11- Multi-agent : faire bosser plusieurs IA ensemble Le principe : tu poses un agent orchestrateur (le chef) et tu lui passes chaque agent spécialisé comme un outil.
Exemple concret → ton Birthday Planner devient : • un agent "Créativité & idées"
• un agent "Réservation &
AGENTS
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How to Build Multi-Agent AI Systems with an Orchestrator
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Integrating External Tools into AI Agents via MCP
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10- Connecter des outils externes via MCP (2 lignes de code) MCP = le standard qui permet à un agent de brancher n'importe quel outil externe Dans l'ADK, 2 usages : ① Connecter un serveur MCP existant (outils publics déjà disponibles) à ton agent ADK ② Publier tes propres
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Using pre-built ADK tools to enhance AI agent capabilities
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9- Les pre-built tools ADK : des super-pouvoirs prêts à l'emploi Tu n'as rien à coder. Tu importes, tu passes le tool à l'agent, c'est fini : • Google Search → recherche web en temps réel • Vertex AI Search → recherche dans tes données internes (docs, BDD) • Code
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Building a Birthday Planner AI Agent with Python
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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
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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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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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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