Orchestration
Coordination de plusieurs agents IA ou appels de modèles pour accomplir une tâche complexe.
Définition complète
L'orchestration, c'est l'art de faire collaborer plusieurs LLMs ou agents pour résoudre un problème qui dépasse la capacité d'un seul appel. C'est devenu indispensable dès qu'on construit autre chose qu'un simple chatbot.
Patterns d'orchestration courants : - **Pipeline séquentiel** : étape 1 → étape 2 → étape 3. Exemple : extraire des entités → vérifier dans la base → rédiger une réponse. - **Routing** : un LLM "classifieur" décide à quel agent spécialisé envoyer la requête. - **Multi-agents collaboratifs** : un agent "chercheur" trouve l'info, un agent "rédacteur" l'écrit, un agent "relecteur" vérifie. - **Hiérarchique** : un "manager" décompose en sous-tâches, des "workers" les exécutent, le manager synthétise. - **Parallel + voting** : plusieurs modèles répondent en parallèle, on garde la majorité (réduit hallucinations).
Frameworks populaires : - **LangGraph** (LangChain) : orchestration par graphe, très flexible, courbe d'apprentissage moyenne - **CrewAI** : orchestration multi-agents avec rôles définis, simple à prototyper - **AutoGen** (Microsoft) : conversations multi-agents asynchrones - **OpenAI Swarm** : minimaliste, juste les primitives essentielles - Approche custom : Python ou TypeScript pur, sans framework — souvent suffisant et plus maintenable
La règle d'or : ne pas orchestrer pour orchestrer. Si un seul appel LLM bien promptée fait le job, c'est toujours plus simple, moins cher, plus fiable.
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