LangGraph : L’art d’orchestrer des agents IA sans fausses notes

Imaginez que vous êtes chargé de construire une armée d’agents intelligents. Pas des agents secrets. Des agents LLM. Moins trench-coat, plus JSON. Le problème ? C’est un peu comme organiser une réunion entre philosophes, chats et politiciens : tout le monde parle, personne n’écoute, et chacun croit être le chef. Heureusement, LangGraph est là. Une bibliothèque de LangChain qui ne fait pas semblant. Elle orchestre vos agents LLM comme un chef d’orchestre suisse drogué à la précision.

LangGraph, c’est l’outil qui prend l’absurde du multi-agent — l’anarchie joyeuse des LLM qui bavassent dans leur coin — et lui impose une structure. Avec grâce. Avec rigueur. Avec une poigne de fer dans un gant en Latex jetable.

Pourquoi LangGraph, au lieu d’un bon vieux script spaghetti ?

Parce que coder un système multi-agent sans LangGraph, c’est comme tenter de jouer aux échecs avec un poulpe sur un trampoline. Vous pouvez essayer. Vous ne gagnerez pas. LangGraph vous offre :

• Une gestion d’état sans migraine.
• Des flux conditionnels qui obéissent (presque) à vos caprices.
• Des agents qui coopèrent sans qu’il soit nécessaire d’envoyer des menaces de mort en Morse.
• Une structure cyclique, parce que parfois, tourner en rond est une stratégie brillante.

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LangGraph, c’est donc l’outil qui permet à vos LLM d’être à la fois multiples, organisés, utiles et — soyons fous — fonctionnels.

La structure : un graphe, pas un gruyère

Ici, chaque nœud est un agent. Chaque arête, un échange. Un peu comme les discussions de famille, mais avec moins de cris et plus de JSON. Et surtout : un état qui persiste. Car oui, LangGraph gère l’État. Pas celui de Macron — l’autre. Celui des données.

Un nœud peut :

• causer avec un LLM,
• appeler une API,
• triturer de la donnée,
• ou exécuter de la logique d’entreprise, cette chose fumeuse qu’on invoque en réunion pour justifier tout et n’importe quoi.

Les arêtes, elles, définissent qui parle à qui. Et dans quel ordre. Pour éviter que l’agent chargé de répondre ne le fasse avant d’avoir compris la question. Ce genre de détail qui, en IA comme en mariage, fait toute la différence.

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Un exemple simple : construire un chatbot sans devenir fou

LangGraph vous propose de bâtir un chatbot basique en cinq étapes, comme une recette de cuisine, sauf que le plat final ne se mange pas, mais répond. Vous définissez l’état, vous branchez un LLM (ici, AzureChatOpenAI, mais vous avez le droit d’être infidèle), vous ajoutez des nœuds et des arêtes, et bim : vous avez une machine à discuter sans qu’elle parte en boucle ou oublie ce que vous venez de dire. Ce qui, avouons-le, est déjà mieux que 80 % des humains.

LangGraph pour les téméraires : aller au-delà du chatbot

Vous pouvez ensuite faire joujou avec :

• des nœuds personnalisés (votre logique, vos règles, vos regrets),
• des arêtes conditionnelles (oui, il y a des « if » dans ce monde aussi),
• une gestion d’état externalisée (SQLite, PostgreSQL, ou vos larmes dans un seau S3),
• une tolérance aux erreurs, parce que même les meilleurs agents pètent un plomb de temps en temps.

LangGraph permet même d’implémenter des comportements à la Frankenstein, avec des agents qui se parlent, se répondent, se jugent peut-être, et surtout exécutent des tâches complexes à plusieurs. Comme un service client, mais sans pause café.

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Et dans la vraie vie, à quoi ça sert ?

LangGraph n’est pas un jouet. C’est un outil sérieux. Même si son nom sonne comme une marque de shampooing pour intelligences artificielles.

Vous pouvez l’utiliser pour :

• des chatbots contextuels qui n’ont pas Alzheimer,
• des agents autonomes qui bossent pendant que vous dormez,
• des systèmes multi-agents pour gérer des chaînes logistiques (ou logiques, à vous de voir),
• des workflows automatisés, sans post-it ni sarcasme passif-agressif,
• des moteurs de recommandation, plus fins qu’un algorithme de dating pour introvertis,
• ou des environnements d’apprentissage adaptatifs, où chaque élève croit être le centre du monde (ce qui est probablement vrai).

LangGraph : L’art de coordonner des LLM sans que ça finisse en thérapie de groupe

Imaginez que vous devez coordonner plusieurs agents LLM dans une application un tant soit peu sérieuse. Pas un chatbot qui ressasse les mêmes banalités, non. Un vrai système, avec mémoire, logique, états persistants, plusieurs flux d’exécution… Et vous ? Vous êtes là, à coller des fonctions Python avec du scotch émotionnel, priant pour que tout tienne. Mauvaise idée.

LangGraph est là pour ça. Pas pour vous faire briller à la machine à café, mais pour structurer proprement ce chaos algorithmique qu’on appelle aujourd’hui une « application IA ». C’est une bibliothèque issue de LangChain, conçue pour organiser, exécuter et faire collaborer plusieurs agents LLM de façon fluide. Pensez-y comme à un chef d’orchestre sobre, qui sait ce qu’il fait, dans un monde où les musiciens ont tendance à improviser en Klingon.

Pourquoi LangGraph ? Parce que vos agents sont incapables de se souvenir de ce qu’ils viennent de dire.

LangGraph repose sur une idée simple : pour construire des systèmes multi-agents fonctionnels, il faut un cadre. Pas un PowerPoint. Un vrai cadre exécutable. Dans LangGraph, on travaille avec des graphes d’état orientés. Chaque nœud est un agent (ou une fonction, ou une chaîne LangChain), chaque arête est une transition entre nœuds. Et le tout manipule un état partagé qui évolue à chaque interaction.

Trois piliers structurent le système :

• La structure du graphe : les flux sont explicites, lisibles, organisés. Chaque nœud sait ce qu’il fait et vers qui il doit transmettre l’information.
• La gestion des états : l’état est centralisé, persisté, partagé. Pas besoin de variables globales honteuses ou de hacks crasseux.
• La coordination : les agents sont exécutés dans l’ordre voulu, avec les données nécessaires. Pas d’effet de bord. Pas de surprise.

En d’autres termes : LangGraph vous empêche de faire n’importe quoi. Ce qui, avouons-le, est souvent une bonne nouvelle.

Un exemple simple (et vraiment nouveau) : assistant multiple avec tâches spécialisées

Et si on construisait un assistant à deux cerveaux ? L’un qui reformule les messages de l’utilisateur, l’autre qui analyse si c’est une question, une demande ou un monologue existentiel.

L’idée est simple :

• Un nœud reformulateur qui rend les propos plus clairs.
• Un nœud classificateur qui étiquette le type de message.
• Un routeur pour boucler ou terminer selon le contexte.

Voici comment on construit ça :

from langgraph.graph import StateGraph
from typing_extensions import TypedDict
from typing import Annotated
from langgraph.graph.message import add_messages

# Définir l'état de l'application
class AppState(TypedDict):
    messages: Annotated[list, add_messages]
    type: str

workflow = StateGraph(AppState)

➡️ On stocke l’historique (messages) et une variable type qui contiendra « question », « demande » ou « autre ».

Étape 1 – Le nœud de reformulation

def reformulate_node(state):
    last = state['messages'][-1][1]
    reformulated = f"Pour être clair : {last}"
    return {'messages': [('reformulateur', reformulated)]}

workflow.add_node("reformulate", reformulate_node)

➡️ Ici, on fait semblant de reformuler. En vrai, vous pouvez y brancher un LLM. Le message est préfixé pour montrer que c’est passé par là.

Étape 2 – Le classificateur

def classify_node(state):
    content = state['messages'][-1][1].lower()
    if '?' in content:
        type_ = "question"
    elif 'peux' in content or 'veux' in content:
        type_ = "demande"
    else:
        type_ = "autre"
    return {"type": type_}

workflow.add_node("classify", classify_node)

➡️ C’est rudimentaire. Mais assez pour commencer à tracer des chemins.

Étape 3 – Définir les routes conditionnelles

def router(state):
    if state['type'] == "autre":
        return "end"
    return "reformulate"

workflow.add_conditional_edges(
    "classify",
    router,
    {
        "reformulate": "reformulate",
        "end": "end"
    }
)

➡️ Si le message est inintéressant, on arrête tout. Sinon, on reformule et on repart dans le cycle.

Étape 4 – Finaliser le graphe

workflow.set_entry_point("reformulate")
workflow.set_finish_point("classify")
graph = workflow.compile()

➡️ Entrée par reformulation, fin sur classification (qui décide ou non de continuer).

Étape 5 – Interaction simple

while True:
    txt = input("Vous : ")
    if txt.lower() in ["q", "quit"]:
        break
    state = {"messages": [("user", txt)], "type": ""}
    for ev in graph.stream(state):
        for v in ev.values():
            if 'messages' in v:
                print("Assistant:", v['messages'][-1][1])
            if 'type' in v:
                print("Type détecté:", v['type'])

➡️ Et voilà. Vous avez un assistant schizophrène mais poli, capable de reformuler vos propos et de les étiqueter. Prêt à l’emploi.

C’est simple. C’est modulaire. Et c’est facilement personnalisable.

Vous pouvez à présent injecter des vrais LLM, complexifier la classification, ajouter un logger, stocker l’état… mais ce graphe, lui, tiendra.

Et il vous dira toujours pourquoi il a fait ce qu’il a fait. Contrairement à 98% des agents qu’on croise dans la nature.

LangGraph, une dictature éclairée dont vos agents IA avaient besoin

LangGraph n’est pas une énième surcouche hype. C’est un vrai cadre. Il structure ce que vous faites. Il vous empêche de bricoler. Il force à penser en termes d’états, de transitions, de logique. Et une fois que vous avez goûté à ça, vous ne reviendrez plus jamais au script spaghetti qui envoie des prompts à la volée comme un paumé.

LangGraph, c’est l’architecture pour les gens qui veulent construire des systèmes IA maintenables. Qui veulent comprendre ce qui se passe. Et qui n’ont pas envie d’être réveillés par leur propre code à 3h du matin.

Un jour, tout cela tournera en production. Et vous serez content d’avoir commencé avec un graphe, plutôt qu’avec une chaîne de promesses bancales.

LangGraph, c’est la dictature éclairée dont vos agents LLM avaient besoin. Un cadre structurant, mais pas castrant. Une architecture rigoureuse, mais pas rigide. C’est l’outil qui transforme le chaos créatif de l’IA en ballet coordonné, où chaque agent connaît son rôle, son ordre de passage, et surtout quand il doit fermer sa gueule pour laisser parler l’autre.

Et si ça ne fonctionne pas du premier coup, ce n’est pas grave. En théorie, tout se passe bien.

FAQ – 5 questions qu’on n’ose poser qu’en murmurant au support technique

1. Est-ce que LangGraph est trop complexe pour mon petit projet de chatbot ?

Non. Ce qui est trop complexe, c’est de maintenir un chatbot spaghetti avec des if/else partout et un historique géré à la main comme en 1996. LangGraph est justement là pour rendre simple ce qui devient vite incontrôlable. Et même pour les petits projets, mieux vaut commencer proprement que rapiécer plus tard.

2. Peut-on utiliser LangGraph sans LangChain ?

Techniquement, non. Psychologiquement, peut-être. LangGraph est construit au-dessus de LangChain, donc il hérite de ses abstractions (LCEL, tools, memory, etc.). Mais vous pouvez l’utiliser avec des fonctions très simples, sans plonger dans l’océan des composantes avancées de LangChain. Bref : c’est une dépendance raisonnable. Pour une fois.

3. Est-ce que je peux visualiser mon graphe ou dois-je juste prier ?

Oui, vous pouvez visualiser le graphe. LangGraph offre un export Mermaid. Si vous ne connaissez pas Mermaid, imaginez un dessin UML qui a pris un café et s’est mis à être lisible. Sinon, vous pouvez toujours sortir vos crayons et faire le graphe sur un tableau blanc. Mais ne venez pas vous plaindre si ça se termine en exorcisme.

4. Peut-on avoir des cycles dans un graphe LangGraph sans tout casser ?

Oui. Et c’est même une des raisons d’être de LangGraph : les cycles sont gérés avec soin. Pas comme ces systèmes où une boucle vous envoie vers l’infini et au-delà (avec un CPU qui chauffe comme une centrale à charbon). Vous pouvez boucler, revenir, tester des conditions : LangGraph sait faire.

5. Est-ce que c’est overkill si j’ai qu’un seul agent ?

Peut-être. Mais si vous pensez n’avoir besoin que d’un seul agent, c’est sûrement parce que vous n’avez pas encore vu le second arriver. Les projets grossissent. Les clients changent d’avis. Les specs mentent. LangGraph est votre assurance contre la croissance imprévue. Et si vraiment vous restez en solo agent, vous aurez au moins codé proprement. Ce qui est déjà une anomalie bienvenue.

Sources supers utiles de l’article

• Documentation officielle LangGraph : https://docs.langchain.com/langgraph/
• Exemples sur le GitHub LangChain : https://github.com/langchain-ai/langgraph
• Guide LangChain pour développeurs : https://docs.langchain.com/docs
• LangChain Cookbook (non officiel, mais très pratique) : https://github.com/hwchase17/langchain-cookbook
• Article d’introduction par Data Science Dojo : https://datasciencedojo.com/blog/langgraph/

Explorez, testez, cassez tout (proprement), et recommencez mieux.