Construire un chatbot unique semble être un réel progrès - jusqu'à ce qu'on attende de lui qu'il s'occupe de tout. Une minute, il répond aux FAQ, la suivante, il qualifie des prospects, réserve des démonstrations, fait remonter des tickets et jongle avec des outils internes. Les fissures commencent à apparaître rapidement.
À mesure que les chatbots d'entreprise assument des responsabilités plus complexes, nous constatons une évolution vers une définition plus claire des rôles, une coordination plus approfondie et une délégation plus intelligente des tâches entre les systèmes.
À ce stade, la question n'est plus de savoir si le chatbot que vous avez construit est intelligent. Ce qui compte, c'est le nombre de tâches qu'il accomplit en même temps et la façon dont il passe de l'une à l'autre. Le problème n'est pas l'intelligence. C'est la coordination.
C'est là qu'intervient l'orchestration des agents d'IA. Il s'agit de passer de la construction d'un robot omniscient à la conception d'un système d'agents spécialisés plus petits, chacun ayant un rôle précis et travaillant de manière synchronisée.
Si vous avez atteint les limites de ce qu'un chatbot peut faire, vous n'êtes pas seul. Dans ce guide, nous verrons ce que signifie l'orchestration d'agents, comment elle fonctionne sous le capot, et comment commencer à construire des systèmes d'IA coordonnés - des frameworks dédiés aux flux de travail modulaires.
Qu'est-ce que l'orchestration d'agents d'IA ?
La plupart des chatbots commencent par être des systèmes à agent unique. Un bot s'occupe de tout - répondre aux questions, appeler les API, traiter les formulaires, et peut-être même inciter les utilisateurs à se convertir. Au début, cela semble efficace.
Mais à mesure que les cas d'utilisation se multiplient, ce modèle d'agent unique commence à s'effondrer. Le robot devient un touche-à-tout sans structure claire. Il jongle avec les rôles et le contexte en même temps, et vous commencez à ressentir la tension de plusieurs façons évidentes :
- Les flux deviennent plus difficiles à déboguer et à maintenir
- Les invites deviennent plus longues et plus difficiles à gérer
- On ne sait pas exactement quelle partie du robot est responsable de quoi
- L'ajout d'un nouveau cas d'utilisation risque de casser ce qui fonctionne déjà
Il ne s'agit pas seulement d'une dette technique, mais d'un problème de conception. Vous attendez d'un agent qu'il fasse le travail de plusieurs, et cela vous ralentit.
L'orchestration d'agents d'IA résout ce problème en répartissant les responsabilités entre plusieurs agents spécialisés. Chaque agent se concentre sur une tâche unique - planification, recherche, collecte de données, interaction avec l'utilisateur - et un contrôleur central décide qui agit et quand.
La différence entre ces deux approches de la gestion des interactions de l'IA, mono-agent et multi-agent, n'est pas seulement architecturale. Elle est stratégique. L'une s'adapte à la complexité, tandis que l'autre décide de s'en affranchir.
Voici comment les deux systèmes se positionnent l'un par rapport à l'autre sur des critères plus critiques :
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La différence entre ces deux approches de la gestion des interactions de l'IA, mono-agent et multi-agent, n'est pas seulement architecturale. Elle est stratégique. L'une s'adapte à la complexité, tandis que l'autre décide de s'en affranchir.
Voici comment les deux systèmes se positionnent l'un par rapport à l'autre sur des critères plus critiques :
How does agent orchestration work?
Dans un système orchestré, vous n'écrivez pas un grand chatbot, vous concevez un ensemble d'agents qui s'occupent chacun d'une responsabilité. Il s'agit de transformer votre chatbot en une équipe, chaque agent agissant comme un spécialiste.
Au centre de ce système se trouve un contrôleur qui décide quel agent doit s'occuper d'une tâche à un moment donné. Ce contrôleur peut être basé sur des règles, être totalement autonome ou se situer entre les deux. Son rôle est simple : acheminer la tâche, suivre l'état et s'assurer que les agents ne se marchent pas sur les pieds.
Chaque agent est conçu pour être limité et autonome. Il peut générer un résumé, appeler un outil externe, valider une entrée utilisateur ou décider de la marche à suivre. Certains agents sont réactifs (ils attendent d'être appelés), tandis que d'autres peuvent déclencher des actions de suivi.
Le contrôleur passe de l'un à l'autre, comme le ferait un chef d'orchestre.
Le contexte est important ici. L'ensemble du système partage une mémoire - généralement un objet JSON ou un état de session - qui circule entre les agents. Chaque agent lit ce contexte et y réécrit lorsque sa tâche est terminée. Le contrôleur utilise ce contexte mis à jour pour décider de la suite des événements.
Par exemple, dans un robot de planification de voyage :
- L'agent utilisateur gère les conversations et recueille les préférences.
- L'agent de recherche trouve des options de vols et d'hôtels.
- L'agent planificateur établit l'itinéraire.
- L'agent d'exécution comptabilise ce qui est nécessaire.
Aucun de ces agents n'a une vue d'ensemble, mais ce n'est pas nécessaire. L'agent routeur les aligne, étape par étape. En fin de compte, l'orchestration est le moyen de passer d'un chatbot qui répond à un chatbot qui collabore en interne pour faire avancer les choses.
Les 5 meilleurs outils pour l'orchestration des agents d'IA
Une fois que vous avez réalisé que vous avez besoin de plusieurs agents travaillant ensemble, la question se pose : Avec quoi devez-vous construire ? L'espace d'outils autour de l'orchestration d'agents évolue rapidement, et tous ne sont pas prêts pour la production.
Certaines plateformes sont conçues pour la rapidité et les flux de travail visuels. D'autres vous offrent un contrôle de bas niveau, mais vous laissent entièrement le soin de l'orchestration. D'autres encore se situent à mi-chemin, offrant juste assez d'abstraction pour avancer rapidement sans perdre en flexibilité.
Voici les 5 outils que nous avons trouvés les plus utiles pour construire des systèmes agentiques aujourd'hui :
1. Botpress
Botpress est une plateforme d'agent complète qui vous permet de concevoir des flux de travail modulaires, de leur assigner des rôles spécifiques et de les orchestrer à travers un routeur central. Chaque workflow se comporte comme un agent autonome, et vous (ou un nœud autonome) décidez quand le contrôle doit basculer - en fonction du contexte, de l'entrée utilisateur, ou de la logique métier.
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Ce qui le distingue, c'est la rapidité avec laquelle il est possible de passer de l'idée au système opérationnel. Les agents peuvent écrire et exécuter du code à la volée, utiliser des API externes et même enchaîner l'utilisation d'outils de manière dynamique, le tout grâce à des modèles de langage de premier ordre. Il ne s'agit pas seulement de créer des flux, mais de construire une logique qui vit à l'intérieur des agents.
Il est conçu pour les développeurs qui veulent de la flexibilité sans avoir à reconstruire l'infrastructure. Si vous déployez des agents pour l'assistance, la planification, l'accueil ou les opérations internes, il s'affranchit de vos contraintes et vous laisse travailler.
Caractéristiques principales :
- Flux de travail modulaires : Chaque agent est construit comme un pipeline isolé et réutilisable.
- Routage central : Un routeur visuel orchestre les transferts d'agents et la logique.
- Utilisation d'outils dynamiques : Exécuter du code et appeler des API externes en temps réel
- LLM: Compatible avec les meilleurs modèles de fondation comme OpenAI et Claude
- API-First : Facile d'exposer des agents ou de se connecter avec des CRM, des webhooks, etc.
Prix :
- Plan gratuit : 0 $/mois avec créateur visuel et IA basée sur l'utilisation
- Plan Plus : 89 $/mois avec analyse et suppression de l'image de marque
- Plan d'équipe : 495 $/mois avec des outils de collaboration et un accès basé sur les rôles
2. CrewAI
CrewAI répond à ce besoin d'orchestration, mais sans avoir à construire un moteur d'orchestration complet. Il est conçu autour de la métaphore d'une équipe : vous définissez les rôles, assignez des objectifs et donnez à vos agents des outils et de la mémoire. Ensuite, vous les laissez travailler ensemble pour accomplir une tâche.
Le plus intéressant, c'est la rapidité avec laquelle on peut faire fonctionner quelque chose. En quelques minutes, vous pouvez créer un planificateur, un chercheur et un exécuteur et les faire dialoguer entre eux par étapes structurées.
Ce n'est pas parfait - les flux de travail personnalisés peuvent encore nécessiter un peu de piratage - mais pour la plupart des cas d'utilisation, c'est rapide. Si AutoGen ressemble à la programmation d'un protocole, CrewAI ressemble à l'exécution d'une mission avec une escouade.
Caractéristiques principales :
- Architecture basée sur les rôles : Chaque agent dispose d'un titre, d'un objectif, d'outils et d'une mémoire optionnelle.
- Délégation facile : Un agent planificateur intégré décide de l'ordre des tâches en fonction des objectifs.
- Intégration d'outils : Prise en charge des appels de fonction, des demandes d'API et des outils basés sur le navigateur
- Mémoire partagée : Les agents peuvent se référer et contribuer à un contexte partagé
Prix :
- Plan gratuit : Open-source, sans coût de licence
- Entreprise : Pas de cotation publique - des plans payants sont prévus lorsque le produit hébergé arrivera à maturité.
3. SDK des agents OpenAI
Anciennement appelé OpenAI Swarm, le SDK OpenAI Agents est la première étape réelle d'OpenAIdans l'infrastructure d'agents de première partie. Il est conçu pour permettre aux développeurs de construire des flux de travail multi-agents structurés en utilisant des modèles OpenAI , avec des transferts, des outils et de la mémoire intégrés dans le cadre.
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Chaque agent reçoit ses instructions, ses outils et ses garde-fous, et vous orchestrez la manière dont ils se transmettent les tâches. Il s'agit encore d'un stade précoce, mais l'expérience semble bien rodée. Vous bénéficiez d'un traçage intégré, d'une gestion du contexte et de la possibilité de créer des assistants prêts pour la production sans avoir à assembler des frameworks distincts.
Si vous travaillez déjà avec l'API d'OpenAI et que vous souhaitez disposer d'une méthode étroitement intégrée, fondée sur l'opinion, pour créer des agents d'IA, ce SDK vous offre une base solide.
Caractéristiques principales :
- Rôles des agents : Configurer les instructions, les outils et les autorisations pour chaque agent
- Handoffs : Passer le contrôle entre les agents à l'aide d'une logique intégrée
- Traçage : Suivre et déboguer les flux de travail multi-agents grâce à l'inspection visuelle
- Garde-fous : Validation des entrées et des sorties
Prix :
- SDK : Gratuit et open-source sous licence MIT
- Coûts d'utilisation : Payez pour l'utilisation de l'API OpenAI (par exemple, GPT, appels d'outils, stockage de vecteurs).
- Exemples d'outils : Interprète de code : 0,03 $/utilisation, recherche de fichiers : 2,50 $/1k appel d'outil
4. AutoGen
AutoGen est destiné aux personnes qui ont dépassé l'approche "un seul agent avec des outils" et qui ont besoin d'un système dans lequel plusieurs agents se parlent, raisonnent sur l'état et terminent les tâches en équipe. Il est conçu par Microsoft et ressemble davantage à la conception de flux de travail basés sur des agents, sous forme de conversations structurées.
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Il n'est pas facile à utiliser pour les débutants - et il n'essaie pas de l'être. Vous devez câbler chaque partie : les agents, leurs rôles, qui parle quand, comment ils transmettent les messages, et quand s'arrêter. Mais si vous travaillez sur des systèmes d'IA sérieux, avec état, qui ont besoin de transparence et d'un contrôle total, AutoGen vous donne les blocs de construction exacts dont vous avez besoin.
Il convient mieux aux équipes de recherche, aux constructeurs avancés ou à toute personne essayant de modéliser un raisonnement complexe entre plusieurs agents d'intelligence artificielle. Il ne s'agit pas de "configurer un chatbot", mais de concevoir un protocole d'intelligence.
Caractéristiques principales :
- Graphique conversationnel de l'agent : Les agents communiquent par le biais de flux de messagerie structurés au lieu de chaînes statiques.
- Contrôle de l'orchestration : Vous définissez le tour de rôle, l'étendue de la mémoire et les limites des tâches.
- Traçage et débogage : Le traçage intégré vous permet d'inspecter la contribution de chaque agent dans les tâches à plusieurs étapes.
- Utilisation d'outils : Prise en charge d'outils personnalisés et d'appels de fonctions entre les agents
Prix :
- Gratuit et open-source (licence MIT)
- Fonctionne avec n'importe quel point de terminaison LLM OpenAI, Azure, modèles locaux)
5. LangChain
Les agents LangChain vous permettent de créer des flux de travail logiques dans lesquels l'agent choisit l'outil à utiliser à chaque étape. Vous définissez son objectif, ajoutez des outils tels que la recherche, l'exécution de code ou les API, et laissez l'agent raisonner à travers les tâches.
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C'est l'une des configurations les plus souples qui soient, mais elle est aussi très axée sur le code. Vous gérez vous-même la mémoire, le contrôle de flux et la gestion des erreurs. Et bien qu'ils aient introduit un créateur graphes pour l'orchestration visuelle, il n'est pas encore assez mature pour des opérations d'agent complètes ou une visibilité claire du comportement de l'agent.
LangChain est idéal si vous souhaitez une personnalisation complète et que cela ne vous dérange pas d'assembler les choses manuellement. Il est puissant, mais attendez-vous à devoir faire le gros du travail.
Caractéristiques principales :
- Utilisation dynamique des outils : Les agents décident des outils à utiliser en fonction des données fournies.
- Soutien à la mémoire : Ajoutez une mémoire contextuelle pour les conversations plus longues
- Intégration de LangSmith : Tracer, déboguer et surveiller les exécutions en plusieurs étapes
- Hautement extensible : Remplacez les composants ou ajoutez vos outils
Prix :
- LangChain Framework : Libre et gratuit
- LangSmith (optionnel) : Outil de débogage et d'évaluation payant
- Coûts d'utilisation : Dépend des modèles et des outils tiers utilisés.
Leçons tirées de la mise en place de flux de travail pour les agents
La plupart des frameworks d'agents donnent l'impression que l'orchestration consiste simplement à connecter quelques flux et à faire circuler la mémoire. Mais une fois que vous avez plus d'un agent exécutant une logique en direct, les choses commencent à se briser d'une manière inattendue.
Les transferts se font dans le désordre - il y a des fuites de contexte. Les agents se répètent. Et le pire, c'est que vous n'avez aucune idée de l'endroit où le système s'est cassé jusqu'à ce qu'il soit trop tard.
Voici les modèles qui fonctionnent - des choses que l'on n'apprend qu'après avoir expédié quelques systèmes défectueux et remonté le fil du désordre.
Structurer les décisions des agents
Laisser les agents décider de la marche à suivre en fonction du message de l'utilisateur peut sembler être un raccourci intelligent, mais cela conduit rapidement à la confusion. Les flux de travail se déclenchent dans le désordre, des étapes sont sautées et le système devient imprévisible.
Ce qui se passe, c'est que vous laissez le modèle halluciner les actions suivantes. Il ne dispose pas d'une carte claire de votre système. Il devine donc - et il devine mal.
Traitez plutôt vos agents comme des fonctions. Demandez-leur de produire une instruction de contrôle telle que "route to calendar_agent" ou "next step would be verify_info". Votre orchestrateur s'en sert alors pour décider de la suite des événements. Gardez la logique en dehors du modèle - là où vous pouvez lui faire confiance.
Mémoire de l'agent d'exécution
Lorsque les agents partagent trop de contexte, les choses commencent à se gâter. Un agent accomplit une tâche et un autre l'annule en agissant sur des données périmées ou non pertinentes. Plus vous ajoutez de flux de travail, plus le désordre s'installe.
Cela se produit lorsque tous vos agents lisent et écrivent dans la même mémoire. Pas de frontières. Un agent pollue le contexte d'un autre, et soudain les choses se cassent d'une manière difficile à retracer.
Donner à chaque agent son propre contexte. Ne lui transmettez que ce dont il a besoin, rien de plus. C'est comme si vous donniez à chaque agent un mandat de travail ciblé, et non un accès complet à l'historique des discussions de groupe du système.
Dérive de la boucle d'arrêt
Lorsque vous utilisez des paires planificateur-exécuteur, vous créez généralement une boucle : le planificateur décide de ce qui doit se passer, l'exécuteur le fait et le planificateur vérifie le résultat pour décider de la suite.
La boucle s'interrompt parce que le planificateur ne se souvient pas de ce qui a déjà été fait. Pas d'historique des tâches. Aucune liste de contrôle. Il voit simplement l'état actuel et décide de réessayer.
Si vous utilisez des boucles d'agents, vous devez suivre chaque tâche à tour de rôle - qui a exécuté quoi, ce qu'il a renvoyé et si cela a réussi. C'est ainsi que vous empêcherez le système de courir après sa queue.
Renvoyer des résultats structurés
Votre système peut sembler fonctionner - les réponses reviennent et l'agent semble intelligent - mais rien ne se passe en coulisses. L'agent dit quelque chose comme "Voici votre résumé", mais votre orchestrateur n'a aucune idée de ce qu'il doit faire ensuite.
La raison ? Vos agents s'adressent à l'utilisateur, et non au système. Il n'y a pas de sortie lisible par la machine, de sorte que votre couche logique n'a rien à faire.
Have agents return structured outputs — like { "type": "summary", "status": "complete", "next": "send_confirmation" }. That gives your orchestrator something to route. Modern agentic protocols like the Model Context Protocol are trying to standardize this across platforms, but you can start simple.
Suivre l'avancement des tâches
Il arrive que votre système oublie ce qu'il fait. Un utilisateur sort du script, un appel à l'API échoue, et soudain le robot recommence - ou pire, dit qu'il a terminé alors qu'il n'a jamais achevé sa tâche.
Cela se produit parce que vous traitez la mémoire comme la progression d'une tâche. Mais la mémoire n'est qu'un historique - elle ne vous indique pas où vous en êtes dans le flux de travail.
Vous avez besoin d'un état de tâche distinct qui indique ce qui a été fait, ce qui est en suspens et quel est l'objectif. De cette façon, même si quelque chose se casse, vous pouvez reprendre le processus à mi-parcours et terminer la tâche proprement.
Start building an agentic system
Botpress vous donne tout ce dont vous avez besoin pour construire et orchestrer des agents basés sur des rôles - des flux de travail modulaires, une mémoire en temps réel, l'utilisation d'outils, et un contrôleur autonome qui relie le tout. Vous définissez la logique. Les agents font le travail.
Que vous construisiez un assistant d'assistance, un flux de réservation ou un robot d'exploitation interne, vous pouvez commencer par quelques flux de travail et les faire évoluer au fur et à mesure que votre système devient plus intelligent.
Commencez à construire maintenant - c'est gratuit.
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