Avec Google Cloud
Vertex AI, BigQuery, Cloud Run, Agent Engine : des agents branchés sur la plateforme.
الدورات 6
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Analyste BigQuery avec ADK
Brancher un agent Google ADK sur BigQuery avec le toolset BigQuery officiel, en lecture seule, avec un dry-run avant chaque requête, un plafond de 1 Go facturé et une liste blanche de tables, sur le jeu public thelook_ecommerce.
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Agent Engine et Memory Bank
Déployer un agent Google ADK sur Vertex AI Agent Engine avec une mémoire long terme (Memory Bank), l'interroger à distance d'une session à l'autre, puis supprimer proprement toutes les ressources créées.
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Un agent ADK privé sur Cloud Run, au moindre privilège
Déployer un assistant interne ADK sur Cloud Run en service privé, avec un compte de service qui n'a que roles/aiplatform.user, l'appeler avec un jeton d'identité, lire ses journaux, puis tout supprimer.
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Inspection qualité par vision : un agent ADK, Gemini et Cloud Storage
Construire un agent ADK qui lit des photos de pièces dans un bucket Cloud Storage, classe les défauts avec Gemini en sortie structurée, publie un rapport, se mesure à une vérité terrain, puis supprimer le bucket.
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Deux agents ADK qui coopèrent en A2A, privés sur Cloud Run
Faire coopérer un agent « commandes » et un agent « stock » avec le protocole A2A : test local sur deux ports, puis deux services Cloud Run privés où seul le compte de service de l'un peut appeler l'autre, avec des jetons d'identité ; enfin tout supprimer.
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Un agent SRE en lecture seule sur Cloud Logging et Cloud Monitoring
Construire un agent ADK qui lit les erreurs récentes d'un projet dans Cloud Logging et les compteurs de Cloud Monitoring, les regroupe, les corrèle et propose des remédiations sans jamais rien modifier, testé sur un incident fictif écrit puis supprimé.