LangGraph contre CrewAI contre AutoGen
Graphes, rôles ou conversations : trois philosophies de l’orchestration d’agents en plusieurs étapes.
LangGraph contre CrewAI contre AutoGen est une leçon AI Agents gratuite sur CoddyKit. Ceci est la leçon 1 sur 4. Tu peux lire la leçon complète ci-dessous gratuitement — puis la pratiquer en direct dans le navigateur avec un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7. Elle fait partie du parcours d'apprentissage AI Agents, et ta progression se synchronise sur le web et l'application CoddyKit. Le cours AI Agents comprend 4 leçons au total.
Trois grands cadres
Pour les systèmes à plusieurs étapes ou plusieurs agents, trois cadres dominent :
- LangGraph — graphe explicite de nœuds et d’arêtes
- CrewAI — équipes d’agents organisées par rôles
- AutoGen — conversation libre entre agents
Style LangGraph
Machine à états : vous définissez des nœuds, des arêtes et un objet d’état typé. Idéal lorsque le flux de contrôle est explicite.
from langgraph.graph import StateGraph, END
g = StateGraph(State)
g.add_node('plan', plan_fn)
g.add_node('act', act_fn)
g.add_edge('plan', 'act')
g.add_conditional_edges('act', router, {'continue': 'plan', 'done': END})
app = g.compile()Style CrewAI
Vous définissez des agents (avec un rôle, un objectif et une histoire) ainsi que des tâches. Vous attribuez les tâches aux agents, qui les exécutent en « équipe » :
from crewai import Agent, Task, Crew
researcher = Agent(role='Researcher', goal='Find facts', backstory='...', tools=[search_tool])
writer = Agent(role='Writer', goal='Compose answers', backstory='...')
tasks = [
Task(description='Research X', agent=researcher),
Task(description='Write summary', agent=writer)
]
crew = Crew(agents=[researcher, writer], tasks=tasks)
result = crew.kickoff()Style AutoGen
Ce cadre est guidé par la conversation. Les agents s’envoient des messages ; un responsable décide qui prend la parole ensuite :
from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent
assistant = AssistantAgent('coder', llm_config={'model': 'gpt-4o-mini'})
user = UserProxyAgent('user', code_execution_config={'work_dir': './work'})
user.initiate_chat(assistant, message='Write a fibonacci function')Quand utiliser LangGraph
- Vous avez besoin de machines à états explicites
- Vous avez besoin de boucles, de branchements ou d’une intervention humaine
- Vous souhaitez des points de contrôle pour assurer la durabilité
- La fiabilité en production est prioritaire
Quand utiliser CrewAI
- Le modèle mental fondé sur les rôles convient à votre équipe
- Vous avez des listes de tâches séquentielles ou hiérarchiques
- Vous souhaitez une abstraction de haut niveau
- Il faut moins de code pour les cas d’utilisation courants
Quand utiliser AutoGen
- Tâches de recherche guidées par la conversation
- Génération de code avec des agents chargés de l’exécuter
- Débat ou critique entre plusieurs agents
Comparaison de maturité
| LangGraph | CrewAI | AutoGen | |
|---|---|---|---|
| Mainteneur | LangChain | CrewAI Inc | Microsoft |
| Stabilité | Élevée | Moyenne | Moyenne |
| Observabilité | LangSmith | Fonctionnalités de base intégrées | Personnalisée |
Performances
Les cadres ajoutent une surcharge. Pour les agents à faible latence (interfaces de discussion), un code minimal écrit manuellement est souvent plus performant que les cadres. Pour les agents complexes à plusieurs étapes, le cadre fait gagner davantage de temps de développement qu’il n’ajoute de surcharge.
LangGraph offre la meilleure base pour la production
Points de contrôle (Postgres, Sqlite), intervention humaine, nouvelles tentatives, diffusion en continu et voyage dans le temps : les primitives de production sont prises en charge nativement. Les autres cadres reposent davantage sur le code de l’utilisateur.
CrewAI offre le meilleur DX pour les cas simples
Définir quelques agents et tâches est réellement plus court et plus déclaratif qu’avec LangGraph pour des équipes de 3 à 5 agents.
AutoGen excelle avec les agents de programmation
Microsoft utilise AutoGen en interne pour des agents d’exécution de code (similaires à GitHub Copilot Workspace). La boucle d’exécution du code est la meilleure de sa catégorie.
Vous pouvez les combiner
Ce n’est pas tout ou rien. Vous pouvez utiliser LangGraph pour la machine à états externe et AutoGen pour un sous-agent interne de génération de code, par exemple.
Ne choisissez pas un cadre pour le cadre
De nombreuses équipes investissent trop dans le choix d’un cadre alors que leur agent est assez simple pour être écrit manuellement en 100 à 200 lignes. Commencez par la solution la plus simple ; adoptez un cadre lorsque vous en avez réellement besoin.
Atouts des cadres
Quel cadre offre la meilleure base pour la production ?
Récapitulatif
LangGraph pour les machines à états explicites et la production. CrewAI pour les équipes déclaratives organisées par rôles. AutoGen pour les agents guidés par la conversation. Choisissez selon le style de flux de contrôle.
Questions Fréquemment Posées
La leçon « LangGraph contre CrewAI contre AutoGen » est-elle gratuite ?
Oui — le texte complet de « LangGraph contre CrewAI contre AutoGen » est gratuit à lire ici sur le web. Pour la pratiquer de manière interactive (un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7) et déverrouiller le reste du cours AI Agents, passe à CoddyKit PRO. Le cours AI Agents comprend 4 leçons au total.
Qu'est-ce que j'apprendrai dans « LangGraph contre CrewAI contre AutoGen » ?
Graphes, rôles ou conversations : trois philosophies de l’orchestration d’agents en plusieurs étapes. Tu pratiques AI Agents avec du code pratique que tu exécutes directement dans le navigateur, et un tuteur IA 24/7 répond à tes questions au fur et à mesure que tu avances dans la leçon.
Dois-je avoir de l'expérience pour commencer AI Agents ?
Aucune expérience préalable n'est requise. AI Agents sur CoddyKit est structuré pour les débutants jusqu'aux apprenants avancés, donc tu peux commencer ici ou depuis le début et avancer à ton rythme. Ceci est la leçon 1 sur 4.
Combien de temps prend la leçon « LangGraph contre CrewAI contre AutoGen » ?
La plupart des leçons CoddyKit prennent environ 5–10 minutes. Chacune est courte et interactive, tu progresses régulièrement et tu repiques exactement où tu t'es arrêté sur le web et l'app.
Peux-tu écrire et exécuter du code dans cette leçon AI Agents ?
Oui. Chaque leçon AI Agents inclut un éditeur de code intégré, tu écris et exécutes du vrai code directement dans ton navigateur et tu reçois des retours IA instantanés — aucune configuration locale requise.
Toutes les leçons de ce cours
- LangGraph contre CrewAI contre AutoGen
- Letta (anciennement MemGPT) pour les agents à longue durée de vie
- API Assistants et fils de discussion OpenAI
- Choisir le bon cadriciel selon le cas d’utilisation