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Comparaisons
Framework vs framework, agents vs workflows — ce qui casse en prod et quoi choisir.
- AutoGPT vs agents de production (comparatif) + code★★☆AutoGPT a rendu les agents populaires. Les agents de prod ont des budgets, des stop reasons, une gouvernance et des tests. Voici la différence quand tu paies des factures.
- CrewAI vs LangGraph (comparatif production) + code★★☆CrewAI vise l’orchestration multi‑agent par rôles. LangGraph vise des machines à états explicites. Ce qui casse en prod, ce qui s’opère le mieux, et comment migrer proprement.
- LangGraph vs AutoGPT (comparatif production) + code★★☆AutoGPT est un style ‘agent autonome’ qui improvise. LangGraph est un flow/state machine explicite. En prod : opérabilité, stop reasons, tests et rollback.
- Agents LLM vs workflows (comparatif production) + code★★☆Les agents sont des boucles qui prennent des décisions. Les workflows sont des exécutions déterministes (ou presque). En prod, la question est : où mets-tu l’incertitude ?
- OpenAI Agents vs agents custom (comparatif production) + code★★☆Framework ‘agents’ géré vs implémentation custom. En prod : contrôle, observabilité, portabilité et capacité à stopper vite quand ça part en vrille.
- PydanticAI vs LangChain Agents (comparatif production) + code★★☆PydanticAI pousse vers des I/O typées et des invariants. LangChain Agents pousse vers l’orchestration flexible. En prod : validation, replay, et contrôle des outils.