Je vais concevoir un système multi-agent IA avec langgraph crew ai e2b lindy ai blandai et n8n

Lindy AI utilise le raisonnement LLM pour prendre des décisions contextuelles en cours de workflow, il ne se contente pas de déclencher des actions, il comprend l’intention. n8n gère la logique déterministe et le routage API. Je combine les deux pour que Lindy gère la couche d’intelligence pendant que n8n s’occupe de l’exécution et du pipeline de données en dessous.

Je configure différents modèles pour chaque rôle d’agent en utilisant OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini ou Mistral via OpenRouter. Les agents de recherche fonctionnent généralement avec des modèles plus performants, tandis que les agents d’exécution utilisent des modèles plus rapides et moins coûteux, équilibrant performance et coût des tokens sur l’ensemble du pipeline d’agentic AI.

Je configure des agents avec des rôles, des objectifs et des histoires personnelles définis en utilisant le processus séquentiel ou hiérarchique de CrewAI. Pour la plupart des configurations, je privilégie la hiérarchie, ce qui signifie qu’un agent gestionnaire délègue des tâches à des agents spécialisés, vous offrant une exécution structurée, vérifiable et avec un risque minimal d’hallucination.

Oui. Je rends les agents CrewAI accessibles via des API ou des webhooks que n8n et Make com peuvent déclencher nativement. Cela signifie que votre stack d’automatisation existante reste intacte, tandis que CrewAI gère la couche de raisonnement agentic, sans nécessiter de reconstruction complète.

Je crée des pipelines RAG en utilisant LangChain avec des bases de données vectorielles comme Pinecone ou Chroma. L’outil de récupération est attribué à l’agent CrewAI concerné, afin qu’il interroge votre base de connaissances avant de répondre. Pour Lindy AI, je connecte les stockages de documents via une intégration API, permettant aux agents de répondre à partir de vos données professionnelles réelles.

Lorsqu'une tâche échoue, l'agent lit l'erreur, ajuste sa propre approche et réessaie automatiquement, au lieu de s'arrêter et d'attendre un humain à chaque fois.

PostgreSQL avec SQLAlchemy pour un contrôle total, ou Supabase lorsque vous souhaitez une backend Postgres gérée avec moins de configuration.

Partout où vous en avez besoin : Railway, Render, AWS ou votre propre VPS (y compris Hetzner), avec CI/CD via GitHub Actions.

Oui. Je conçois la couche d'orchestration pour qu'elle soit modulaire dès le départ, donc ajouter de nouveaux agents par la suite est principalement une question de configuration, pas de reconstruction.

Oui. Je construis un backend FastAPI ou Node.js qui se connecte à n'importe quel frontend via REST API ou WebSockets pour des mises à jour en temps réel.