Radar-Agent

Agent de veille IA construit avec LangGraph. Surveille les sources tech en temps réel et produit des résumés ciblés.

Période: 2025 — en cours
Rôle: Personal project
Stack: 5 technos

Python LangGraph LangSmith uv Anthropic API

Le projet

Radar-Agent est un projet personnel qui sert de terrain d’expérimentation sur LangGraph et les architectures multi-agent.

L’idée

Un agent qui :

Monitore en continu un set de sources tech (RSS, Twitter/X, GitHub trending, papers arXiv)
Filtre par thématiques d’intérêt (IA, MLOps, agents, data engineering)
Synthétise les pépites du jour en résumé court
Pousse le résumé sur le canal de mon choix (Slack / mail / dashboard)

Stack & choix techniques

LangGraph : orchestration des agents comme graphe d’états (vs chaîne linéaire LangChain classique)
LangSmith : observability des runs (debugging des prompts, latence, coût)
uv : packaging Python moderne
Anthropic API : Claude pour le ranking et la synthèse

État actuel

En cours de développement. Les briques individuelles fonctionnent (fetchers, scoring, synthèse). Travail en cours : assemblage en graphe LangGraph + interface de configuration.

Pourquoi c’est intéressant

Au-delà du produit, ce projet me permet de :

Maîtriser LangGraph (vs LangChain classique)
Expérimenter sur des patterns multi-agent (planner → fetcher → ranker → writer)
Comparer Claude vs GPT vs DeepSeek sur des tâches concrètes