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J’ai testé 12 frameworks d’agents IA en 2025
Voici le guide dont tu as VRAIMENT besoin
Disiz Yyov & Inès Carion
12th juin 2025
Le buzz autour des agents IA est réel.
Mais en construire un ? C’est une toute autre histoire.
Au début de l’année, je voulais créer un agent IA personnel pour automatiser mon quotidien : réponses aux mails, génération de rapports, gestion du calendrier, brouillons de contenu, même du débogage de code.
Je pensais que ça prendrait une semaine.
Je me suis trompé. Ça m’a pris trois mois. Pourquoi ?
Parce que choisir le bon framework était plus difficile que de construire l’agent lui-même.
Maintenant que j’en ai testé plus d’une douzaine d’éditeurs visuels stylés aux stacks code-first ultra personnalisables, je partage le guide que j’aurais aimé lire avant de commencer.
D’abord, pourquoi les frameworks d’agents IA sont importants
Soyons clairs : un agent IA, ce n’est pas juste un chatbot stylé.
C’est un système qui peut :
Percevoir (via du texte, de la voix, des outils)
Planifier (décider quoi faire)
Agir (lancer des API, exécuter des outils, déléguer)
Apprendre (utiliser la mémoire, le contexte, l’historique)
Les frameworks structurent ces capacités.
Sans eux, tu relies des API à l’arrache en espérant que GPT ne s’invente pas une base de données en production.
Les frameworks permettent de rendre les agents fiables, modulaires et scalables. Passons à ce qui existe aujourd’hui.
Les stars du No-Code/Low-Code : Parfaits pour les builders rapides et les équipes
N8N
À utiliser si : tu veux connecter ton agent IA à plus de 700 applis sans coder
Pense à n8n comme un Zapier amélioré, mais avec une vraie liberté totale pour les devs.
Avec ses modules IA, tu peux créer des agents qui :
Réagissent à des messages Slack
Analysent des mails entrants
Interrogent des bases de données
Appellent GPT-4 ou Claude pour raisonner
Visuel, puissant, déployable sur ton propre serveur.
Je l’ai utilisé pour automatiser un pipeline de ventes en moins d’une heure.
Flowise
À utiliser si : tu adores LangChain mais tu détestes le YAML
Un builder visuel par glisser-déposer dédié à l’enchaînement de LLM.
Tu relies comme un Lego :
Un prompt
Un module mémoire
Un moteur de recherche
Un outil d’action (comme navigateur ou interpréteur de code)
Langflow
À utiliser si : tu prototypes avec LangChain sans vouloir tout coder
Langflow est entre no-code et low-code.
Il offre le confort visuel de Flowise avec plus de personnalisation.
Rivet
À utiliser si : tu veux du débogage visuel, de la transparence et des graphes
Rivet, c’est le Figma des agents IA.
Super design, collaboratif, il montre visuellement ce que pense ton agent à chaque étape.
Idéal pour montrer les flux à des clients non techniques.
2. Les frameworks orientés code, conçus pour les devs
Là, ça devient sérieux.
Ces frameworks supposent que tu maîtrises Python (ou .NET) et que tu veux des agents autonomes prêts pour la production.
LangGraph
Créé par : l’équipe LangChain
Point fort : raisonnement en graphe + mémoire
LangGraph te permet de définir comment les agents prennent des décisions à travers plusieurs chemins.
C’est comme un livre dont tu es le héros mais avec GPT au volant et une gestion des erreurs intégrée.
À utiliser si tu veux des agents capables de :
Réfléchir à leurs actions passées
Relancer ou bifurquer selon les résultats
Gérer des états sur de longues sessions
Parfait pour des négociations multi-agents, des pipelines de recherche ou des parcours de support client.
LangGraph
Construis des agents contrôlables avec LangGraph, notre framework bas niveau d’orchestration d’agents. Déploie et scale avec LangGraph…
CrewAI
Conçu pour : le travail d’équipe entre agents
Concept clé : collaboration par rôles
CrewAI te permet de définir des "rôles" comme Développeur, Analyste, Rédacteur — chacun porté par un agent distinct.
Tu leur donnes des tâches, ils collaborent pour les accomplir.
J’ai utilisé CrewAI pour créer un système à 3 agents qui génèrent des idées d’articles, les rédigent et les publient automatiquement.
Hyper efficace.
Bonus : leur écosystème comprend maintenant un Studio no-code.
La plateforme multi-agent de référence
Fournis simplement une adresse email, et notre IA compilera un aperçu complet de l’entreprise associée. Explore les données clés…
AutoGen (par Microsoft)
À utiliser si : tu as besoin d’une fiabilité niveau entreprise
AutoGen est modulaire, hautement testable, et conçu pour les intégrations à grande échelle.
Tu peux définir des agents, des outils, de la mémoire, et des politiques — tout dans une même interface.
Idéal pour de l’IA conversationnelle, des agents documentaires, ou toute tâche avec appels GPT multiples.
AutoGen
Documentation officielle pour AutoGen, un framework pour développer des applications avec des agents IA
SuperAGI
À utiliser si : tu veux un stack complet d’agents autonomes
SuperAGI propose :
Intégration avec bases vectorielles
Interface pour suivre et gérer les tâches
Télémétrie des agents
Marketplace d’agents
C’est plus qu’un framework. C’est une infrastructure.
SuperAGI Home
Ne te contente pas d’aller sur le marché, domine-le. Ne te contente pas d’aller sur le marché, domine-le.
3. Frameworks spécialisés pour des flux de travail ciblés
Parfois, pas besoin de tout. Juste du bon outil.
UFO
Focus : automatisation UI (applications Windows)
Parfait pour les systèmes anciens — Excel, CRM, outils desktop.
GitHub - microsoft/UFO : le système AgentOS pour desktop.
Contribue au développement de microsoft/UFO en créant un compte sur GitHub.
LiveKit
Focus : agents vocaux en temps réel
Permet de créer des agents qui parlent, répondent et interagissent en direct.
Je l’ai utilisé avec Whisper et GPT-4 Turbo pour créer une réceptionniste IA vocale en direct.
LiveKit | La plateforme Voice AI tout-en-un
Crée, déploie et scale des agents vocaux en temps réel. Open source. Niveau entreprise.
Agent Zero
Focus : agents modulaires personnalisés
Idéal pour les projets de recherche ou outils internes. Léger, ouvert, orienté logique.
Agent Zero
Agent Zero (A0) est un assistant IA nouvelle génération fonctionnant dans son propre ordinateur virtuel. Gratuit, open-source, totalement personnalisable…
SmoLagents (Hugging Face)
Focus : prototypage rapide avec les outils Hugging Face
Parfait pour expérimenter vite. Syntaxe simple, itérations rapides.
4. La guerre des frameworks : l’importance des écosystèmes
Ce n’est plus juste une question de framework — mais de ce qu’il y a autour.
LangChain + LangGraph + LangSmith
Solution full-stack pour agents LLM
Débogage, monitoring, vector stores, intégration outils
Communauté massive
CrewAI + CrewAI Studio
Interfaces no-code et code
Réseau de devs et templates ouverts
Super onboarding + support entreprise
Stack Microsoft
AutoGen + Semantic Kernel + Azure AI
Intégration fluide avec .NET et les systèmes d’entreprise
Nouveaux venus à surveiller en 2025
Ce secteur bouge vite. Ces frameworks sont émergents, mais très prometteurs :
Julep — orchestration de tâches complexes avec des plans superposés
MGX — systèmes d’agents avec logique réflexive
QuantaLogic — raisonnement basé sur Tree-of-Thought + ReAct
Guardrails AI — garde-fous pour sécuriser les sorties LLM
✅ Choisir le bon framework : la règle simple
Ne choisis pas qu’un seul
La leçon la plus importante ?
Tu n’as pas besoin de te limiter à un framework unique.
Mon stack actuel ressemble à ça :
n8n pour déclencher les workflows
CrewAI pour brainstormer et rédiger du contenu
LangGraph pour gérer les embranchements logiques
LangSmith pour surveiller le tout
UFO pour automatiser les apps locales
Il ne s’agit pas de choisir un camp.
Il s’agit de construire une stack qui fonctionne bien ensemble.
Les agents IA ne sont plus de la science fiction, ce sont des outils.
Et si 2024 était l’année des prompts,
2025 est celle des frameworks d’agents.
Alors, toi, tu construis quoi ?
Et sur quel framework tu paries ?
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