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
LLMS
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Real-time debugging dashboard for AI agents
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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
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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
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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