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En 2026, l'écosystème des frameworks d'agents IA est marqué par une fragmentation notable, comme le démontre une analyse approfondie de dix frameworks différents. Parmi ceux-ci, on retrouve LangGraph, CrewAI, AutoGen, Semantic Kernel, OpenAI’s Agents SDK, PydanticAI, Haystack Agents, LlamaIndex Workflows, Atomic Agents, et DSPy. Chaque framework se distingue par ses choix uniques en matière de contrôle, d'abstraction, de style d'orchestration, de comportement d'appel des outils, et de gestion de l'état et de la mémoire.
L'un des principaux défis identifiés est la gestion désordonnée des appels d'outils, notamment en ce qui concerne les sémantiques d'arrêt, de reprise et d'erreur. De plus, la gestion de l'état et de la mémoire est souvent sous-estimée, nécessitant fréquemment une logique d'enveloppe supplémentaire. La complexité de l'orchestration tend également à se dégrader rapidement lorsqu'on dépasse quelques agents.
Parmi les frameworks, PydanticAI et DSPy se démarquent grâce à leurs capacités de sorties structurées. Cependant, la qualité du débogage, de l'observabilité et de la documentation varie considérablement, de nombreux frameworks n'étant pas conçus pour offrir une visibilité inter-framework sur le cycle de vie.
Pour choisir le bon framework, il est crucial de considérer des critères pratiques tels que l'adéquation du framework au problème spécifique, l'empreinte d'intégration et de dépendance, le support des modèles locaux et des fournisseurs, ainsi que la préparation à la production et la stabilité. Il ne s'agit pas simplement de cocher des fonctionnalités, mais de répondre aux contraintes immédiates.
En conclusion, il est recommandé de commencer par des boucles d'appel de fonctions plus simples lorsque l'orchestration n'est pas nécessaire et de rester attentif à l'évolution continue du marché.
