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12 mai 2025
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Créateurs d'agents IA : meilleurs outils et plateformes de développement
Georges Miloradovitch
Chercheur, rédacteur et intervieweur de cas d'utilisation
Les agents IA transforment les opérations commerciales, font gagner du temps et améliorent la productivité. Des outils comme ÉquipageAI, Génération automatique, LangChaîne, Générateur d'agents Vertex AI et Laténode Facilitez plus que jamais la création d'agents IA. Ces plateformes permettent d'automatiser les tâches, d'analyser les données et de rationaliser les flux de travail. Par exemple : ÉquipageAI gère plus de 100,000 XNUMX exécutions multi-agents par jour, tandis que Laténode propose une solution low-code avec une interface glisser-déposer pour les utilisateurs non techniques.
Vous souhaitez simplifier le développement d'agents IA ? Commencez par Laténode Pour une solution abordable et conviviale. Entrons dans les détails.
CrewAI est un framework conçu pour aider les développeurs à créer des agents d'IA collaboratifs capables de gérer des tâches complexes grâce à un travail d'équipe coordonné. Avec plus de 29,400 60 étoiles GitHub et adopté par 500 % des entreprises du Fortune XNUMX, CrewAI est un outil de collaboration. , elle s'est imposée comme un acteur clé dans la création de flux de travail d'IA avancés.
Le cadre utilise une architecture basée sur les rôles, attribuant à chaque agent des fonctions, une expertise et des objectifs spécifiques. Cette configuration reflète le fonctionnement des équipes humaines, rendant la délégation des tâches plus intuitive et efficace. .
| Fonctionnalité | Description |
|---|---|
| Agents basés sur les rôles | Créez des agents dotés d’une expertise spécialisée et d’objectifs clairement définis. |
| Collaboration intelligente | Les agents partagent leurs idées et coordonnent les tâches pour atteindre les objectifs. |
| Intégration flexible des outils | Connectez-vous à des services externes et à des sources de données à l’aide d’outils personnalisés. |
| Gestion des tâches | Gérez des flux de travail complexes en résolvant automatiquement les dépendances des tâches. |
Ces capacités constituent l'épine dorsale de l'architecture de CrewAI .
Un exemple notable est celui du programme de doctorat en physiothérapie de l'Université Tufts. Grâce à CrewAI, ils ont développé des outils d'évaluation et des guides d'étude personnalisés, obtenant ainsi de meilleurs résultats d'apprentissage qu'avec les solutions de chatbot classiques. .
João Moura, le fondateur de CrewAI, souligne la mission de la plateforme :
« Nous avons facilité la création de groupes d'agents IA pour effectuer des tâches à l'aide de n'importe quel modèle, s'intégrer à plus d'un millier d'applications différentes et le faire de manière à protéger la confidentialité de leurs données. » .
La plateforme gère actuellement plus de 100,000 XNUMX exécutions multi-agents par jour, couvrant des centaines de cas d'utilisation Pour ceux qui cherchent à mettre en œuvre l'automatisation de l'IA, CrewAI met l'accent sur le fait de consacrer 80 % des efforts à la conception des tâches et 20 % à la définition des agents. .
Ben Tossell, expert du secteur et fondateur de Ben's Bites, partage son point de vue :
« C'est le meilleur framework d'agent disponible et les améliorations sont livrées comme je n'en ai jamais vu auparavant ! »
Le Visual Crew Builder de CrewAI fournit une interface glisser-déposer, permettant aux utilisateurs techniques et non techniques de concevoir facilement des flux de travail complexes. La plateforme prend également en charge diverses options de déploiement et peut générer automatiquement des interfaces utilisateur, équilibrant la simplicité avec la flexibilité nécessaire aux projets avancés.
Grâce à ses fonctionnalités performantes et à son succès avéré en matière d'automatisation, CrewAI continue d'être un pionnier des solutions d'IA intelligentes. Découvrez ensuite AutoGen pour découvrir une autre approche innovante du développement d'agents IA.
AutoGen simplifie le développement de systèmes d'IA multi-agents en coordonnant des agents spécialisés pour gérer des tâches complexes. La version 0.4 se concentre sur l'amélioration de la qualité du code, de la fiabilité et de l'évolutivité des workflows. .
AutoGen repose sur son architecture multi-agents avancée, qui facilite la collaboration entre les agents IA. Sa conception en couches combine une API Core et une API AgentChat. Cette configuration assure non seulement la rétrocompatibilité avec les versions précédentes, mais introduit également des fonctionnalités améliorées. .
| Fonctionnalité | Capability |
|---|---|
| Architecture multi-agents | Coordonne plusieurs agents spécialisés pour la résolution collaborative de problèmes |
| Intégration LLM | Se connecte de manière transparente aux grands modèles linguistiques pour un traitement amélioré des données |
| Exécution de code | Inclut des outils pour exécuter et tester directement le code |
| Humain dans la boucle | Permet un retour d'information et des conseils humains pendant le flux de travail |
| Orchestration Du Flux De Travail | Gère les tâches de manière dynamique et permet une communication efficace entre les agents |
Cette architecture a été testée et s’est avérée efficace dans des applications pratiques.
Un exemple notable d'AutoGen en action est un projet de modernisation de code existant. Deux équipes d'agents spécialisés ont collaboré pour convertir des fichiers COBOL en Python. La première équipe s'est concentrée sur la conversion initiale de COBOL vers Python et les tests unitaires, tandis que la seconde a transformé la sortie Python en interface REST via FastAPI. . Ce cas démontre comment AutoGen facilite une collaboration transparente entre les agents, mettant en valeur son potentiel pour résoudre des défis complexes .
AutoGen intègre une gamme de fonctionnalités avancées conçues pour améliorer son efficacité :
Ces fonctionnalités permettent de personnaliser les agents en fonction de domaines spécifiques, tout en préservant la modularité et la prise en charge des types. Cette flexibilité permet aux organisations de concevoir des systèmes d'IA capables de gérer diverses tâches sans compromettre les performances. Pour optimiser les avantages d'AutoGen, il est recommandé de définir des rôles clairs pour les agents et d'établir des modèles d'interaction structurés. Cela garantit la fiabilité et l'évolutivité du système, même dans les workflows complexes. .
LangChain est une plateforme qui transforme le développement d'agents d'IA en permettant aux modèles de langage de choisir et d'exécuter dynamiquement des actions, allant au-delà des flux de travail rigides et prédéfinis. .
L'architecture de LangChain est construite autour de plusieurs composants critiques, chacun jouant un rôle distinct dans la création d'agents d'IA intelligents :
| Composant | Fonction | Capacité clé |
|---|---|---|
| Agent | Moteur de décision | Utilise des modèles de langage (LLM) pour décider des prochaines étapes en fonction du contexte |
| AgentExecutor | Environnement d'exécution | Supervise l'exécution, gère les erreurs et enregistre les activités |
| Outils | Fonctions d'action | Offre des fonctionnalités spécifiques que les agents peuvent utiliser |
| Toolkits | Groupes de fonctions | Outils liés aux groupes pour les tâches courantes |
Ces éléments fonctionnent ensemble pour permettre des solutions d’IA pratiques et efficaces.
L'impact de LangChain peut être observé dans plusieurs cas d'utilisation importants :
LangChain prend en charge une variété de modèles de flux de travail avancés qui étendent ses fonctionnalités, notamment :
Ces modèles fournissent une base solide pour la création d’agents d’IA fiables et efficaces.
Pour garantir une mise en œuvre efficace avec LangChain, plusieurs bonnes pratiques doivent être suivies :
Les agents peuvent gérer des tâches complexes, mais leur mise en œuvre est souvent simple. Il s'agit généralement de simples LLM utilisant des outils basés sur le retour d'information environnemental en boucle. Il est donc crucial de concevoir des ensembles d'outils et leur documentation de manière claire et réfléchie.
L'approche dynamique et flexible de LangChain s'aligne sur la demande croissante de développement de flux de travail d'IA efficaces et à faible code, ce qui en fait un outil précieux pour les solutions d'automatisation modernes.
Vertex AI Agent Builder est une plateforme conçue pour simplifier le développement d'agents d'IA tout en offrant des fonctionnalités professionnelles et des options de déploiement flexibles. Sa structure s'articule autour de deux composants clés, permettant la création de solutions d'IA sophistiquées et adaptées à différents besoins.
La plateforme repose sur deux éléments fondamentaux, chacun servant un objectif distinct :
| Composant | Objectif | Capacités clés |
|---|---|---|
| Kit de développement d'agent (ADK) | Cadre pour les agents de construction | Développez des agents avec moins de 100 lignes de code, implémentez des garde-fous déterministes et permettez un transfert multi-agent transparent |
| Moteur d'agent | Environnement d'exécution | Gérez les contextes de session, utilisez les outils d'évaluation et assurez des déploiements sécurisés |
Plusieurs grandes entreprises ont mis en œuvre avec succès Vertex AI Agent Builder pour optimiser leurs opérations. Renault Group illustre parfaitement ses applications pratiques. Laurent Giraud, Chief Data (&AI) Officer chez Renault Group, partage :
Nous avons utilisé l'ADK pour développer un agent qui garantit l'installation de bornes de recharge pour véhicules électriques là où les conducteurs en ont le plus besoin. Cet agent aide nos analystes de données à exploiter les données géographiques, de zonage et de trafic pour orienter et prioriser les investissements critiques en infrastructures de véhicules électriques, optimisant ainsi le confort des conducteurs et allégeant la charge de travail de nos équipes.
Vertex AI Agent Builder intègre un cadre de sécurité robuste pour soutenir les déploiements en entreprise. Ses principales fonctionnalités incluent :
Ces mesures de sécurité garantissent une intégration fluide avec d’autres services cloud, faisant de la plateforme un choix fiable pour les entreprises.
La solide base de sécurité de la plateforme est complétée par ses capacités d’intégration transparentes. Nippon Television Holdings illustre cela avec son projet d'analyse vidéo. Rina Tsuji, directrice principale de la stratégie d'entreprise chez Nippon Television Holdings, Inc., explique :
Nous avons implémenté Agent Engine comme pilier de notre agent d'analyse vidéo IA, optimisé par Gemini. Cette configuration nous permet d'exploiter le SDK Python Vertex AI sans nous soucier de l'infrastructure, ce qui nous fait gagner environ un mois de développement. De plus, l'API d'Agent Engine se connecte parfaitement à d'autres produits Google Cloud comme Workflows, ce qui nous offre une excellente maintenabilité et une marge de croissance.
Vertex AI Agent Builder offre également un riche écosystème de développement, notamment Agent Garden, qui propose des exemples et des outils pré-construits. Cet écosystème facilite la collaboration avec plus de 50 leaders du secteur grâce au protocole Agent2Agent, tandis que la gestion des API Apigee prend en charge plus de 800,000 XNUMX API.
Aakriti Bhargava, vice-président de l'ingénierie produit et de l'IA chez Revioniques, souligne la polyvalence de la plateforme :
Grâce à l'Agent Development Kit, Revionics développe un système multi-agents pour aider les détaillants à fixer leurs prix en fonction de leur logique métier (par exemple, rester compétitif tout en préservant leurs marges) et à prévoir avec précision l'impact des variations de prix. ADK simplifie le transfert et la planification multi-agents, permettant notamment de savoir quand effectuer un transfert entre agents spécialisés (récupération de données) et outils (application de contraintes), en combinant l'IA de tarification de Revionics avec l'IA agentique pour automatiser les workflows de tarification. Les données sont au cœur du processus de Revionics, et le kit de développement permet aux agents de raisonner efficacement sur le Big Data grâce à des artefacts de stockage plutôt que de se fier uniquement au contexte LLM.
La flexibilité de la plateforme permet aux développeurs de déployer leurs agents sur Cloud Run, Kubernetes ou Vertex AI tout en garantissant la sécurité et l'évolutivité tout au long du processus de développement.
Latenode est une plateforme low-code conçue pour simplifier la création d'agents d'IA en combinant des outils de workflow visuels et des fonctionnalités d'IA. Elle s'adresse aux utilisateurs, qu'ils soient techniciens ou non, et offre une interface intuitive pour la création d'agents d'IA avancés, tout en prenant en charge l'intégration de code personnalisé pour les besoins plus complexes.
Les outils de conception et d'exécution de Latenode optimisent la création et la gestion des agents d'IA. Voici une description de ses principaux composants :
| Composant | Objectif | Capacités clés |
|---|---|---|
| Visual Workflow Builder | Conception d'agents | Interface glisser-déposer, logique conditionnelle, chemins de branchement |
| Copilote de code IA | Aide au développement | Génération de code JavaScript, suggestions d'optimisation |
| Moteur d'exécution de l'agent | Environnement d'exécution | Base de données intégrée, prise en charge des packages NPM, surveillance de l'exécution |
L'efficacité de la plateforme est démontrée par ses applications pratiques. Hoang T., d'Education Management, a partagé son expérience :
Latenode et son équipe d'assistance ont été formidables et réactifs. Ils ont aidé mon équipe à créer un flux de travail où nos données issues des soumissions de formulaires Google Sheets seront transmises aux utilisateurs ayant soumis le formulaire, puis utiliseront notre logique personnalisée pour le traitement. .
Cela montre comment Latenode simplifie les tâches d’automatisation, même pour les utilisateurs ayant une expertise technique minimale.
Latenode propose une gamme d'outils basés sur l'IA qui permettent aux entreprises d'automatiser efficacement les flux de travail :
Latenode offre un écosystème robuste pour la création et le déploiement d'agents d'IA. Ses fonctionnalités sont conçues pour répondre aux besoins d'un large éventail d'utilisateurs, des startups aux grandes entreprises. Sri Vamshi, fondateur de Wheedle.io, a exprimé sa satisfaction à l'égard de la plateforme :
« Latenode est une perle rare ! Des fonctionnalités très similaires, mais bien plus abordables. L'offre gratuite est généreuse et la configuration des workflows est facile, même pour les novices en informatique. » .
Outre ses outils de développement, Latenode met l'accent sur la sécurité et l'évolutivité, ce qui le rend idéal pour les applications d'entreprise. Parmi ses points forts :
Pour les entreprises gérant une automatisation complexe, Latenode s'avère un choix fiable. Comme l'a souligné Mike Kirshtein, fondateur d'Audax Group :
« Notre activité nous oblige à envoyer de nombreux webhooks chaque jour et nous avons besoin d'un service fiable et économique : Latenode. » .
Cette combinaison d'outils conviviaux, de capacités d'IA avancées et de fonctionnalités professionnelles fait de Latenode une option intéressante pour les organisations souhaitant optimiser le développement d'agents d'IA tout en gardant le contrôle de leurs processus d'automatisation. Découvrez ci-dessous une comparaison détaillée des fonctionnalités des principales plateformes.
Lors de l'évaluation des plateformes de développement d'agents IA, il est essentiel de comprendre leurs fonctionnalités principales et leurs capacités techniques. Explorons quelques-uns des aspects clés qui contribuent à un développement efficace d'agents IA.
Différentes plateformes utilisent des méthodes uniques pour orchestrer les workflows. Certaines s'appuient sur des systèmes graphiques avec nœuds et arêtes pour créer des workflows structurés, tandis que d'autres intègrent des outils visuels tels que des générateurs par glisser-déposer, associés à la prise en charge de langages de programmation pour une personnalisation avancée.
Voici une ventilation des principales fonctionnalités de gestion du flux de travail :
| Aspect du flux de travail | Implantation | Bénéfices |
|---|---|---|
| Aspect visuel | Interfaces glisser-déposer, logique conditionnelle | Accélère le développement ; accessible à tous les utilisateurs |
| Intégration de code | Prise en charge de JavaScript, compatibilité des packages NPM | Ajoute de la flexibilité et permet une logique personnalisée |
| Contrôle d'exécution | Outils de surveillance et de débogage en temps réel | Améliore la fiabilité et simplifie la maintenance |
| Gestion des données | Bases de données intégrées et stockage structuré | Facilite la gestion des données et la gestion de l'état |
Les plateformes modernes sont conçues pour s'intégrer parfaitement à de multiples frameworks tout en garantissant des contrôles de confidentialité rigoureux. Cela garantit la compatibilité et la sécurité lorsque les développeurs travaillent dans des écosystèmes variés. .
78 % des entreprises prévoient de mettre en œuvre des agents d'IA dans des environnements de production La sécurité est devenue un facteur critique. Les plateformes y répondent par plusieurs mesures clés :
La capacité d'adaptation et d'évolution des agents d'IA est essentielle pour les cas d'usage en entreprise. Les plateformes permettent la personnalisation grâce à :
Ces options garantissent que les plateformes restent flexibles à mesure que les besoins organisationnels évoluent.
Les outils de surveillance sont essentiels au bon fonctionnement des opérations. Les plateformes efficaces offrent des fonctionnalités telles que :
| Fonction de surveillance | Objectif | Impact positif |
|---|---|---|
| Analyse en temps réel | Suivi des performances des agents | Permet une détection rapide des problèmes |
| Données historiques | Examine les mesures d'exécution passées | Prend en charge l'optimisation et la planification |
| L'utilisation des ressources | Surveille les dépenses de calcul | Aide à gérer efficacement les coûts |
| Suivi des erreurs | Identifie et résout les problèmes | Augmente la fiabilité du système |
Pour les déploiements à grande échelle, les plateformes doivent fournir des fonctionnalités de niveau entreprise, notamment :
À mesure que les plateformes de développement d’agents d’IA évoluent, les organisations doivent évaluer ces fonctionnalités par rapport à leurs besoins spécifiques pour garantir qu’elles atteignent à la fois la sécurité et l’évolutivité.
La mise en œuvre d'un agent IA nécessite une préparation et une exécution minutieuses. Des études indiquent que 83 % des équipes commerciales utilisant l'IA ont enregistré une croissance de leur chiffre d'affaires. Vous trouverez ci-dessous une approche structurée pour vous aider à planifier, exécuter et affiner vos initiatives d’agent IA.
Commencez par analyser les besoins spécifiques de votre organisation et vos ressources existantes. Un plan bien pensé vous permettra d'optimiser le potentiel de votre plateforme. Tenez compte des points clés suivants :
« Les agents IA deviendront monnaie courante à mesure que les gens s'habitueront à avoir différents types d'assistants IA pour les aider dans leur travail. » .
Pour garantir un déploiement en douceur, suivez ces étapes concrètes :
Voici ce qu'un utilisateur avait à dire :
« Latenode est une perle rare ! Des fonctionnalités très similaires, mais bien plus abordables. L'offre gratuite est généreuse et la configuration des workflows est facile, même pour les novices en informatique. » .
Une fois votre agent d'IA opérationnel, concentrez-vous sur son perfectionnement continu. Cela implique :
Considérez la mise en œuvre d'agents d'IA comme un investissement à long terme dans les capacités de votre organisation. La mise en place et la maintenance de ces systèmes permettront à votre équipe de bénéficier d'une croissance et d'une adaptabilité durables. .
CrewAI simplifie le processus de conception et de déploiement systèmes d'IA collaboratifs qui fonctionnent ensemble sans effort pour gérer des tâches complexes. Son interface conviviale permet même aux personnes ayant des connaissances techniques limitées de créer facilement des workflows multi-agents.
Grâce à CrewAI, les entreprises peuvent accroître leur productivité en optimisant leurs flux de travail, en prenant de meilleures décisions et en mettant en œuvre une automatisation intelligente. Cette plateforme permet aux équipes de développer plus rapidement des systèmes avancés, aidant ainsi les organisations à répondre à l'évolution des besoins et à faire évoluer efficacement leurs opérations.
Le système multi-agents d'AutoGen simplifie la mise à jour du code existant grâce à un réseau d'agents IA spécialisés. Chaque agent est configuré pour effectuer des tâches distinctes, comme examiner le code obsolète, recommander des améliorations ou créer des extraits de code mis à jour. Cette configuration collaborative garantit des mises à jour plus rapides et plus précises, tout en minimisant les erreurs potentielles.
En prenant en charge les tâches répétitives et en proposant des suggestions claires et exploitables, AutoGen permet aux développeurs de se concentrer sur les décisions stratégiques. Le processus de modernisation des systèmes est ainsi plus fluide, plus rapide et moins gourmand en ressources.
LangChain est reconnu pour sa capacité à se connecter facilement à un large éventail de sources de données et d'API. Les agents IA peuvent ainsi traiter facilement les entrées en temps réel, garantissant des réponses rapides et précises. Sa structure modulaire offre aux développeurs la flexibilité nécessaire pour personnaliser les flux de travail, permettant ainsi aux agents IA de s'adapter dynamiquement à l'évolution des situations et des besoins des utilisateurs.
L'une des fonctionnalités phares de LangChain est sa prise en charge de la gestion de la mémoire. Cela permet aux agents IA de maintenir le contexte tout au long des interactions, favorisant ainsi une communication plus naturelle et efficace. Ces capacités le rendent particulièrement adapté à la gestion de tâches complexes et à l'amélioration de l'efficacité dans les environnements techniques et non techniques.
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