Verdict Rapide : CrewAI vs LlamaIndex

Choisissez CrewAI si : Vous avez besoin d’équipes multi-agents avec délégation de tâches basée sur les rôles.

Choisissez LlamaIndex si : Vous construisez des systèmes RAG avec des besoins complexes d’ingestion et d’indexation de données.

Choisissez Draft’n Run si : Vous voulez les deux capacités dans un constructeur visuel avec déploiement en production.

Comparaison Face à Face

Fonctionnalité	CrewAI	LlamaIndex	Gagnant
Focus Principal	Orchestration multi-agents	RAG & pipelines de données	Forces différentes
Gestion des Données	Basique	Avancée (40+ chargeurs)	🏆 LlamaIndex
Support d'Agents	Multi-agents natif	Focus agent unique	🏆 CrewAI
Courbe d'Apprentissage	Facile	Modérée	🏆 CrewAI
Outils de Production	Basiques	LlamaCloud disponible	🏆 LlamaIndex
Tarification	40€/mois cloud	200€/mois cloud	🏆 CrewAI

Comparaison des Cas d’Usage

Meilleur pour CrewAI :

• Équipes de service client
• Pipelines de génération de contenu
• Automatisation des ventes
• Systèmes de délégation de tâches
• Workflows basés sur les rôles

Meilleur pour LlamaIndex :

• Systèmes Q&R de documents
• Recherche de base de connaissances
• Pipelines d’analyse de données
• Traitement PDF/documents
• Applications de recherche sémantique

Exemples de Code : Construire un Assistant de Recherche

Approche CrewAI :

from crewai import Agent, Task, Crew

chercheur = Agent(
    role='Analyste de Recherche',
    goal='Trouver et analyser les informations',
    tools=[outil_recherche, extracteur_web]
)

analyste = Agent(
    role='Analyste de Données',
    goal='Extraire des insights des données',
    tools=[outil_donnees]
)

tache_recherche = Task(
    description='Rechercher {sujet} en profondeur',
    agent=chercheur,
    expected_output='Rapport de recherche complet'
)

equipe = Crew(
    agents=[chercheur, analyste],
    tasks=[tache_recherche],
    verbose=True
)

resultat = equipe.kickoff({"sujet": "frameworks IA"})

Approche LlamaIndex :

from llama_index import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader
from llama_index.llms import OpenAI

# Charger et indexer les documents
documents = SimpleDirectoryReader('data/').load_data()
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)

# Créer un moteur de requête
moteur_requete = index.as_query_engine(
    llm=OpenAI(model="gpt-4"),
    similarity_top_k=5
)

# Interroger la base de connaissances
reponse = moteur_requete.query("Parlez-moi des frameworks IA")

Métriques de Performance

Métrique	CrewAI	LlamaIndex
Temps de Configuration	5 minutes	10 minutes
Traitement de Documents	Limité	Excellent
Vitesse de Requête	1.5s moyenne	0.8s avec cache
Utilisation Mémoire	150MB base	200MB+ avec index
Efficacité des Tokens	Bonne	Excellente avec récupération

Capacités d’Intégration

Intégrations CrewAI :

• OpenAI, Anthropic, Google AI
• Outils web basiques
• Fonctions Python personnalisées
• ~20 outils intégrés

Intégrations LlamaIndex :

• 40+ chargeurs de données
• Multiples stores de vecteurs
• Tous les LLMs majeurs
• Outils d’observabilité
• Graphes de connaissances

Détail des Tarifs

CrewAI :

• Open Source : Gratuit
• CrewAI Cloud : 40€/mois
• Entreprise : Personnalisé

LlamaIndex :

• Open Source : Gratuit
• LlamaCloud : 200€/mois
• LlamaParse : 0.003€/page
• Entreprise : Personnalisé

Alternative Draft’n Run :

• Niveau Gratuit : 1 000 exécutions/mois
• Pro : 49€/mois
• Entreprise : Personnalisé
• Inclut : Orchestration d’agents ET capacités RAG

Quand Utiliser Chacun

Questions Fréquemment Posées

Puis-je utiliser les deux frameworks ensemble ?

Oui ! Utilisez LlamaIndex pour l’ingestion de données et RAG, puis CrewAI pour l’orchestration multi-agents. Draft’n Run rend cette combinaison transparente.

Lequel est meilleur pour le traitement de documents ?

LlamaIndex est supérieur pour le traitement de documents avec 40+ chargeurs de données et indexation avancée. CrewAI nécessiterait des outils personnalisés pour la gestion complexe de documents.

Quel framework passe mieux à l'échelle ?

LlamaIndex passe mieux à l’échelle pour les applications riches en données. CrewAI passe mieux à l’échelle pour la coordination multi-agents. Draft’n Run gère les deux modèles de mise à l’échelle.

Recommandation Finale

Pour les systèmes multi-agents : CrewAI gagne avec une configuration plus simple et coordination d’agents native.

Pour RAG et pipelines de données : LlamaIndex est inégalé dans le traitement et la récupération de documents.

Pour des workflows IA complets : Utilisez Draft’n Run pour obtenir les deux capacités dans une plateforme visuelle, prête pour la production.

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Comparaisons et Resources:

• Draft’n Run vs n8n | Make vs Zapier vs Draft’n Run
• Alternative Zapier | Alternative LangChain
• Constructeur Workflows | Chatbot IA | Automatisation IA
• Modèles | Intégrations | Tarifs | Démo