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Formation Déploiement de systèmes multi-agents avec ADK & Agent Engine
Maîtriser la conception, l’intégration et le déploiement de systèmes multi-agents avec le Google Agent Development Kit et Vertex AI Agent Engine.
- Durée
- 1 jour
- Niveau
- Fondamental
- Modalités
- Distanciel
Description de la formation Systemes multi-agents ADK Agent Engine
Qu’est-ce que « Déploiement de systèmes multi-agents avec ADK & Agent Engine » ?
Cette formation traite de la conception et du déploiement de systèmes multi-agents complexes à l’aide du Google Agent Development Kit (ADK) et de Vertex AI Agent Engine. Les stagiaires apprendront à construire des agents autonomes, orchestrer leurs interactions et déployer ces systèmes sur une infrastructure scalable.
Pourquoi suivre une formation Déploiement de systèmes multi-agents avec ADK & Agent Engine ?
Aujourd’hui, les architectures basées sur des agents intelligents interconnectés se retrouvent dans de nombreux cas d’usage avancés d’IA générative et automatisation. Cette formation permet de comprendre comment organiser, connecter, exécuter et évaluer plusieurs agents à la fois, tout en exploitant une plateforme gérée en cloud – ce qui apporte évolutivité, résilience et performance au système déployé.
Objectifs pédagogiques
À l'issue de cette formation Déploiement de systèmes multi-agents avec ADK & Agent Engine vous aurez acquis les connaissances et les compétences nécessaires pour :
- Construire un agent avec des outils en utilisant le Google Agent Development Kit.
- Établir des modèles d'interaction entre plusieurs agents avec des relations parent-enfant et des flux.
- Utiliser des fonctionnalités telles que la mémoire de session, le stockage d'artefacts et les rappels.
- Déployer une application multi-agents sur l'Agent Engine.
- Interroger une application d'agent fonctionnant sur l'Agent Engine.
- Évaluer les agents au sein de l'Agent Development Kit
Objectifs opérationnels
Savoir concevoir, déployer et interagir avec des systèmes multi-agents en utilisant ADK et Agent Engine.
Programme
Contenu du cours, module par module
5 modules
- Les bases de la construction d'un agent dans l'Agent Development Kit.
Objectifs :
- Expliquer comment l'Agent Development Kit se compare à d'autres outils tels que le SDK Google Gen AI ou LangChain.
- Décrire les paramètres utilisés pour construire un agent dans l'Agent Development Kit
- Améliorer les agents avec des outils et couvrir la gamme croissante d'outils disponibles.
Objectifs :
- Discuter de l'importance des docstrings structurés et du typage lors de l'écriture de fonctions d'outils pour les agents.
- Démontrer la capacité de fournir des outils à un agent.
- Lister les outils courants et utiles disponibles pour les agents de l'Agent Development Kit, y compris les outils LangChain.
Travaux pratiques
Lab : Doter les agents ADK d'outils
- Gérer la communication et le partage de tâches entre les agents grâce à des relations parent-enfant et des flux pour permettre des réponses coordonnées aux requêtes.
Objectifs :
- Décrire la structure des répertoires et les conventions de nommage encouragées par l'Agent Development Kit.
- Démontrer la capacité de créer plusieurs agents et de les relier les uns aux autres avec des relations parent-enfant.
- Décrire les différentes options de flux et quand vous pourriez les utiliser.
- Obtenir des réponses qui sont passées par plusieurs agents.
- Contrôler le contenu à différents points avec des rappels
Travaux pratiques
- Déploiement d'applications d'agents sur l'Agent Engine et interrogation des réponses.
Objectifs :
- Décrire les avantages du déploiement d'agents, en particulier les systèmes multi-agents, sur l'Agent Engine par rapport à l'auto-hébergement, comme dans les prédictions en ligne de Vertex AI.
- Démontrer le déploiement sur l'Agent Engine.
- Démontrer l'interrogation d'une application d'agent déployée.
Travaux pratiques
- Évaluer les agents au sein de l'Agent Development Kit.
Objectifs :
- Évaluer les agents au sein de l'Agent Development Kit.
- Utiliser l'interface web pour visualiser les évaluations
Programme mis à jour le 14/01/2026
Public concerné
Cette formation s'adresse aux ingénieurs en machine learning, ingénieurs en IA générative …
Prérequis
Pour suivre ce cours, il est recommander de connaitre python, avoir une ingénierie de prompt pour l'IA générative et une utilisation préalable d'outils d'IA générative.
J’évalue mes connaissances pour vérifier que je dispose des prérequis nécessaires pour profiter pleinement de cette formation en faisant le test de prérequis.
Faire le testFinancement
Cette formation peut être prise en charge par votre entreprise, seule ou avec l’appui de son opérateur de compétences. Nous fournissons le devis et les pièces attendues par l’OPCO.
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