Si vous évaluez des frameworks d’agents, vous croiserez LangChain, LlamaIndex, CrewAI et AutoGPT. Voici les différences — et où Draft’n run s’insère si vous voulez moins de ‘glue code’ et plus de production.
Ressources internes : Agentic AI, AI workflow builder, Intégrations, IA sur mesure, Démo.
LangChain
Boîte à outils modulaire avec un vaste écosystème d’outils, modules de mémoire et agents (ReAct). Excellent pour prototyper et créer des pipelines sur mesure.
- External site: LangChain
- Atouts : intégrations nombreuses, parité Python/TS, exemples communauté.
- Compromis : autonomie fragile sans structure ; ajouter LangGraph/LangSmith pour durcir.
LlamaIndex
Focalisé données + RAG : ingestion, parsing (LlamaParse), index et moteurs de requête. Propose aussi Workflows et des options cloud.
- External site: LlamaIndex
- Atouts : excellents connecteurs de données et patterns d’indexation ; bonne ergonomie RAG.
- Compromis : plus de code pour l’orchestration bout‑en‑bout sauf en adoptant leur cloud.
CrewAI
Pensé pour la collaboration multi‑agents avec rôles et coordination. Noyau open source + studio pour construire/déployer/suivre.
- External site: CrewAI
- Atouts : patterns manager/worker/validator ; bien pour des travaux d’équipe complexes.
- Compromis : à vous d’assembler observabilité, déploiement et gouvernance.
AutoGPT
Pionnier open source de l’autonomie. Puissant, extensible et « hands‑on ». Dispose d’un canvas visuel, mais requiert des garde‑fous rigoureux en production.
- External site: AutoGPT
- Atouts : exploration, plugins, accès internet/code/dossiers.
- Compromis : fiabilité et maîtrise des coûts à votre charge.
Où Draft’n run aide
- Workflows visuels et explicites, tout en laissant des décisions au LLM si nécessaire.
- Traces intégrées, suivi tokens/coûts, alertes, boucles humaines.
- Déploiement API en un clic et RBAC, en open source ou cloud managé.
- Compatible avec votre stack : réutilisez des outils LangChain, appelez LlamaIndex, toute API/BDD.
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