Le débat sur les frameworks LLM a beaucoup évolué depuis 2023. LangChain était partout, puis critiqué, puis rescapé par LangGraph. LlamaIndex a affûté son focus RAG. Vercel AI SDK a pris le marché front. Où en est-on ?
Position 2025 : Vercel AI SDK pour le front, LlamaIndex pour du RAG sérieux, LangGraph pour de vrais agents complexes. Code custom pour tout le reste. Évitez LangChain vanilla en 2025.
LangChain — pourquoi c'est plus le premier choix
Trop d'abstractions changeantes, breaking changes fréquents, debug pénible. Reste utile pour du prototypage rapide mais pas pour de la prod.
LangGraph — la vraie évolution
Le pattern « graph » pour orchestrer plusieurs agents et outils. Solide en 2025, vraiment pensé pour de l'agentique complexe (support multi-étape, workflows analytiques).
LlamaIndex
Excellent pour du RAG avancé : chunking intelligent, hybrid search, re-ranking, agents RAG. Focus clair sur « questions sur vos documents ».
Vercel AI SDK
Le standard front React/Next.js pour streaming, tool-calling, generative UI. Pas un framework agent, plutôt un runtime front qui masque proprement les providers.
Code custom Python / Node
Pour 60 % des cas d'usage (un prompt, un appel, un peu de logique), un fichier de 200 lignes bat tous les frameworks. Pas de dépendance, pas de black box.
Un framework LLM justifie son overhead à partir de 3 agents + 5 outils. En dessous, du code clair gagne.
On tranche pour votre projet ?
En 30 minutes on peut choisir la bonne stack. Réservez un appel. À lire : Construire un premier agent IA.
