Le Répertoire des AgentsFR · EN · ES · JA · HI

« Je ne sais pas ce que font vraiment mes agents »

Développeurs et équipes qui font tourner des agents en production : quand un agent répond n'importe quoi ou boucle pendant une heure, vous voulez pouvoir rejouer la scène au lieu de deviner.

Agent recommandé : Langfuse

💰 0 à 29 $/mois pour démarrer (gratuit en auto-hébergé ou avec la formule Hobby ; Core dès 29 $/mois). Niveau : Avancé 🌍 Allemagne Formule Hobby gratuite (50 000 unités/mois) et version open source auto-hébergée gratuite ; plans payants dès 29 $/mois

Type : agent spécialisé — Un seul travail : tracer chaque exécution de vos agents et la rejouer étape par étape pour voir ce qu'ils font vraiment.

Technique

Prix vérifié le 29 octobre 2026.

Langfuse (langfuse.com), la plateforme open source d'observabilité pour agents et applications IA : chaque exécution devient une « trace » rejouable étape par étape — prompts, réponses, outils appelés, durées, erreurs et coût en dollars. On y ajoute des évaluations automatiques pour repérer les dérives avant les utilisateurs.

Comment ça marche

Déclencheur : Un de vos agents exécute une tâche — enregistre chaque étape de l'exécution, calcule son coût et signale les anomalies et les erreurs, et vous obtenez un historique complet et cherchable de ce que vos agents ont fait, et de ce que ça a coûté.

Mise en place pas à pas

Créez un compte Langfuse Cloud (formule Hobby gratuite) ou auto-hébergez la version open source.
Ajoutez le SDK Langfuse à votre agent, ou branchez-le via votre proxy (il s'intègre notamment à LiteLLM).
Ouvrez votre première trace et rejouez une exécution complète, étape par étape.
Créez un tableau de bord coût par agent et une alerte sur les exécutions anormalement longues ou chères.

⚠️ Garde-fous : Les traces contiennent vos prompts et vos données : choisissez la région d'hébergement (UE disponible), masquez les données personnelles avant envoi, et fixez une durée de conservation courte au départ.

Trouver votre agent avec le quiz →

🔧 Détails techniques

Installation: hybride — Langfuse Cloud managé et auto-hébergement sur sa propre infrastructure, accès via SDK/API dans les deux cas.
Prérequis: Cloud : un compte, un projet et une paire de clés API (publique/secrète), puis un SDK Python ou JS/TS ou un exporteur OpenTelemetry. Auto-hébergé : Docker, PostgreSQL, ClickHouse, Redis/Valkey (version 7 minimum documentée) et un stockage objet S3/blob.
Matériel: Minimums documentés pour l'auto-hébergé : Web 2 CPU/4 Gio, Worker 2 CPU/4 Gio, PostgreSQL 2 CPU/4 Gio, Redis/Valkey 1 CPU/1,5 Gio, ClickHouse 2 CPU/8 Gio, blob MinIO/SeaweedFS 2 CPU/4 Gio ou S3 serverless.
Auto-hébergement: oui — Docker Compose pour l'usage local/test sur une VM, Kubernetes via Helm (voie recommandée en production) et gabarits Terraform pour AWS, Azure et GCP.
Licence: mixte — tout le code hors répertoires ee/ est sous licence MIT (fichier LICENSE du dépôt : « MIT Expat ») ; les modules sous ee/, web/src/ee/, worker/src/ee/ et packages/shared/src/server/ee/ relèvent de la licence définie dans ee/LICENSE (licence Enterprise commerciale).
API et intégrations: API : Oui · SDK : Python, JavaScript/TypeScript · CLI : Oui · Webhooks : Oui · MCP : Oui
Modèles: Plateforme agnostique : tracing de 100+ frameworks et fournisseurs (OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Amazon Bedrock, Azure OpenAI, LiteLLM, LangChain, LlamaIndex, etc.) et modèles locaux via l'intégration Ollama. Pour le Playground, les expériences et LLM-as-a-judge, les connexions LLM documentées sont OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic, Google Vertex et Amazon Bedrock (autres services via l'API OpenAI), avec les clés API propres de l'utilisateur (BYOK).
Données: En Cloud, les données sont hébergées sur AWS et ClickHouse Cloud dans la région choisie (UE Irlande eu-west-1, US Oregon us-west-2, Japon Tokyo ap-northeast-1, plus une région HIPAA en Oregon) : traces/observations/scores dans ClickHouse, données transactionnelles dans Postgres, événements d'abord persistés dans S3. La FAQ sécurité officielle indique que traces et prompts ne servent ni à l'entraînement de modèles ni à des benchmarks externes ; en auto-hébergé, les données restent dans l'infrastructure de l'utilisateur, y compris en mode hors-ligne/air-gapped.
Limites documentées: Cloud : Hobby 50k unités/mois, accès aux données 30 jours, 2 utilisateurs et ingestion 1 000 req/min ; Core 100k unités incluses, 90 jours, ingestion 4 000 req/min ; Pro 3 ans d'accès, ingestion 20 000 req/min et limites API plus élevées (la page tarifs détaille les rate limits par API). L'OSS auto-hébergé est documenté sans limite d'usage.
Exploitation: Traces/observations et métriques natives ; connexion Google, AzureAD et GitHub, SSO d'entreprise (Okta, Entra ID), RBAC au niveau organisation et projet, SCIM et journaux d'audit selon les offres/licence Enterprise. Exports par API, export batch via l'interface et export planifié vers un blob storage ; sauvegardes Cloud documentées : Postgres 7 jours avec PITR (RPO 10 min, RTO 12 h), ClickHouse toutes les 6 h (4 jours), S3 versioning 7 jours — Docker Compose, lui, est documenté sans haute disponibilité ni sauvegardes.

Sources officielles : langfuse.com · github.com · github.com · langfuse.com · langfuse.com · langfuse.com — vérifié le 1er novembre 2026.

Questions fréquentes

Combien coûte Langfuse ?

0 à 29 $/mois pour démarrer (gratuit en auto-hébergé ou avec la formule Hobby ; Core dès 29 $/mois). Formule Hobby gratuite (50 000 unités/mois) et version open source auto-hébergée gratuite ; plans payants dès 29 $/mois. Prix vérifié le 29 octobre 2026.

Langfuse est-il gratuit ?

Oui. Formule Hobby gratuite (50 000 unités/mois) et version open source auto-hébergée gratuite ; plans payants dès 29 $/mois.

Est-ce que Langfuse est difficile à prendre en main ?

Niveau : Avancé. La mise en place se fait en 4 étapes ; la première : Créez un compte Langfuse Cloud (formule Hobby gratuite) ou auto-hébergez la version open source.

Quelles sont les limites et les garde-fous à connaître avec Langfuse ?

Les traces contiennent vos prompts et vos données : choisissez la région d'hébergement (UE disponible), masquez les données personnelles avant envoi, et fixez une durée de conservation courte au départ.

Autres agents pour ce problème

LLM Council

Je veux un deuxième avis solide avant une grosse décision

Logiciel gratuit (dépôt public, sans licence open source) ; vous payez les appels aux modèles (environ 2 à 3 fois le coût d'une question posée à un seul modèle).

CrewAI

Je veux une équipe d'agents qui se répartit un gros travail

0 $ pour le framework open source et la plateforme de base (50 exécutions/mois) ; plateforme entreprise sur devis, plus le coût des appels aux modèles.

LangGraph

Je veux un workflow d'agents sur mesure, chaque étape contrôlée

Bibliothèque open source gratuite ; vous payez les appels aux modèles, et LangSmith si vous le prenez (gratuit au départ, puis 39 $/utilisateur/mois).

AutoGen

Je veux des agents qui débattent entre eux jusqu'à trouver la solution

Open source gratuit ; vous payez les appels aux modèles utilisés par les agents — un débat de plusieurs tours coûte plusieurs fois une réponse simple.

MCP (Model Context Protocol)

Je veux brancher mes propres outils et données sur mes agents

Gratuit : c'est un standard ouvert, pas un produit ; chaque outil que vous branchez garde son propre tarif.

Dans la même catégorie

« Je veux un deuxième avis solide avant une grosse décision » — LLM Council « Je veux une équipe d'agents qui se répartit un gros travail » — CrewAI « Je veux un workflow d'agents sur mesure, chaque étape contrôlée » — LangGraph

Fiche mise à jour le 1er novembre 2026 — voir les nouveautés du Répertoire.