Si vous choisissez un AI workflow builder en 2025, quatre options reviennent souvent : AirOps, Unbody, LlamaIndex (workflows) et Baselit (FinOps). Voici le décryptage pragmatique et quand préférer Draft’n run.
Verdict rapide
- AirOps : fort pour équipes contenu/SEO ; limité au‑delà du marketing.
- Unbody : stack open source prometteuse, encore jeune ; API‑first.
- LlamaIndex (Workflows) : puissant pour RAG centré données ; nécessite du code.
- Baselit : excellent pour coûts Snowflake ; pas un outil de workflow généraliste.
- Draft’n run : unifié, open source, builder visuel + observabilité ; prêt pour la prod.
Explorez : AI workflow builder, Agentic AI, Intégrations, Études de cas, Tarifs, ou demandez une démo.
Comparaison en un clin d’œil
- Interface : Draft’n run propose un builder visuel pour des flux complexes (branches, boucles, parallélisme). LlamaIndex est code‑first ; AirOps vise des templates contenu ; Baselit est un dashboard FinOps.
- Observabilité : Draft’n run a des traces de bout en bout, coûts/tokens, alertes — par défaut. AirOps est basique. LlamaIndex a callbacks/LlamaTrace mais le setup est à votre charge.
- Ouverture : Draft’n run et Unbody sont open source (self‑host ou managé). AirOps/Baselit sont SaaS fermés.
- Couverture : Draft’n run couvre design → test → déploiement → monitoring. Les autres couvrent des morceaux.
Quand AirOps a du sens
AirOps excelle pour les opérations marketing : pipelines de contenu, rafraîchissement SEO à l’échelle, publication CMS. Si votre périmètre est éditorial et no‑code, c’est pertinent. Au‑delà (automatisation large, observabilité, gouvernance), vous en ferez vite le tour.
- External site: AirOps
- Alternative Draft’n run : construire vos flux éditoriaux dans le AI workflow builder avec traces et gouvernance par rôles.
Quand Unbody a du sens
Unbody regroupe backend de connaissance + recherche vectorielle + APIs agents dans une stack open source modulaire. Idéal pour équipes dev qui veulent contrôle API/SDK et intégration headless. Prévoir du setup manuel et un écosystème jeune.
- External site: Unbody
- Alternative Draft’n run : garder votre infra et la connecter via les intégrations, en profitant du studio, de l’observabilité et du déploiement.
Quand LlamaIndex Workflows a du sens
Si vous codez déjà des systèmes RAG et voulez un contrôle fin (index, retrievers, outils), LlamaIndex est éprouvé. Il faudra assembler ingestion, tracing et déploiement vous‑même — ou via LlamaCloud.
- External site: LlamaIndex
- Alternative Draft’n run : utiliser LlamaIndex dans Draft’n run comme un outil, et bénéficier d’une orchestration visuelle + traces/APIs intégrées.
Quand Baselit a du sens
Utilisez Baselit si votre objectif est l’optimisation de coûts Snowflake avec des agents autonomes. Très bon pour ça — pas pour des workflows IA généraux.
- External site: Baselit
- Alternative Draft’n run : pour l’automatisation générale, Draft’n run couvre chatbots, documents et processus data avec observabilité.
Pourquoi les équipes s’accordent sur Draft’n run
- Open source + SaaS : choisissez self‑host ou managé.
- Production par défaut : versioning, testing, RBAC, API deployment en un seul endroit.
- Observabilité intégrée : traces, coûts, alertes — pas besoin de troisième outil.
- Extensible : appelez web/APIs/DBs ; réutilisez les outils LangChain ; connectez vos modèles.
Voir en action sur la démo, et des résultats concrets dans les études de cas.
