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
AGENTS
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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
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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
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Claude Code Plugin Turns Codebase Into Interactive Knowledge Graph
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Turn any codebase into an interactive knowledge graph! Understand-Anything is a Claude Code plugin that builds an explorable map of your project. It analyzes every file, function, class, and dependency, then gives you an interactive dashboard to explore it all visually. Run the
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Using Multi-Model Debates for Automated Coding Tasks
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Does anyone know a technique (perhaps using OpenCode?) where I can ask multiple models (Opus 4.7, Deepseek, GPT5.5…) to debate a specific coding task? For example, I’d like to say "/debate best way to incorporate a path finding algorithm in the UI" and have each model start