CrewAI

CrewAI utilise la métaphore d’une équipe. Tu crées des agents avec des rôles précis, comme chercheur, rédacteur et relecteur, tu donnes à chacun un objectif et un jeu d’outils, et tu assignes des tâches. Les agents travaillent en séquence ou en parallèle, se passent les résultats, et un manager peut les coordonner. Cette structure convient aux tâches qui se découpent naturellement en étapes traitées par différents spécialistes, comme des rapports d’étude de marché ou des pipelines de contenu.

Les flows ajoutent plus de contrôle pour la production. Là où les crews sont souples et autonomes, les flows laissent les développeurs définir des processus déclenchés par des événements, avec des étapes explicites, un état et des embranchements, et appeler des crews à l’intérieur. CrewAI fonctionne avec des modèles de nombreux fournisseurs, prend en charge la mémoire et les sources de connaissances, et s’intègre aux outils et au Model Context Protocol. Le framework open source a une grande communauté et beaucoup d’exemples.

Le framework est gratuit sous une licence open source. CrewAI vend aussi une plateforme pour les entreprises, avec déploiement hébergé, supervision et gestion, facturée à l’usage et par offres. Les systèmes multi-agents peuvent être difficiles à déboguer et coûter plus de tokens qu’un seul agent, donc beaucoup de tâches n’en ont pas besoin. LangGraph offre un contrôle plus bas niveau, AutoGen de Microsoft et l’Agents SDK d’OpenAI sont des alternatives, et Dify et n8n proposent des constructeurs visuels. CrewAI est abordable pour les développeurs nouveaux dans les agents.