Les 7 meilleurs agents d'intelligence artificielle gratuits [2025]

Imaginez un monde où votre liste de tâches commence à s'effacer d'elle-même, où vos flux de travail se déroulent sans problème et où les agents de l'IA deviennent vos nouveaux collègues de travail préférés.

Ces cadres constituent l'échafaudage qui vous permet de construire des agents d'intelligence artificielle capables de naviguer dans des flux de travail complexes, de résoudre des problèmes du monde réel et de s'adapter sans effort.

Qu'il s'agisse de rationaliser l'assistance à la clientèle, de personnaliser l'expérience des utilisateurs ou d'automatiser les tâches banales, les cadres agentiques d'IA vous permettent d'exploiter la puissance des grands modèles de langageLLMs de pointe pour créer quelque chose d'extraordinaire.

Qu'est-ce qu'un cadre d'agent d'intelligence artificielle ?

Les cadres d'agents d'IA sont des plateformes, des outils ou des bibliothèques conçus pour créer des agents autonomes qui perçoivent des données, les traitent à l'aide d'algorithmes ou de LLMs et entreprennent des actions telles que la génération augmentée par récupération, le lancement de flux de travail ou des conversations générales.

Ces cadres rationalisent les flux de travail des agents en proposant des modules prédéfinis pour les fonctionnalités communes, ce qui permet aux développeurs de gagner un temps précieux et de s'assurer que le flux de travail reste transparent et robuste.

Les cadres d'agents d'IA sont adaptés à différents besoins : certains se spécialisent dans les conversations, les assistants virtuels ou les chatbots, tandis que d'autres se concentrent sur l'orchestration des flux de travail. Leur principale valeur réside dans l'abstraction de la complexité, la décomposition des tâches en étapes gérables et la garantie de l'évolutivité.

Composants clés d'un cadre d'agent d'intelligence artificielle

La plupart des cadres d'agents d'IA suivent la même structure sous le capot, ce qui leur permet de transmettre systématiquement des informations structurées entre différents outils et processus.

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Voici une brève présentation du fonctionnement de ces composants lors de la création d'un agent :

Avantages de l'utilisation d'un cadre d'agent d'IA

Déploiement plus rapide avec moins de travail répétitif

Selon le rapport 2024 AI de McKinsey, 65 % des entreprises utilisent désormais régulièrement l'IA générative, mais nombre d'entre elles se heurtent encore à des goulets d'étranglement lorsqu'il s'agit d'expédier des cas d'utilisation.

Les équipes qui tentent de construire leur infrastructure autour de modèles d'IA - en gérant manuellement les entrées, les sorties, la logique d'enchaînement et les appels d'API - sont 1,5 fois plus susceptibles de passer cinq mois ou plus à mettre ces systèmes en production.

Les cadres d'agents d'IA résolvent ce problème en normalisant le travail de configuration ennuyeux mais nécessaire. Au lieu d'assembler chaque intégration ou chaîne d'outils à partir de zéro, les équipes peuvent se brancher sur un cadre partagé qui les gère proprement. 

Logique réutilisable pour faciliter la mise à l'échelle des agents

Lorsque l'on utilise des cadres d'agents d'intelligence artificielle, une grande partie de ce qui semble "intelligent" se résume à des étapes modulaires et composables qui peuvent être réutilisées dans différents agents ou flux.

Lorsque cette logique s'inscrit dans un cadre propre sous la forme d'unités, elle devient aussi simple à appeler que add(2,3) en Python.

Les cadres d'agents d'IA donnent aux développeurs la liberté de penser à partir des premiers principes - pour résoudre les problèmes des utilisateurs avec intuition, sans reconstruire les mêmes schémas de raisonnement encore et encore.

Au lieu d'essayer de normaliser parfaitement toute la logique dès le départ, les équipes peuvent travailler davantage comme des concepteurs de produits : tester, adapter, réutiliser ce qui fonctionne et l'étendre à d'autres cas d'utilisation.

Les cadres partagés facilitent la collaboration au sein de l'équipe

Lorsque les agents d'intelligence artificielle fonctionnent sur une infrastructure partagée - plateformes en nuage ou inférences de serveur - le cadre sur lequel ils sont construits détermine directement la manière dont les équipes peuvent collaborer.

Les cadres permettent de rendre la collaboration visible et contrôlée. C'est comme gérer une feuille Google partagée pour le comportement des agents :

• Propriété logique définie - chacun sait à qui appartient telle ou telle partie de l'agent
• Mises à jour sûres - le raisonnement, les outils et la mémoire peuvent être modifiés sans conflit.
• Changements vérifiables - les modifications apportées aux flux et aux configurations font l'objet d'une version et d'un suivi.
• Clarté inter-équipes - les non-développeurs peuvent vérifier le fonctionnement de l'agent sans avoir à lire le code.

Comment choisir un cadre de travail pour les agents d'IA

Le choix d'une structure d'agent d'intelligence artificielle adaptée peut sembler insurmontable compte tenu de l'abondance de plateformes et de services open-source disponibles. 

Pour simplifier le processus, concentrez-vous sur vos exigences en matière de flux de travail. Voici une liste de contrôle pratique des éléments clés à discuter avec votre équipe :

Discutez de ces questions avec votre équipe afin d'identifier les fonctionnalités les plus importantes pour votre organisation. En encourageant la collaboration, cette discussion pourrait donner lieu à de précieuses indications sur ce dont vos flux de travail ont réellement besoin.

Maintenant que vous avez défini vos besoins, explorons les frameworks qui peuvent les satisfaire. En comprenant clairement vos objectifs, le choix du bon framework d'agent d'IA devient beaucoup plus simple.

Les 7 meilleurs agents d'intelligence artificielle gratuits

1. Botpress

Idéal pour : Les équipes construisant des agents d'IA qui se connectent à des outils, avec des étapes LLM pour le raisonnement, la prise de décision ou la compréhension du langage.

Botpress est une plateforme d'agents d'intelligence artificielle conçue pour les équipes qui souhaitent structurer le comportement des agents sans avoir à gérer des codes lourds.

Vous concevez le fonctionnement de l'agent à l'aide de flux - un éditeur visuel dans lequel chaque nœud gère une tâche spécifique, avec sa mémoire, ses conditions et ses connexions d'outils.

Au lieu de rédiger des messages-guides enchaînés ou des arbres logiques, vous travaillez avec des éléments modulaires qui reflètent des flux de travail réels.

Cette modularité est particulièrement utile lorsque vous souhaitez une automatisation fiable à travers le support, l'onboarding ou les systèmes internes, avec une logique claire et des permissions propres intégrées.

Botpress est livré avec des intégrations intégrées pour des outils tels que les CRM, l'email, et les bases de données, de sorte que votre agent peut prendre des actions réelles dès la sortie de la boîte.

Caractéristiques principales:

• Créez des flux de travail visuellement grâce à une interface de type "glisser-déposer".
• Ajouter des outils personnalisés et de la logique si nécessaire.
• Déployez des agents sur des sites Web, WhatsApp, Slack, etc.
• Utilisez l'ULA intégrée, les sources de connaissances et les contrôles de personnalité.

Prix :

• Plan gratuit : Comprend le créateur principal, 1 robot et 5 $ de crédit d'intelligence artificielle.
• Plus: 89 $/mois - test de flux, routage, transfert humain
• Équipe : 495 $/mois - SSO, collaboration, suivi de l'utilisation partagée
• Entreprise : Personnalisé - pour les configurations personnalisées, les volumes importants ou les contrôles de conformité

2. LangChain

Idéal pour : Les développeurs qui créent des agents d'IA personnalisés à partir de zéro, en particulier pour la recherche, les systèmes RAG ou tout ce qui nécessite un contrôle étroit du comportement de l'agent.

LangChain est le cadre le plus largement adopté pour la construction d'agents d'intelligence artificielle. Il fournit aux développeurs les éléments de base nécessaires à la mise en place d'outils, d'invites, de mémoires et de raisonnements, avec un contrôle total sur la manière dont les agents fonctionnent.

Elle a été l'une des premières plateformes à mettre sur le marché une conception modulaire des agents et fonctionne désormais comme un système d'exploitation pour les flux de travail LLM .

Vous pouvez enchaîner des étapes, changer de type de mémoire et vous connecter à des API ou à des bases de données vectorielles en toute simplicité grâce à l'assistance et au code toujours plus nombreux du framework.

Cette profondeur s'accompagne toutefois d'une certaine complexité. Avec autant d'éléments mobiles, il faut parfois du temps pour trouver la bonne abstraction pour votre cas d'utilisation, et s'en tenir à une seule peut donner l'impression de construire sur des fondations mouvantes.

Caractéristiques principales :

• Construire des agents à l'aide de chaînes modulaires d'outils, d'invites et de mémoires
• Intégrer les LLMs, les API, les entrepôts de données vectorielles et les récupérateurs
• Contrôle total du développeur sur la logique et l'exécution du flux
• Traçage et évaluation facultatifs avec LangSmith

Prix :

• Développeur : Gratuit - 1 poste, 5 000 traces/mois, gestion des messages, outils de traçage de base
• Plus: 39$/mois par poste - fonctions d'équipe, limites de trace plus élevées, déploiement de LangGraph dev.
• Entreprise : Personnalisé - configuration auto-hébergée ou hybride, SSO, support et mise à l'échelle de l'utilisation

3. CrewAI

Idéal pour : Les équipes qui prototypent rapidement des comportements multi-agents, en particulier pour les tâches linéaires qui se répartissent proprement entre les différents rôles.

CrewAI est un cadre open-source pour les systèmes multi-agents, qui permet aux agents d'intelligence artificielle de collaborer à des tâches grâce à des rôles définis et des objectifs partagés. Il est conçu pour des scénarios nécessitant un travail d'équipe intelligent entre les agents.

Ce qui rend CrewAI intéressant, c'est la facilité avec laquelle il est possible de démarrer. Vous définissez un équipage, attribuez un rôle à chaque agent et leur donnez un objectif commun.

À partir de là, les agents discutent, exécutent des tâches et atteignent des objectifs sans avoir besoin d'une logique d'orchestration à partir de zéro. Pour les cas d'utilisation multi-agents simples, cela permet d'accomplir un nombre surprenant de tâches avec très peu de configuration.

Mais cette simplicité est à double tranchant. Lorsque vos flux de travail deviennent plus complexes - si les agents doivent s'adapter en cours de tâche ou coordonner des étapes conditionnelles - les abstractions intégrées peuvent sembler limitatives.

Caractéristiques principales:

• Configuration de l'agent en fonction de son rôle, avec des objectifs et une mémoire assignés
• Prise en charge de l'exécution séquentielle et parallèle des agents
• Mémoire partagée de l'équipage pour la coordination de l'équipe
• Intégration facile de l'outil grâce à des fonctions et des invites

Prix : 

• Gratuit : 0$/mois - 50 exécutions, 1 équipe en direct, 1 siège
• Basic : 99 $/mois - 100 exécutions, 2 équipes en direct, 5 sièges
• Standard : 500 $/mois - 1 000 exécutions, 2 équipes en direct, un nombre illimité de sièges, 2 heures d'accueil.
• Pro : 1 000 $/mois - 2 000 exécutions, 5 équipes en direct, un nombre illimité de sièges, 4 heures d'accueil.

4. Noyau sémantique de Microsoft

Idéal pour : Les équipes d'entreprise qui intègrent une logique de type agent dans des applications existantes, en particulier celles qui utilisent déjà l'écosystème Microsoft.

Microsoft Semantic Kernel est un cadre d'orchestration de l'IA open-source qui aide les développeurs à intégrer des capacités d'IA dans les applications existantes.

L'accent mis sur la modularité, la mémoire et la planification des objectifs en fait un outil bien adapté à la construction d'agents d'intelligence artificielle robustes pouvant fonctionner dans des environnements d'entreprise.

Au cœur de Semantic Kernel se trouvent la planification et l'exécution. Vous définissez des "compétences" - qui peuvent être des fonctions natives ou des invites LLM- et les combinez dans des plans sémantiques qui guident le comportement de l'agent.

Le cadre gère la mémoire, prend en charge l'utilisation d'outils et s'intègre proprement aux systèmes .NET et Python.

Cela dit, il s'agit toujours d'un outil qui s'adresse d'abord aux développeurs : il y a peu d'échafaudages visuels et une grande partie de l'orchestration nécessite une conception délibérée. 

Caractéristiques principales :

• Architecture modulaire basée sur les compétences (fonctions, invites, outils)
• Mémoire intégrée et aide à la planification des objectifs
• Intégration native avec les environnements C#, .NET et Python
• SDK open-source avec options d'intégration Azure

5. AutoGen

Idéal pour : Les équipes techniques construisant des flux de travail collaboratifs et multi-agents qui ont besoin d'une visibilité et d'une traçabilité totales.

AutoGen est un cadre de développement open-source pour les systèmes multi-agents basés sur la conversation structurée.

Vous attribuez à chaque agent un rôle - planificateur, chercheur, exécutant ou un rôle personnalisé - et vous les laissez échanger des messages pour qu'ils s'attaquent ensemble à des tâches complexes.

Au fond, AutoGen gère le passage des messages et la mémoire partagée. Vous écrivez le flux de la conversation, vous injectez de la logique là où c'est important et vous décidez quand un humain doit intervenir.

Il nécessite plus d'installation qu'un outil à code basique, mais il vous récompense avec un système totalement transparent qui s'adapte aux expériences de recherche, aux processus humains dans la boucle ou à tout scénario dans lequel vous devez suivre le raisonnement de l'agent de bout en bout.

Caractéristiques principales :

• Échange de messages structurés avec attribution explicite des rôles
• Injection d'appel de fonction à n'importe quel moment de la conversation
• Mémoire partagée et délimitée pour chaque agent et pour l'ensemble de l'équipage
• Des journaux d'audit intégrés enregistrent chaque message et chaque décision.

6. AutoGPT

Idéal pour : Les développeurs solitaires et les petites équipes qui prototypent des flux de travail autonomes sans supervision constante.

AutoGPT est un cadre d'agent autonome qui transforme les GPT en un assistant auto-planifiant et guidé par des objectifs.

En pratique, vous lui donnez un objectif, comme "compiler une analyse de marché", et il décompose le travail en sous-tâches, récupère des données, écrit des fichiers ou appelle des API de son propre chef. On a l'impression de confier une recherche à un analyste junior qui n'a besoin que de très peu de conseils.

Vous remarquerez immédiatement deux choses. Tout d'abord, l'autonomie d'AutoGPT permet d'automatiser entièrement les flux de travail par lots qui seraient bloqués s'ils étaient liés à un agent humain.

Deuxièmement, cette même indépendance vous oblige à mettre en place un contrôle approfondi pour chaque course afin de maîtriser les risques potentiels.

Au fil du temps, vous apprenez à ajuster sa logique de relance et son mélange de plugins pour qu'il reste productif au lieu d'errer.

Caractéristiques principales :

• Agents d'auto-planification qui décomposent les objectifs en étapes exécutables
• Système de plugins pour la navigation sur le web, les opérations sur les fichiers et les API personnalisées
• Mémoire vectorielle qui se souvient des faits et décisions antérieurs
• Réessais automatiques et reprise lorsque les tâches sont dans l'impasse

7. RASA

Idéal pour : Les équipes qui ont besoin d'une personnalisation approfondie des flux conversationnels et d'une propriété totale des données et des modèles.

Rasa est un cadre open-source qui associe la compréhension du langage naturel à la gestion du dialogue afin d'alimenter des chatbots et des assistants vocaux sensibles au contexte. 

Vous assemblez des pipelines NLU à partir de composants interchangeables, puis vous définissez des politiques de dialogue qui maintiennent le contexte à travers plusieurs tours. Cette approche vous permet de remplacer les classificateurs d'intention ou les extracteurs d'entités au fur et à mesure de l'évolution de votre domaine, sans réécrire d'autres parties du système.

Parce que Rasa fonctionne sur votre infrastructure, vous gardez un contrôle total sur la confidentialité des données et la mise à l'échelle.

Caractéristiques principales:

• Pipelines NLU avancés qui extraient les intentions et les entités
• Politiques de dialogue personnalisées pour les conversations complexes à plusieurs tours
• Composants de pipeline extensibles pour s'adapter à n'importe quel domaine ou langage
• Base de code open-source avec intégrations pour les canaux de messagerie

Prix : 

• Source ouverte : Gratuit - inclut le cadre de travail complet, licence Apache 2.0
• Édition Pro : Gratuit - jusqu'à 1 000 conversations/mois avec Rasa Pro
• Croissance : A partir de 35 000 $/an - inclut Rasa Studio, le support et la commercialisation des produits de l'entreprise.

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Les frameworks d'agents d'IA changent la façon dont les équipes construisent les logiciels. Ils vous permettent de vous concentrer sur les résultats plutôt que sur l'infrastructure, et Botpress vous donne tout ce dont vous avez besoin pour commencer.

Avec des flux modulaires, des outils intégrés, et un design LLM, Botpress vous aide à livrer des agents qui fonctionnent en production. Vous contrôlez exactement comment votre agent se comporte, à quoi il a accès, et pourquoi il prend des décisions, avec une traçabilité complète.

Commencez à construire dès aujourd'hui - c'est gratuit.

Questions fréquemment posées

1. Quelle est la différence entre un agent d'intelligence artificielle et un chatbot ?

La différence entre un agent d'IA et un chatbot est qu'un chatbot suit des scripts prédéfinis ou des arbres de décision pour répondre aux questions, tandis qu'un agent d'IA prend des décisions et accomplit de manière autonome des tâches en plusieurs étapes dans plusieurs systèmes, agissant au-delà de la conversation.

2. Quelle est la courbe d'apprentissage de l'utilisation de ces cadres pour les utilisateurs non techniques ?

La courbe d'apprentissage pour l'utilisation de frameworks comme Botpress ou LangGraph est relativement faible pour les utilisateurs non techniques grâce aux éditeurs visuels et aux modèles, mais les flux de travail personnalisés ou les intégrations de tiers peuvent toujours nécessiter l'assistance d'un développeur.

3. Quelle est la différence entre les frameworks open-source et les frameworks commerciaux gratuits ?

La différence entre les cadres libres et les cadres commerciaux gratuits est que les outils libres vous permettent d'inspecter et de modifier le code source et d'héberger vous-même l'application, tandis que les cadres commerciaux gratuits comprennent un hébergement géré et nécessitent des mises à niveau payantes pour un accès complet.

4. Comment évaluer les performances d'un agent d'intelligence artificielle construit à l'aide de ces outils ?

Pour évaluer les performances d'un agent d'intelligence artificielle conçu à l'aide de ces outils, il convient de suivre des paramètres tels que le taux de réussite des tâches, la précision des réponses, la latence, la fréquence de repli et la satisfaction de l'utilisateur. De nombreuses plateformes proposent des tableaux de bord analytiques intégrés, et des outils externes tels que PostHog ou Mixpanel peuvent améliorer le suivi.

5. Quelles sont les industries qui bénéficient le plus de l'automatisation agentique ?

Les secteurs qui bénéficient le plus de l'automatisation agentique sont l'assistance à la clientèle, les soins de santé, la finance et le commerce électronique, en particulier pour les tâches telles que la prise de rendez-vous, le traitement des documents, la qualification des prospects et les opérations répétitives de back-office.