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Configurez vos agents IA.
Compilez en LangGraph.

Un outil pour les consultants IA : configurez des agents spécialisés, ajoutez un RAG optionnel, puis compilez le tout en un graphe LangGraph exécutable.

« Vous ne découvrez pas un outil. Vous êtes convié à une démarche. »

Comment orchestrer plusieurs agents IA ?

Chaque client a des besoins uniques. Configurer des agents IA spécialisés, les faire collaborer dans un graphe cohérent, ajouter du RAG : sans outil dédié, c'est un casse-tête.

🔗

Agents isolés

Chaque agent IA configuré séparément. Difficile de les faire collaborer, de gérer les transitions, les boucles et les garde-fous.

Code à la main

Chaque graphe d'agents codé from scratch. Erreurs, incohérences, temps perdu à recréer ce qui devrait être standard.

🔍

Pas de vision d'ensemble

Impossible d'analyser la cohérence d'un système multi-agents avant de le déployer. Les problèmes sont découverts trop tard.

Configurez, assemblez, compilez

Nodemap vous guide de la configuration d'agents au code LangGraph exécutable, en trois étapes.

01 — CONFIGURER
🧮

Définir les agents

Créez des agents spécialisés via le formulaire Agent Builder. CO-STAR prompt, tools, garde-fous.

02 — ASSEMBLER
🧩

Composer le graphe

Reliez les agents dans un workflow. Ajoutez un RAG optionnel via RAGFlow.

03 — COMPILER
🚀

Générer le code

Compilation en code LangGraph exécutable : StateGraph, nodes, edges, HITL gates.

De la configuration au code LangGraph

Le pipeline complet : configurez vos agents, ajoutez du RAG si besoin, compilez en un graphe exécutable.

🧮 Agents
Agent Builder (optionnel)
+
📚 RAG
RAGFlow (optionnel)
🧩 Assemblage
Studio Workflows
⚙ï¸ Compilation
StateGraph LangGraph
📦 Docker
Agents en containers
🔄 n8n / Dify
Orchestration
# 1. Agent LangGraph compilé par Nodemap — container Docker from langgraph.graph import StateGraph, END graph = StateGraph(AgentState) graph.add_node("classifier", classifier_agent) graph.add_node("rag", rag_agent) graph.add_edge("classifier", "rag") graph.add_edge("rag", END) # 2. Déploiement — API endpoint dans Docker # docker run -p 8000:8000 my-agent:latest # 3. n8n / Dify appellent l'agent via HTTP # POST http://agent:8000/invoke # { "input": "Classifiez cette requête..." }

Deux modules, un pipeline cohérent

Chaque module est indépendant. Utilisez l'un, l'autre, ou les deux.

🧮

Agent Builder

Configurez des agents IA spécialisés. Prompt canonique CO-STAR, tools, garde-fous, points de validation humaine (HITL).

📚

RAG Builder

Générez des configurations RAGFlow téléchargeables. Le consultant les applique sur son propre RAGFlow — aucune donnée stockée.

🧩

Studio Workflows

Assemblez vos agents dans un graphe. Drag-drop, branchements conditionnels, boucles. Le tout est compilé en code LangGraph.

Une stack ouverte, sans verrouillage

Nodemap compile vers des technologies open-source que vous maîtrisez. Pas de runtime propriétaire.

Orchestration
n8n appelle les agents via API Dify appelle les agents via API Webhook endpoint direct
Agents (Docker)
LangGraph StateGraph compilé Container Docker API endpoint par agent HITL Gates validation humaine Guardrails garde-fous intégrés
RAG (optionnel)
RAGFlow configs téléchargeables Self-hosted vos données restent chez vous
Modèles IA supportés
OpenAI GPT-4o, GPT-5 Anthropic Claude 4 GLM / Z.AI GLM-5 Mistral Mistral Large 76+ modèles catalogués

Présentation animée en ligne

Explorez Nodemap en détail : modules, pipeline de compilation, agents, RAG, roadmap.

Prochaines étapes

Agent Builder + Catalogue

Formulaire 9 sections, prompt canonique CO-STAR, 10+ tools, seed YAML — livré

RAG Builder (RAGFlow)

Génération de configs RAGFlow téléchargeables, intégration agents — livré

🔄

Compilation LangGraph

Agents → StateGraph, HITL gates, guardrails, compilation du graphe complet — en cours

🎯

Packs sectoriels

Catalogues d'agents prêts à l'emploi par secteur (juridique, santé, retail) — planifié

📋

Marketplace d'agents

Partage et réutilisation d'agents entre consultants — vision

Configurez vos agents.
Compilez en LangGraph.