Glossaire

Crew AI

Qu’est-ce que Crew AI ?

CrewAI est un framework open source en Python qui permet de réunir plusieurs agents d'IA en une équipe (« crew »). Chaque agent reçoit un rôle, un objectif et des outils adaptés ; les tâches sont réparties et les résultats transmis. Des « flows » permettent en outre des processus pilotés et déclenchés par des événements. Exemple : un agent de recherche rassemble des informations, puis un agent de rédaction en tire un rapport.

Ce que fait KI.ordo

Dans KI.ordo, vous pouvez relier plusieurs agents sans programmer : un flux les sollicite l'un après l'autre grâce au bloc « Interroger un agent ».

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Thèmes

multi-agents
framework
open source

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Termes associés

LangChain

LangChain est un framework open source pour Python et JavaScript qui permet aux développeurs de créer des applications fondées sur des modèles de langage. Il offre des interfaces unifiées vers de nombreux fournisseurs de modèles ainsi que des briques pour l'appel d'outils, les agents, le traitement de documents et la génération augmentée par récupération. Depuis la version 1.0 (octobre 2025), les agents de LangChain reposent sur LangGraph. Usages typiques : chatbots qui interrogent des documents internes ou agents qui appellent des services externes.

Framework
Développement
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LangGraph

LangGraph est un framework open source de l'écosystème LangChain qui permet de modéliser des agents IA et des processus en plusieurs étapes sous forme de graphe de nœuds et d'arêtes. Un état partagé est transmis d'étape en étape ; boucles, embranchements, sauvegarde d'états intermédiaires et interruptions pour validation humaine sont prévus. La version 1.0 est sortie en octobre 2025. Exemple : un agent qui fait une recherche, rédige un brouillon et attend une validation avant l'envoi.

Framework
Agents
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Agents intelligents

Un agent intelligent est un système qui perçoit son environnement, traite des informations et choisit lui-même ses actions pour atteindre un objectif. Aujourd'hui, le terme désigne surtout des logiciels fondés sur de grands modèles de langage, qui suivent des instructions, exploitent des connaissances et appellent des outils comme une recherche ou une API. Le degré d'autonomie d'un agent doit être défini de façon réfléchie. Exemple : un agent répond aux questions des clients à partir de la documentation produit.

Agents
Autonomie
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Chaînage de modèles

Le chaînage de modèles (model chaining) consiste à enchaîner plusieurs modèles ou étapes d’IA, de sorte que la sortie d’une étape devient l’entrée de la suivante. Les tâches complexes sont ainsi découpées en sous-tâches maîtrisables, que l’on peut vérifier et améliorer séparément. Exemple : une étape résume la demande d’un client, une deuxième l’attribue à un service et une troisième rédige la réponse.

orchestration
flux
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