Je vais architecturer des flux de travail multi-agent avec langgraph et crewai

Les pipelines d'IA linéaires simples échouent en production. Lorsqu'un workflow d'entreprise de longue durée rencontre un timeout API, une limite de taux ou un redémarrage de serveur à l'étape 7 sur 10, tous les états d'exécution et investissements en tokens sont perdus.

Je conçois une infrastructure multi-agent résiliente et tolérante aux pannes en combinant les contrôles d'état déterministes de LangGraph avec l'exécution événementielle de CrewAI Flows.

Focus technique

• Graphes cycliques avec état : Concevoir des boucles d'exécution structurées via des nœuds LangGraph et des arêtes conditionnelles pour gérer une logique métier complexe B2B.
• Point de contrôle persistant : Mettre en place PostgresSaver et des files de messages basées sur Redis pour sauvegarder les états des threads, permettant une récupération automatique après une panne de l'infrastructure.
• Portes avec intervention humaine : Intégrer des couches de vérification manuelle granulaires directement dans le graphe pour des approbations critiques en temps réel.
• Orchestration backend : Sécuriser des pipelines n8n pour des actions post-appel multimodales et un routage d'entreprise.

Stack de production

LangGraph | CrewAI Flows | Python (Asyncio) | PostgresSaver | Redis | n8n | LangSmith

Toutes les déploiements sont modulaires, fortement documentés et 100 % transférables pour une propriété complète des données.