schéma de classement se poursuit pour la latence et l’utilisation des 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 ainsi un surcoût dans les workflows 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 se traduit par une utilisation minimale des tokens
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 de latence, 650-744 tokens), ce qui suggère que la
variation est principalement due au temps de génération du LLM, avec un surcoût d'orchestration minimal. Toutefois, le véritable écart de performance apparaît chez l'agent planificateur de voyage.

Agent planificateur de voyage : L'agent reçoit et synthétise les sorties des quatre agents précédents (parseur, 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 la totalité des tokens des sorties des agents précédents plus 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 approfondie toutes les informations disponibles.

LangChain, AutoGen et LangGraph gèrent le contexte différemment. Bien que ces trois frameworks transmettent les sorties des agents précédents 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 conserver toute la verbosité de la réponse de chaque agent lors de leur enchaînement. Il en résulte une sortie de 3 187 tokens, plus concise que celle de CrewAI mais tout de même conséquente.

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 donne la sortie la plus efficace de 2 589 tokens grâce à des transitions d'état optimisées.

Écart entre l'agent et l'outil

L'écart entre l'agent et l'outil est le temps écoulé 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 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'agent autonome. Lorsque l'agent Flight Finder reçoit sa tâche, il n'exécute pas immédiatement l'outil get_flights. Il suit plutôt 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, c'est CrewAI qui « réfléchit » littéralement avant d'agir, un choix de conception qui privilégie la qualité de la décision et le raisonnement autonome au détriment de la vitesse brute. On ne dit pas à l'agent « utilise cet outil précis » ; il détermine de manière autonome la meilleure ligne de conduite.

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

LangChain et LangGraph prennent en charge des agents de type ReAct, qui affichent le raisonnement selon le schéma « pensée → action → observation ». Cependant, la composante « Thought » de ReAct est une incitation purement textuelle. Par exemple, le LLM peut générer « Thought : je devrais… ». Cela introduit une génération supplémentaire de tokens, mais ne crée pas un cycle de délibération distinct 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.

Surcoût 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 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 modèles d'exécution des outils et la gestion du contexte, et non pour le passage d'un agent à l'autre. Les différences de performance 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 des tâches 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 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, réduire 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 :

• Orchestration de 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 divers systèmes, avec une intervention humaine minimale.

Principes fondamentaux

1. Autonomie : Les agents peuvent agir de manière indépendante dans leurs rôles définis, en s'appuyant sur 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 avec intervention humaine combinent automatisation et contribution humaine dans des 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 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 joue le rôle de plaque tournante centrale, orientant les tâches vers des agents spécialisés selon des règles prédéfinies ou un plan dynamique.

Les schémas spécifiques de cette catégorie sont les suivants :

• Orchestration séquentielle : Un pipeline linéaire dans lequel un gestionnaire oriente les tâches via une séquence fixe d'agents, étape par étape. C'est idéal pour les processus ayant des dépendances claires, comme les pipelines de traitement des données.

• Orchestration hiérarchique : Une structure échelonnée et évolutive où une relation gestionnaire-subordonné est utilisée pour traiter des tâches complexes dans plusieurs services ou équipes.

Orchestration décentralisée

Ce schéma élimine le point de contrôle unique, permettant à plusieurs agents d'interagir directement et de mener à bien 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 sont les suivants :

• Orchestration par discussion de groupe : Les agents collaborent au sein d'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 par transfert : Les agents se délèguent dynamiquement des tâches sans avoir besoin d'un gestionnaire central. Chaque agent peut évaluer la tâche et décider soit de la traiter, soit de la transmettre à un autre agent disposant d'une expertise plus adaptée, à la manière d'un système de recommandation.

Orchestration fédérée

Ce schéma est utile dans les environnements fortement réglementés ou distribués. Il permet une collaboration entre différents silos organisationnels ou systèmes tout en préservant 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 des workflows agentiques et de l'orchestration multi-agents. En voici quelques-uns :

Voici une liste complète de ces outils par ordre alphabétique :

• LangGraph de LangChain : Offre une conception modulaire et des workflows basés sur des graphes pour des workflows complexes et des tâches structurées.
• MetaGPT de FoundationAgents : Encode une collaboration basée sur les rôles (par exemple, ingénieur logiciel, QA) pour coordonner plusieurs agents dans le développement de logiciels.
• AutoGen de Microsoft : Se concentre sur la collaboration conversationnelle entre agents numériques, souvent configurée sous forme de boucles planificateur–exécuteur–critique.
• CrewAI : Organise des agents spécialisés en « crews » avec des objectifs propres à chaque rôle, utile pour les processus métier et les opérations de routine.
• Agents SDK d'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 de 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 grâce au protocole de contexte de modèle et à l'intégration d'agents tiers pour une intégration fluide.
• Azure AI Foundation Agent Service : Permet d'exploiter des agents sur l'ensemble du cycle développement, déploiement et production en masquant 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 d'Anthropic (MCP) normalise 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 à des agents conçus sur différents frameworks de découvrir mutuellement leurs capacités 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 « 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 obtenu 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 uns et des autres à l'exécution grâce à des mécanismes normalisés.
• Conception complémentaire : Un système orchestré peut utiliser A2A pour la communication inter-agents tandis que chaque agent utilise en interne MCP pour accéder à ses outils.
• Complexité réduite : Les protocoles normalisés 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 des 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 orienté vers un objectif. Voici des applications concrètes 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 services 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 avec les clients sur tous les canaux, un groupe d'agents traitant les demandes initiales, fournissant des informations issues 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, prédire les défaillances 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 des nouveaux fournisseurs dans les flux de travail existants de l'entreprise.

Systèmes d'entreprise

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

• Achat-à-paiement : Une série d'agents orchestrés gère l'ensemble du cycle d'approvisionnement, depuis un agent acheteur passant une commande jusqu'à un agent de comptabilité fournisseurs traitant la facture pour paiement, réduisant les délais et renforçant la transparence.
• Commande-à-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 des clients.
• Résolution des litiges : Un workflow orchestré automatise le suivi des réclamations et des rétrofacturations en faisant appel à un agent pour collecter les informations, un autre pour analyser le litige et un troisième pour communiquer la résolution, simplifiant et accélérant le processus.

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

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

Services bancaires et 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 assure la conformité en validant les informations clients par rapport à des listes de surveillance, en signalant les écarts 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, depuis la collecte et la vérification des documents jusqu'à l'application de modèles financiers et la fourniture d'une 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 LLMs agentiques sont utilisés dans la finance :

• Agents IA en comptabilité
• Benchmark de 30 LLMs financiers
• Trading d'actions basé sur l'IA

Énergie et services publics

L'orchestration agentique permet de gérer des systèmes très distribués et complexes, comme 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 composé d'agents distincts pour les centrales de production, les centres de distribution, les compteurs intelligents individuels et les solutions de réseaux intelligents collabore 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 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 l'encaissement des paiements afin d'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 en fonction de la localisation et des compétences, et fournir des mises à jour en temps réel sur l'avancement des interventions.

Télécommunications

Dans les télécommunications, l'orchestration est utilisée pour gérer et automatiser des réseaux complexes à grande échelle et des opérations en contact avec les clients.

• 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 ainsi 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 de bout en bout.
• Facturation et gestion des revenus : Un workflow orchestré automatise les ajustements de facturation complexes, les paiements et les remboursements en confiant chaque étape à des agents spécialisés, ce qui améliore la précision et la satisfaction des clients.

Avantages

79 % des dirigeants ont adopté des agents IA. Pourtant, 19 % des entreprises peinent à assurer la 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 de manière dynamique 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 : Génère 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 multiples agents avec divers systèmes.
• Conformité : Les systèmes doivent garantir la conformité dans les secteurs fortement réglementés, notamment la finance et la santé.
• Supervision humaine : Un déploiement efficace exige 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 qui ne sont pas compatibles avec les technologies d'IA modernes.

Méthodologie du benchmark

Architecture du workflow

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

1. Agent parseur : Extrait des données structurées à partir d'une saisie en langage naturel (« Je souhaite voyager de Berlin à Rome le 25 octobre 2025. Je resterai 3 jours ») afin d'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 météo : Récupère les prévisions météorologiques de la destination sur toute la durée du séjour à l'aide de WeatherAPI.
4. Agent de recommandation d'activités : Associe des activités aux conditions météorologiques (musées en cas de pluie, visites en plein air en cas de soleil).
5. Agent planificateur de voyage : Synthétise toutes les sorties précédentes en un itinéraire complet jour par jour avec
   vols, prévisions météorologiques et 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 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 l'ensemble des exécutions

Métriques mesurées

1. Latence du pipeline : Temps d'exécution total de bout en bout, de la saisie à l'itinéraire final
2. Transitions d'agent à agent : Surcoût 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 entre l'initialisation de l'agent et le premier appel d'outil
5. Utilisation des tokens : Tokens générés en sortie.

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 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 ; 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 à partir 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 avec 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 au moyen d'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.

Les résultats ont été 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 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},
  title  = {{Top 10+ des frameworks et outils d'orchestration agentique}},
  year   = {2026},
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  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/agentic-orchestration}},
  note   = {AIMultiple. Consulté le 27 août 2026}
}

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

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 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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