AgentKit vs LangGraph : Quel framework d'agent IA vous convient le mieux en 2025 ?

Si vous envisagez de créer un agent IA capable de réellement faire des choses, vous avez probablement entendu deux noms revenir souvent : le nouvel AgentKit d'OpenAI et le puissant LangGraph, qui est open-source.

Choisir entre les deux n'est pas qu'un simple détail technique. C'est une décision stratégique qui affecte les ressources de votre équipe, votre flexibilité et la vitesse à laquelle vous pouvez mettre un outil utile entre les mains de vos utilisateurs. Ce guide va décortiquer le choix AgentKit vs LangGraph en des termes simples, que vous soyez un développeur plongé dans le code ou un dirigeant d'entreprise essayant simplement de prendre la bonne décision.

Nous aborderons également une question plus large : créer un agent personnalisé de A à Z est-il vraiment le bon choix pour vous ? Ou une plateforme dédiée pourrait-elle vous offrir de meilleurs résultats, plus rapidement ?

Qu'est-ce qu'un framework d'agent IA ?

Commençons par les bases, car le terme « agent IA » est utilisé pour beaucoup de choses. Un agent est plus qu'un simple chatbot. C'est un système capable de comprendre un objectif, d'élaborer un plan, puis d'utiliser des outils (comme les API de votre entreprise ou les bases de données internes) pour réellement exécuter ce plan. Voyez-le comme un assistant intelligent qui ne se contente pas de parler, mais qui agit.

Un framework est la boîte à outils que les développeurs utilisent pour construire ces agents. C'est l'échafaudage qui leur évite d'avoir à coder chaque petite pièce en partant de zéro. Un bon framework s'occupe du plus gros du travail, comme :

• Se connecter à un grand modèle de langage (LLM) comme GPT-4 ou Claude.

• Définir les outils que l'agent peut utiliser pour accomplir des tâches.

• Gérer la mémoire de l'agent pour qu'il sache ce qui se passe d'une étape à l'autre.

• Créer la boucle où l'agent pense, agit et observe les résultats.

Qu'est-ce qu'AgentKit d'OpenAI ?

AgentKit est la suite d'outils tout-en-un officielle d'OpenAI, conçue pour accélérer la création d'agents, surtout si vous êtes déjà dans leur écosystème. Elle combine leur SDK Agents (pour le code), un constructeur d'agents visuel, et quelques outils intégrés pour les tests et la sécurité.

L'idée maîtresse d'AgentKit est la simplicité et la rapidité. C'est un framework léger avec une courbe d'apprentissage faible, ce qui le rend assez accueillant pour les développeurs qui débutent avec les agents.

Quels sont ses avantages ?

• Il est incroyablement facile de faire fonctionner un agent de base avec seulement quelques lignes de code.

• Vous bénéficiez d'une connexion fluide aux modèles d'OpenAI et à leurs outils exclusifs comme Code Interpreter.

• Il est fourni avec des outils de suivi et de débogage intégrés pour vous aider à voir ce que l'agent pense.

Quels sont les inconvénients ?

• Dépendance vis-à-vis d'un fournisseur : C'est le gros inconvénient. AgentKit est directement lié à la stack OpenAI. Si vous décidez un jour d'essayer un modèle d'Anthropic ou une option open-source, vous devrez envisager une réécriture complète.

• Moins de contrôle : Cette simplicité a un prix. Vous renoncez à une partie du contrôle détaillé dont vous pourriez avoir besoin pour des systèmes d'entreprise plus complexes ou critiques.

Qu'est-ce que LangGraph ?

LangGraph est une extension de LangChain, l'une des bibliothèques open-source les plus populaires pour créer des applications avec des LLM. Si AgentKit mise tout sur la simplicité, LangGraph mise tout sur le contrôle explicite et la garantie d'un fonctionnement fiable.

Il vous oblige à penser aux flux de travail de l'agent comme à une machine à états ou un organigramme. En tant que développeur, vous définissez chaque étape, décision et chemin possibles que l'agent peut emprunter. Cela vous donne un contrôle complet et prévisible sur la logique de l'agent, ce qui est indispensable pour les tâches compliquées.

Quels sont ses avantages ?

• Indépendant du modèle : LangGraph s'entend bien avec n'importe quel fournisseur de LLM, que ce soit OpenAI, Anthropic ou un modèle que vous hébergez vous-même. Vous n'êtes pas lié à un seul fournisseur.

• Hautement personnalisable : Il vous permet de contrôler chaque petit élément de l'agent, ce qui en fait un excellent choix pour créer des systèmes complexes et à états où vous ne pouvez pas vous permettre d'avoir des surprises.

• Forte communauté : Il est soutenu par l'immense et très active communauté LangChain, vous pouvez donc généralement trouver des exemples et de l'aide lorsque vous en avez besoin.

Quels sont les inconvénients ?

• Courbe d'apprentissage abrupte : Inutile de le cacher. LangGraph exige que vous compreniez vraiment ses concepts (comme les graphes, les nœuds et la gestion d'état) et nécessite une solide expertise de développeur pour être bien maîtrisé.

• Un gros projet d'ingénierie : Construire, déployer et entretenir un agent LangGraph est un travail d'ingénierie considérable. C'est un véritable engagement en termes de temps et de personnel.

AgentKit vs LangGraph : une comparaison directe

Examinons les différences pratiques qui comptent vraiment lorsque vous essayez de choisir entre ces deux options.

Architecture et expérience de développement

LangGraph vous offre ce que l'on pourrait appeler un flux de travail « explicite ». Vous dessinez un graphe visuel où vous contrôlez chaque chemin que l'agent pourrait emprunter. Cela rend le comportement de l'agent prévisible et plus facile à déboguer, mais c'est aussi plus rigide et signifie que vous devez planifier beaucoup plus en amont.

AgentKit, d'autre part, utilise une boucle plus « implicite » et minimaliste. Le LLM a plus de liberté pour décider quel outil utiliser ensuite. C'est plus flexible et beaucoup plus rapide à mettre en place, mais cela peut aussi conduire à un comportement moins prévisible, ce qui peut être un peu effrayant dans un contexte professionnel.

Caractéristique	AgentKit	LangGraph
Flux de contrôle	Implicite, piloté par le LLM	Explicite, graphe défini par le développeur
Courbe d'apprentissage	Faible	Élevée
Flexibilité	Modérée (dans l'univers d'OpenAI)	Très élevée (indépendant du modèle et des outils)
Idéal pour	Prototypage rapide, agents simples	Systèmes complexes, fiables et à états

Écosystème et intégrations

Parce que LangGraph fait partie de l'univers LangChain, il peut puiser dans un vaste écosystème de centaines d'intégrations créées par la communauté pour différents modèles, bases de données et API. Le piège ? C'est vous, le développeur, qui devez tout connecter et vous assurer que cela fonctionne.

L'écosystème d'AgentKit est beaucoup plus petit et entièrement centré sur OpenAI. Il fonctionne parfaitement avec les propres outils d'OpenAI dès le départ, mais connecter des services tiers nécessite d'écrire du code personnalisé.

Le vrai casse-tête avec l'un ou l'autre de ces frameworks est que la connexion aux systèmes les plus importants de votre entreprise est un projet énorme. Se connecter à des services d'assistance comme Zendesk ou Freshdesk, à des bases de connaissances internes comme Confluence ou Notion, et à des outils de chat comme Slack demande un effort d'ingénierie considérable. C'est une autre histoire avec des plateformes comme eesel AI, qui offrent des intégrations en un clic capables d'unifier toutes vos connaissances instantanément sans que vous ayez à écrire une seule ligne de code.

Préparation à la production et tests

AgentKit est livré avec des « garde-fous » (Guardrails) intégrés pour la sécurité et un framework « Evals » pour tester les performances de l'agent. C'est pratique, mais cela vous enferme également dans la manière de faire d'OpenAI.

Avec LangGraph, vous devez créer vos propres couches de test et de sécurité à partir de zéro. Il fonctionne bien avec des outils tiers comme LangSmith pour le suivi, ce qui vous donne plus de contrôle mais signifie aussi plus de travail de configuration.

Cela soulève une question importante : comment savoir si un agent construit sur mesure est vraiment prêt pour vos clients ? Mettre en service un nouvel agent sur un canal de support est extrêmement risqué. C'est là que le puissant mode de simulation d'eesel AI s'avère utile. Vous pouvez tester votre IA sur des milliers de tickets de support passés de votre équipe pour obtenir une prévision réelle de ses performances et de son taux de résolution avant même qu'il ne parle à un seul client.

Tarifs AgentKit vs LangGraph : le coût réel de la création à partir de rien

C'est là que le dilemme « construire ou acheter » devient vraiment intéressant. Le prix affiché pour ces frameworks peut être trompeur.

LangGraph (Open source)

Le framework lui-même est gratuit, mais ce n'est que la partie émergée de l'iceberg. Votre coût total de possession inclura :

• Coûts des API LLM : Vous payez votre fournisseur de modèles (comme OpenAI ou Anthropic) pour chaque appel API effectué par votre agent.

• Coûts d'infrastructure : Vous êtes responsable de l'hébergement, de la mise à l'échelle et de la maintenance de l'application vous-même.

• Salaires des développeurs : C'est souvent le coût le plus important. Construire et maintenir un agent personnalisé nécessite des ingénieurs spécialisés et coûteux, et des mois de leur temps.

OpenAI AgentKit (Basé sur l'utilisation)

Il n'y a pas de frais initiaux pour AgentKit, mais les coûts peuvent être très variables. Vous payez pour :

• Les jetons de modèle utilisés dans chaque interaction.

• Des frais par outil pour l'utilisation de choses comme Code Interpreter ou File Search.

• Des frais de stockage de données pour tous les fichiers que l'agent doit consulter.

Ce modèle peut entraîner des factures surprises désagréables, surtout pendant les mois de forte activité où votre volume de support augmente.

Une capture d'écran de la page de tarification d'OpenAI AgentKit, illustrant les coûts basés sur l'utilisation dans la comparaison AgentKit vs LangGraph.

L'avantage de la plateforme

Ces deux approches « faites-le vous-même » entraînent des coûts imprévisibles et nécessitent un investissement lourd et continu en ingénierie. D'un autre côté, une plateforme comme eesel AI offre une tarification claire et prévisible. Nos forfaits sont basés sur un nombre défini d'interactions IA, et nous n'avons aucun frais par résolution. Cela signifie que vos coûts restent stables et prévisibles, même lorsque votre volume de support augmente et que votre agent résout plus de tickets.

Créer un agent personnalisé est-il pertinent pour votre équipe de support ?

Soyons honnêtes. AgentKit et LangGraph sont des outils puissants pour les développeurs. Ils sont le bon choix pour les équipes d'ingénierie qui créent de nouvelles applications ou de nouveaux produits où un agent IA personnalisé est la fonctionnalité principale.

Mais si vous faites partie d'une équipe de support client, d'ITSM, ou d'assistance interne, votre objectif n'est pas de construire un framework IA. C'est de répondre aux questions plus rapidement, de réduire le travail manuel et de rendre vos utilisateurs plus heureux. Pour ces équipes, construire un agent à partir de zéro avec des outils de développement est souvent un détour lent, coûteux et risqué par rapport à cette mission principale.

C'est là qu'une plateforme spécialisée et conçue à cet effet brille vraiment. eesel AI est conçue de A à Z spécifiquement pour l'automatisation du support. Au lieu de vous forcer à devenir une équipe d'ingénierie IA, vous obtenez :

• Une configuration entièrement en libre-service : Vous pouvez passer de l'inscription à un agent IA entièrement fonctionnel dans votre service d'assistance en quelques minutes, pas en quelques mois. Aucun appel commercial ou démo obligatoire n'est requis.

• Un contrôle total dans une interface utilisateur simple : Utilisez notre éditeur de prompts et notre moteur de flux de travail faciles à utiliser pour définir la personnalité de votre IA, établir des règles d'escalade et lui donner des actions personnalisées, le tout sans toucher à une seule ligne de code.

• Une unification instantanée des connaissances : Avec des intégrations en un clic, vous pouvez automatiquement former l'IA sur les tickets passés de votre service d'assistance, les articles de votre base de connaissances et les documents provenant de toute votre entreprise.

Choisissez le bon outil pour la tâche

Alors, AgentKit ou LangGraph ? Si vous avez besoin d'un framework flexible et indépendant du modèle pour un système personnalisé vraiment complexe et que vous avez l'équipe d'ingénierie pour le soutenir, LangGraph est le choix puissant. Si vous voulez construire rapidement un prototype pour un agent plus simple au sein de l'écosystème OpenAI et que vous êtes à l'aise avec les compromis, AgentKit est un excellent point de départ.

Mais ce qu'il faut retenir, c'est que ces deux options sont fondamentalement des frameworks pour développeurs destinés à la création à partir de zéro.

Pour les équipes de support qui ont besoin de résultats immédiats, le choix ne se situe pas vraiment entre AgentKit et LangGraph. Il se situe entre la création à partir de zéro et l'utilisation d'une plateforme éprouvée. eesel AI vous offre toute la puissance d'un agent formé sur mesure avec la simplicité et la rapidité d'un outil en libre-service. Vous pouvez voir à quelle vitesse vous pouvez automatiser votre support en commençant un essai gratuit dès aujourd'hui.