En tant qu'ingénieur ayant mis en production une vingtaine de graphes LangGraph chez des clients B2B, j'ai constaté que la plupart des échecs ne viennent pas du modèle, mais de la plomberie autour : concurrence non maîtrisée, coûts qui explosent sur les boucles de raisonnement, points de reprise manquants. Ce tutoriel condense neuf mois de retours terrain. Nous allons bâtir un système à quatre agents — Planificateur, Chercheur, Rédacteur, Vérificateur — orchestré par LangGraph, branché sur Claude Opus 4.7 via le point d'accès unifié de S'inscrire ici pour ouvrir un compte HolySheep AI. La plateforme propose un taux de change 1 ¥ = 1 $ (économie typique de 85 % face aux API directes), une latence p50 de 47 ms mesurée à Singapour, Paris et Virginie, ainsi que le paiement en WeChat et Alipay, et des crédits gratuits à l'inscription.

1. Anatomie d'un graphe multi-agents prêt pour la production

Un workflow LangGraph mature se distingue d'un prototype par trois propriétés : un état sérialisable, des transitions idempotentes et un budget de tokens plafonné par nœud. Voici les rôles que nous déploierons :