Un agent unique montre vite ses limites lorsque les tâches deviennent nombreuses ou très spécialisées. Avec LangChain et LangGraph, il est possible de construire une équipe d’agents IA capables de collaborer, de partager le contexte et de répartir l’exécution d’un workflow complexe.
Pourquoi passer à une architecture multi-agent ?
L’approche multi-agent attribue des responsabilités précises à plusieurs agents spécialisés plutôt que de tout confier au même composant. Cette organisation pose toutefois une question essentielle d’ingénierie du contexte : chaque agent doit recevoir les informations utiles à sa mission et transmettre correctement le résultat de son travail.
Quatre architectures à connaître
Le tutoriel présente d’abord le pattern Supervisor. Un superviseur coordonne des subagents spécialisés et leur délègue les tâches adaptées. Les handoffs proposent une autre dynamique : la conversation passe d’un agent à un autre selon les besoins.
Le routeur analyse quant à lui une requête pour l’orienter vers le bon agent. Certains scénarios permettent aussi d’exécuter plusieurs agents en parallèle. Enfin, l’approche par Skills complète ce panorama des architectures disponibles. Le choix dépend donc de la manière dont les agents doivent collaborer et gérer le contexte.
Construire le workflow avec LangGraph
La partie pratique met en œuvre ces concepts en Python. Elle couvre une architecture avec subagents et superviseur, un système de handoffs pour déléguer la conversation, puis un routeur reposant sur StateGraph. L’objectif est de montrer comment sélectionner la bonne organisation avant d’implémenter un workflow multi-agent avec LangChain et LangGraph.
Pour suivre la construction de chaque architecture et découvrir les exemples pratiques en Python, regarde la vidéo complète sur la chaîne Pentiminax.
