Des articles pour ceux qui
livrent le stack
Textes sur React, Node.js, TypeScript et AI. Un corps traduit est affiché quand il existe. Sinon vous voyez le texte anglais et une note qui le dit.
Tag : autogen
Les frameworks d’agents raisonnent : Temporal survit grâce à une exécution durable pour les agents.
LangGraph, CrewAI et AutoGen gèrent les appels aux LLM sans provoquer de pannes ni d’attentes prolongées. Comment l’exécution durable de Temporal comble cette lacune, et quand elle est superflue.
11 min de lectureComparaison de CrewAI, AutoGen, LangGraph, OpenAI Agents SDK et smolagents
Une comparaison par un ingénieur de cinq frameworks d’agents open source en ce qui concerne l’orchestration, la mémoire, les outils, les évaluations et l’observabilité, ainsi que les schémas de défaillance récurrents.
8 min de lectureAutoGen et CrewAI comparés : création d’équipes d’agents, calcul de leurs coûts.
AutoGen contre CrewAI pour la création d’équipes d’agents : boucles de proxy, critiques et chat de groupe concernant les tâches et les équipes, avec AgentOps pour connaître le coût réel de chaque exécution.
15 min de lectureLorsque l’équipe d’agents AutoGen est bloquée : la mesurer et escalader vers un superviseur.
Une expérience AutoGen avec un arbitre à horaire de changement déterministe montre pourquoi la revue par les pairs échoue, comment détecter une équipe bloquée, et pourquoi l’escalade nécessite un modèle différent.
9 min de lectureL’IA multi-agents avec AutoGen : agents, chat en groupe, intervention humaine et une démarche d’étude.
Comment le framework AutoGen de Microsoft crée des systèmes multi-agents : agents, chat en groupe, intervention humaine, outils, une démarche d’étude en dix étapes et des cas d’usage typiques.
8 min de lecture10 cadres d’agents IA à connaître en 2026 : LangGraph, CrewAI et d’autres.
Dix cadres d’agents pour 2026, dont LangGraph, CrewAI et AutoGen, classés selon la manière dont ils coordonnent les agents, avec leurs avantages et inconvénients ainsi qu’un guide pour en choisir un.
11 min de lectureConception de notre plateforme d’achats en ligne multi-agents : pourquoi un seul modèle.
Pourquoi un grand chatbot a échoué dans les achats en ligne tandis qu’une plateforme LLM multi-agents a fonctionné : le piège du prompt divin, les erreurs mathématiques et logiques, l’encombrement des prompts et la latence.
13 min de lectureAgents de remboursement : LangGraph a survécu là où CrewAI et AutoGen ont échoué
Les mêmes outils et politiques de remboursement s’appliquent à LangGraph, CrewAI et AutoGen. Seuls l’état explicite, l’idempotence et les points de contrôle ont survécu lorsque les processus ont été interrompus.
12 min de lectureKernel sémantique, LangChain, LangGraph, AutoGen : choisir en fonction des contraintes et non de la mode
Comparaison du Kernel sémantique, de LangChain, de LangGraph et d’AutoGen pour un usage en entreprise dans les domaines du DX, des langages, des agents, de l’orchestration, du RAG et de la sécurité, en fonction des contraintes réelles.
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