Comparatif des frameworks et SDK d’agents
Seize façons de créer ou d’exécuter un agent : 14 frameworks et SDK de code, une plateforme low-code et un assistant prêt à l’emploi. Chaque fonctionnalité a été vérifiée dans la documentation officielle le 1 October 2026. Un point d’interrogation indique que nous n’avons pas pu la confirmer.
Tableau comparatif des fonctionnalités
| Framework | Langages | Tous les modèles | Client MCP | Serveur MCP | Multi-agent | Exécutions durables | Approbation humaine | Traçage | Évaluations | Étoiles GitHub |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| OpenAI Agents SDK | Python | Oui | Oui | Non confirmé | Oui | Oui | Oui | Oui | Non | 29,8k |
| OpenAI Agents SDK (JS) | TypeScript, JavaScript | Oui | Oui | Non confirmé | Oui | Non confirmé | Oui | Oui | Non | 3,9k |
| Claude Agent SDK | Python, TypeScript | Non | Oui | Non confirmé | Oui | Non confirmé | Oui | Oui | Non | 8,2k |
| Google ADK | Python, TypeScript, Go, Java, Kotlin | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui | 21,7k |
| Microsoft Agent Framework | Python, C#, .NET, Go | Oui | Oui | Non confirmé | Oui | Oui | Oui | Oui | Non confirmé | 13,9k |
| LangGraph | Python, TypeScript, JavaScript | Oui | Oui | Non confirmé | Oui | Oui | Oui | Oui | Non | 42,6k |
| CrewAI | Python | Oui | Oui | Non confirmé | Oui | Oui | Oui | Oui | Non confirmé | 59,3k |
| LlamaIndex | Python, TypeScript | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui | Non confirmé | Non confirmé | 52,4k |
| Pydantic AI | Python | Oui | Oui | Non confirmé | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui | 20,3k |
| Mastra | TypeScript | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui | 28,5k |
| Vercel AI SDK | TypeScript | Oui | Oui | Non confirmé | Oui | Oui | Oui | Non confirmé | Non confirmé | 27,1k |
| smolagents | Python | Oui | Oui | Non confirmé | Oui | Non confirmé | Non confirmé | Non confirmé | Non | 29,6k |
| Agno | Python | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui | Non confirmé | 42,4k |
| Strands Agents | Python, TypeScript | Oui | Oui | Non confirmé | Oui | Non confirmé | Oui | Oui | Oui | 8,6k |
| Dify | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui | Non confirmé | Non confirmé | 157,7k | |
| OpenClaw | TypeScript | Oui | Non confirmé | Non confirmé | Oui | Oui | Non confirmé | Non confirmé | Non | 391,1k |
Lequel choisir
Python, exécutions longues qui doivent survivre aux redémarrages → LangGraph ou Pydantic AI
LangGraph enregistre des checkpoints du graphe dans Postgres ou SQLite et reprend après une panne. Pydantic AI s’intègre à sept moteurs d’exécution durable, dont Temporal et DBOS, et valide chaque sortie selon un type.
TypeScript, une seule stack pour tout → Mastra
Mastra regroupe les agents, les workflows avec suspension et reprise, la mémoire, les évaluateurs et un serveur MCP dans un seul package. Si vous avez surtout besoin de boucles d’appels d’outils derrière une interface Next.js en streaming, le Vercel AI SDK est une option plus ciblée.
Azure, .NET ou migration depuis AutoGen → Microsoft Agent Framework
C’est le successeur officiel d’AutoGen et de Semantic Kernel. Il propose des SDK Python et C#, des workflows de graphe avec checkpoints et OpenTelemetry intégré.
Plusieurs langages ou Google Cloud → Google ADK
ADK est la seule option de ce comparatif à proposer des SDK Java et Kotlin, en plus de Python, TypeScript et Go. Ses huit fonctionnalités ont aussi toutes été confirmées, y compris les évaluations.
Claude qui travaille sur de vrais fichiers → Claude Agent SDK
Il intègre le harness de Claude Code à votre propre programme, avec des outils pour les fichiers et le shell, des permissions, des hooks et des sous-agents. Il utilise uniquement les modèles Claude, via Anthropic, Bedrock, Google Cloud ou Foundry.
Sans coder de framework → Dify, ou OpenClaw pour un assistant prêt à l’emploi
Dify permet de créer des agents et des workflows dans un éditeur visuel, puis de les publier sous forme d’API ou de serveurs MCP. OpenClaw est un assistant complet que vous hébergez et auquel vous envoyez des messages depuis des applications de chat ; ce n’est pas une base pour créer vos propres solutions.
Tous les frameworks du tableau
OpenAI Agents SDK
Le SDK Python open source d’OpenAI pour les agents, volontairement minimal, avec les transferts, les garde-fous, les sessions et le traçage intégrés. Il utilise les modèles OpenAI par défaut, mais peut faire appel à d’autres fournisseurs. Il prend en charge les exécutions durables grâce à une intégration Temporal passée en disponibilité générale en mars 2026.
OpenAI Agents SDK (JS)
Le portage TypeScript et JavaScript de l’Agents SDK d’OpenAI, avec les mêmes agents, handoffs, validations et traces. Il ajoute des agents vocaux en temps réel qui s’exécutent dans le navigateur via WebRTC, tandis que l’intégration de persistance durable Temporal reste réservée à Python.
Claude Agent SDK
Le SDK d’Anthropic fournit le harness de Claude Code, avec des outils de gestion de fichiers et d’exécution shell, des permissions, des hooks, des sous-agents et des skills, le tout dans votre propre programme Python ou TypeScript. Contrairement aux autres solutions de cette liste, il fonctionne uniquement avec les modèles Claude, et son utilisation est régie par les conditions commerciales d’Anthropic.
Google ADK
L’Agent Development Kit de Google propose des SDK pour Python, TypeScript, Go, Java et Kotlin, avec l’évaluation intégrée au cœur du framework. Pensé d’abord pour Gemini, il prend aussi en charge d’autres modèles via des adaptateurs et se déploie sur Agent Runtime dans Google Cloud.
Microsoft Agent Framework
Le framework d'agents de Microsoft pour Python et .NET, développé par les équipes Semantic Kernel et AutoGen, est disponible en version générale depuis avril 2026. Il associe des agents typés à des workflows sous forme de graphes qui enregistrent des points de reprise, reprennent l'exécution et attendent une intervention humaine. Un SDK Go est en préversion publique.
LangGraph
La bibliothèque bas niveau de LangChain pour créer des agents sous forme de graphes explicites, avec l'état sauvegardé à des points de reprise et les interruptions au cœur du système. create_agent de LangChain v1 s'appuie dessus lorsqu'une boucle préconstruite suffit.
CrewAI
Un framework Python pour créer des équipes d’agents qui jouent des rôles et se délèguent des tâches, orchestrées par des Flows événementiels. Les Flows ajoutent la persistance et les retours humains, et la CLI permet de déployer directement sur le service CrewAI AMP géré.
LlamaIndex
LlamaIndex associe ses outils d’analyse et de récupération de documents à des workflows d’agents événementiels en Python et TypeScript. Les workflows peuvent se mettre en pause pour attendre une intervention humaine, conserver leur état et être exposés comme serveurs MCP ou déployés sur LlamaCloud.
Pydantic AI
Un framework Python pour agents de l’équipe Pydantic, conçu autour des annotations de type, des sorties structurées validées et de l’injection de dépendances. Il se distingue par son exécution durable sur sept moteurs, de Temporal à Airflow, et inclut Pydantic Evals.
Mastra
Un framework TypeScript qui regroupe agents, workflows avec suspension et reprise, mémoire, évaluations et interface Studio dans un seul package. Il s’intègre aux applications Next.js, Express ou Hono ; le cœur est sous licence Apache-2.0, tandis que les répertoires ee/ utilisent une licence commerciale.
Vercel AI SDK
La boîte à outils TypeScript de Vercel, indépendante des fournisseurs, dont ToolLoopAgent est la principale classe d’agent depuis AI SDK 7. Elle associe les boucles d’outils à des aides d’interface en streaming, et WorkflowAgent ajoute des exécutions qui survivent aux redémarrages.
smolagents
La petite bibliothèque Python de Hugging Face, d’environ un millier de lignes, permet à son CodeAgent d’écrire ses actions en Python. Ce code s’exécute dans des sandbox comme Modal, E2B ou Docker. Les agents et les outils peuvent être partagés sur le Hub.
Agno
Un framework et un runtime Python : le SDK permet de créer des agents, des équipes et des workflows, et AgentOS les expose sous forme d’application FastAPI sur votre propre infrastructure. Les sessions, la mémoire et les traces restent dans votre base de données. Une interface Control Plane hébergée s’y connecte depuis le navigateur.
Strands Agents
Un SDK AWS pour Python et TypeScript où le modèle pilote la boucle et où l’agent s’exécute dans votre propre processus, sans plan de contrôle. Amazon Bedrock est le fournisseur par défaut, et Bedrock AgentCore Runtime est la voie de déploiement.
Dify
Une plateforme auto-hébergeable pour créer des agents LLM et des workflows dans un éditeur visuel, sans écrire de code pour un framework. Depuis la v1.6.0, elle prend en charge MCP dans les deux sens : une application peut appeler des outils MCP et être publiée comme serveur MCP.
OpenClaw
Un assistant IA prêt à l’emploi et auto-hébergé, auquel vous envoyez des messages depuis WhatsApp, Telegram, Slack, Discord, iMessage et d’autres services. Ce n’est pas un framework pour créer votre propre agent et, par conception, aucun service hébergé ne s’interpose.
Questions sur les frameworks d’agents
Quel est le meilleur framework d’agent IA en 2026 ?
Il n’y a pas de vainqueur unique : le bon choix dépend de votre langage, de votre cloud et de la durée de vos exécutions. Google ADK et Mastra sont les deux seuls frameworks du tableau dont les huit fonctionnalités ont été confirmées. Pour Pydantic AI, LangGraph et CrewAI, une ou deux fonctionnalités restent à confirmer. Commencez donc par filtrer par langage, puis comparez les options restantes.
Quels frameworks d’agents prennent en charge MCP ?
Les 14 frameworks de code de ce comparatif, ainsi que Dify, peuvent appeler des outils sur des serveurs MCP. Moins nombreux sont ceux qui documentent l’exposition de votre propre agent sous forme de serveur MCP : Google ADK (to_mcp_server()), LlamaIndex (workflow_as_mcp), Mastra (MCPServer), Agno (via AgentOS) et Dify. Nous n’avons pas pu confirmer la prise en charge de MCP par OpenClaw dans sa documentation.
AutoGen est-il obsolète ?
AutoGen est en mode maintenance. Sa dernière version était python-v0.7.5, publiée en septembre 2025. Microsoft Agent Framework 1.0, disponible de manière générale depuis le 3 avril 2026, est le successeur officiel d’AutoGen et de Semantic Kernel. Semantic Kernel v1 continuera à recevoir des correctifs critiques pendant au moins un an après cette date.
OpenAI Agent Builder va-t-il fermer ?
Oui. Le 3 juin 2026, OpenAI a annoncé la fermeture progressive d’Agent Builder et de son produit Evals. Les deux fermeront le 30 novembre 2026. ChatKit reste disponible, mais vous devez gérer son backend vous-même, par exemple avec l’Agents SDK. L’Agents SDK open source est une bibliothèque distincte qui continue de publier des versions ; la version 0.22.3 est sortie le 17 septembre 2026.
Quels frameworks d’agents prennent en charge l’exécution durable ?
LangGraph (checkpointers), Pydantic AI (sept moteurs, de Temporal à Airflow), Microsoft Agent Framework (Durable Extension), l’OpenAI Agents SDK pour Python (Temporal) et le Vercel AI SDK (WorkflowAgent) le documentent tous. Mastra et Dify peuvent mettre un workflow en pause et le reprendre plus tard. Pour le Claude Agent SDK, Strands Agents et l’OpenAI JS SDK, nous avons trouvé des sessions reprenables, mais pas de moteur d’exécution durable.
Que signifie un point d’interrogation dans le tableau ?
Cela signifie que nous n’avons pas pu confirmer la fonctionnalité dans la documentation officielle au 1er octobre 2026, et non qu’elle est absente. Un cercle vide indique que la bibliothèque ne propose pas cette fonctionnalité en natif, même si un produit distinct la prend en charge, comme LangSmith pour les évaluations LangGraph.