18- Récap final : tout ce qu'il faut pour créer ton "AI employee" Ces 18 points = la vision complète du Claude × Vertex AI Agent Stack Les 4 insights qui changent tout dès demain : ① ADK démarre avec 3 fichiers → la barrière d'entrée est anormalement basse. Tu peux avoir un
AI
-
Real-world enterprise AI use cases and production stacks
By
–
17- 3 cas d'usage réels en entreprise Ce stack tourne déjà en production dans des boîtes. Exemples : ① Support client automatisé Réception de la demande → recherche en BDD → génération de réponse → escalade humaine uniquement pour les cas complexes ② Agent d'analyse de
-
A2A Protocol: A Common Language for AI Agent Frameworks
By
–
16- Le protocole A2A : faire parler des agents de frameworks différents LangGraph, LangChain, CrewAI chacun parle son propre dialecte. A2A est la langue commune qui les connecte tous. 3 concepts à retenir : ① Agent Skill = la description de ce que l'agent sait faire ②
-
Simplifying AI Agent Deployment with Vertex AI Agent Engine
By
–
14- Vertex AI Agent Engine : le déploiement en prod sans douleur
Normalement, mettre un agent en production demande : • Créer un serveur web (FastAPI, Django…)
• Containeriser (Docker et compagnie)
• Configurer l'infra cloud
• Mettre en place monitoring + logs Avec Agent -
Real-time debugging dashboard for AI agents
By
–
12- La fonctionnalité qui change tout : le Web UI de debug Commande : adk web → un dashboard s'ouvre dans le navigateur Tu vois en temps réel : •quel agent a été activé et pourquoi
•le processus de réflexion complet
•chaque appel d'outil, dans l'ordre
•le flux entre -
How to Build Multi-Agent AI Systems with an Orchestrator
By
–
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 & -
Integrating External Tools into AI Agents via MCP
By
–
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
-
Using pre-built ADK tools to enhance AI agent capabilities
By
–
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
-
Building a Birthday Planner AI Agent with Python
By
–
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
-
Integrating Claude LLM into the ADK
By
–
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.