8- Ton premier agent : le Birthday Planner Tu passes juste 4 paramètres à la classe LLMAgent : LLMAgent( name="birthday_planner", model=Claude("claude-sonnet-4-5"), description="Planifie des fêtes d'anniversaire", instruction="Gère la liste d'invités et propose des
@jouhatsu_ai
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Understanding Agentic Workflow Patterns for LLM Automation
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6- Les 4 patterns de workflow ADK (le cœur de l'automatisation) Un agent seul, c'est bien. Plusieurs agents orchestrés, c'est une machine ↓ ① LLM Agent = un seul LLM qui décide librement (maximum de flexibilité) ② Sequential Agent = plusieurs agents en série, l'un après
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Integrating Claude LLM into the ADK
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7- 2 façons d'utiliser Claude dans l'ADK ① Via LiteLLM (wrapper universel → appelle n'importe quel modèle avec la même syntaxe) ② Via le LLM Registry officiel de l'ADK (intégration Claude dédiée préparée par l'équipe Vertex AI) → Recommandation : l'intégration officielle.
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The 4 Fundamental Concepts of Agent Development Kits
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5- Les 4 concepts fondamentaux de l'ADK ① Agent = le cerveau qui tourne sur un LLM ② Tool = les compétences qu'on lui donne (ses capacités, ses outils) ③ Runner = le chef d'orchestre qui exécute l'agent et gère les sessions ④ Session = la mémoire de conversation (il se
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ADK: An Open Source Framework for Building AI Agents
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4- ADK : le framework "nu" pour créer des agents Open source / code-first / pensé pour les devs Pour créer ton premier agent, tu n'as besoin que de 3 fichiers : • http://
agent.py → la logique de l'agent
• .env → les variables d'environnement (clés, configs)
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Accessing AI models via Vertex AI Model Garden
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3- Point d'entrée : le "Model Garden" de Vertex AI Model Garden = le hub central pour tester tous les modèles IA (pense à un App Store, mais pour les modèles) Tu y accèdes au dernier Claude (Claude 4) directement. Tu entres tes credentials → tu lances via l'API ou la console
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Technical Breakdown of AI Agent Architecture and Components
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2- L'Agent Stack : 4 composants, 1 architecture ① ADK (Agent Development Kit) = la boîte à outils pour créer des agents ② Support MCP = connexion standard aux outils externes ③ Vertex AI Agent Engine = la plateforme managée pour déployer en prod (tout est géré
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Three core challenges for deploying AI agents in production
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1- Les 3 vrais problèmes pour déployer des agents IA en prod 1. Trop de frameworks différents → intégration cauchemardesque 2. Des agents créés sur des frameworks différents ne peuvent pas communiquer entre eux 3. La gestion en production (monitoring, logs, gouvernance)
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Definitions of AI Agents and Large Language Models
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Les termes à connaître avant de commence Un seul passage suffit, retiens juste ça : – Agent IA = tu donnes un objectif à l'IA, elle réfléchit, choisit ses outils et avance seule (pas de "dis-moi quoi faire", elle décide) – LLM = le cerveau derrière ChatGPT/Claude (Large
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Anthropic releases blueprint for AI-agent based business operations
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Anthropic vient de publier officiellement le blueprint pour créer une entreprise avec Claude Code et c'est hallucinant😭
— Jouhatsu | AI Influence Operator (@Jouhatsu_ai) 3 mai 2026
PDG : 1 humain (qui dort)
Employés : plusieurs IA
Activités: les IA se répartissent les tâches et avancent seules
Le travail est littéralement en train de… pic.twitter.com/rd15hioMDEAnthropic vient de publier officiellement le blueprint pour créer une entreprise avec Claude Code et c'est hallucinant PDG : 1 humain (qui dort) Employés : plusieurs IA Activités: les IA se répartissent les tâches et avancent seules Le travail est littéralement en train de