comparaison synthétique entre CrewAI, LangChain et n8n

 

comparaison synthétique entre CrewAI, LangChain et n8n, en mettant en lumière leurs objectifs, rôles, cas d'usage et complémentarités :

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Critère	CrewAI	LangChain	n8n
Type	Framework d’agents IA collaboratifs	Framework de chaînage de LLMs & outils	Automatisation visuelle de workflows (low-code)
But principal	Orchestrer plusieurs agents spécialisés	Créer des pipelines d’IA personnalisés	Connecter et automatiser des outils/API sans coder
Langage	Python	Python	Interface web (low-code)
Fonction IA	Agents LLM autonomes + mémoire + rôles	Intégration LLM + tools + memory	Intégration possible avec LLMs via nodes externes
Approche	Collaboration multi-agent, rôles définis	Chaînage logique de composants IA	Enchaînement de blocs/étapes conditionnels
Niveau technique	Moyen à avancé	Moyen à avancé	Débutant à intermédiaire
Use cases typiques	Création de contenu, support, agents métiers	RAG, agents, chatbots intelligents	CRM, Slack, Google Sheets, bots, reporting
Interopérabilité	S’intègre bien avec LangChain, APIs	Forte compatibilité avec CrewAI, OpenAI, etc.	Compatible avec CrewAI et LangChain via HTTP/API
Interface	Code ou interface graphique (beta)	Code (Python)	Interface visuelle drag & drop
Licence	Open Source	Open Source	Open Source

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Complémentarité des trois outils :

• CrewAI gère les agents : qui fait quoi, quand et comment.

• LangChain gère l'intelligence : comment raisonner, où chercher l’info, quels outils appeler.

• n8n gère l'exécution et l'automatisation : comment déclencher tout ça, comment intégrer dans un workflow métier réel.

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Exemple de combinaison :

Un agent RH dans CrewAI :

• utilise LangChain pour analyser un CV avec un outil de RAG,

• et déclenche via n8n une notification Slack ou une mise à jour Google Sheets.