Un brief, quatre canaux, des règles

Le problème

Le même brief produit doit devenir quatre textes très différents :

Canal	Format attendu	Longueur maximale (choix du lab)
LinkedIn	accroche, 3 paragraphes courts, appel à l'action, 3 hashtags	1 300 caractères
Instagram	ton chaleureux, quelques emojis, 5 hashtags	800 caractères
Newsletter	ligne « Objet : », titre, 2 paragraphes, bouton	1 500 caractères
WhatsApp	2 ou 3 phrases, vouvoiement, un lien	350 caractères

Et deux règles s'appliquent partout :

pas de données personnelles : un brief contient souvent un contact presse (« Léa Dupont, lea.dupont@... ») qui ne doit jamais être publié, ni même envoyé au modèle ;
pas de promesses interdites : « garanti à vie », « 100 % sans risque », « le meilleur du marché » sont des allégations invérifiables, qui exposent la marque à un reproche de pratique commerciale trompeuse.

Pourquoi un sous-agent par canal ?

On pourrait demander les quatre textes en un seul appel. Séparer les canaux apporte trois choses :

Des consignes courtes et nettes : chaque agent n'a que les règles de son canal ; il ne mélange pas les hashtags Instagram et la ligne « Objet : » de la newsletter.
Du parallélisme : les quatre appels partent en même temps, la durée totale est celle du plus lent, pas la somme.
Une modération par canal : si seul le texte Instagram dérape, seul lui est bloqué ; les trois autres restent utilisables.

sequenceDiagram
  participant U as "Utilisateur"
  participant P as "ParallelAgent"
  participant L as "linkedin"
  participant W as "whatsapp"
  U->>P: "brief produit"
  par en parallèle
    P->>L: "brief"
    L-->>P: "texte_linkedin"
  and
    P->>W: "brief"
    W-->>P: "texte_whatsapp"
  end
  P-->>U: "état : texte_linkedin, ..., texte_whatsapp"

Vocabulaire ADK :

Terme	Définition	Dans ce lab
Sous-agent	agent rattaché à un agent parent par `sub_agents=[...]`	les 4 rédacteurs
`ParallelAgent`	agent de workflow (sans LLM) qui lance tous ses sous-agents en même temps	`declinaisons`
`output_key`	clé de l'état de session où ADK enregistre la réponse finale de l'agent	`texte_linkedin`...
Callback	fonction appelée par ADK à un moment précis du cycle de vie	`moderer_entree`, `moderer_sortie`

Pourquoi un ParallelAgent et non un SequentialAgent ici ?

Où placer la modération ?

ADK propose plusieurs callbacks autour d'un appel au modèle. Deux nous suffisent :

flowchart LR
  REQ["Requête construite par ADK"] --> BM{"before_model_callback"}
  BM -->|"renvoie None"| LLM["Modèle Gemini"]
  BM -->|"renvoie une LlmResponse"| SKIP["Réponse de remplacement : le modèle n'est pas appelé"]
  LLM --> AM{"after_model_callback"}
  AM -->|"renvoie None"| OUT["Réponse d'origine"]
  AM -->|"renvoie une LlmResponse"| REPL["Réponse remplacée"]

Callback	Quand	Ce qu'il peut faire	Notre usage
`before_model_callback`	juste avant l'appel au modèle	modifier la requête, ou court-circuiter l'appel en renvoyant une réponse	masquer e-mails et téléphones ; refuser un brief qui exige « garanti à vie »
`after_model_callback`	juste après la réponse du modèle	remplacer la réponse	bloquer un texte qui contient une promesse interdite ou une donnée personnelle

Un brief contient le téléphone du contact presse. À quel moment faut-il le retirer pour que Gemini ne le voie jamais ?

Exercice : choisir le bon point d'accroche

Pour chaque besoin, choisissez before_model_callback, after_model_callback ou « ni l'un ni l'autre » :

Refuser un brief écrit en anglais.
Couper un texte WhatsApp trop long.
Mesurer la durée de chaque appel au modèle.
Interdire au rédacteur LinkedIn d'appeler un outil de publication.

Voir la solution

before_model : on inspecte le brief et on renvoie une réponse de refus, sans appeler le modèle.
after_model : on remplace la réponse par une version coupée (ou mieux, on la bloque et on demande une nouvelle génération : couper au milieu d'une phrase donne un mauvais texte).
Les deux ensemble : before_model note l'heure dans l'état, after_model calcule la durée.
Ni l'un ni l'autre : c'est le rôle de before_tool_callback (avant l'exécution d'un outil), ou plus simplement de ne pas donner cet outil à l'agent.

Résultat obtenu

Exécution réelle le 2026-10-15 (gemini-3.5-flash) sur brief_produit.md, qui contient un contact presse fictif : extrait du rapport.

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## Journal de modération
- linkedin | entrée : masquage | email, telephone
- instagram | entrée : masquage | email, telephone
- newsletter | entrée : masquage | email, telephone
- whatsapp | entrée : masquage | email, telephone

Je sais faire

Expliquer pourquoi découper une tâche en un sous-agent par canal
Choisir entre ParallelAgent et SequentialAgent
Situer before_model_callback et after_model_callback dans le cycle d'un appel
Dire pourquoi masquer une donnée personnelle avant l'appel au modèle