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 &
LLMS
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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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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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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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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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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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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