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درس 2 — Construire pas à pas

Outils et agents de recherche en parallèle

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Outils et agents de recherche en parallèle

1. Les données : un catalogue fictif

Le fichier donnees.py contient trois listes de dictionnaires : TRANSPORTS, HEBERGEMENTS, ACTIVITES. Chaque entrée a un identifiant stable (T2, H2, A1…) : c'est lui qui circulera entre les agents, pas le prix.

files/donnees.py (extrait)
TRANSPORTS = [  # prix aller-retour par voyageur
    {"id": "T2", "mode": "avion low-cost", "compagnie": "VolMini", "origine": "Lyon",
     "destination": "Lisbonne", "duree_h": 2.4, "prix_eur": 96},
    ...
]

2. Les outils : des fonctions Python ordinaires

Dans ADK, un outil (function tool) est une fonction Python. ADK lit son nom, ses paramètres typés et sa docstring pour fabriquer la description envoyée au modèle. Une bonne docstring dit quoi, dans quelle unité et quelles valeurs sont attendues.

files/agent.py (outils)
def chercher_hebergements(ville: str, prix_nuit_max: int) -> dict:
    """Liste les hébergements d'une ville dont le prix par nuit est <= prix_nuit_max (euros)."""
    res = [h for h in HEBERGEMENTS
           if h["ville"].lower() == ville.lower() and h["prix_nuit"] <= prix_nuit_max]
    return {"options": res} if res else {"erreur": f"Aucun hébergement à {ville} sous {prix_nuit_max} EUR/nuit"}


def chercher_activites(ville: str, centres_interet: list[str]) -> dict:
    """Liste les activités d'une ville. centres_interet : catégories parmi culture, gastronomie, musique, sport."""
    ...
ChoixPourquoi
Paramètres typés (str, int, list[str])ADK en déduit le schéma JSON de l'outil
Filtre insensible à la cassele modèle écrira « lisbonne » ou « Lisbonne »
Liste des valeurs permises dans la docstringévite les catégories inventées (« bien-être »)
Un outil par agentchaque spécialiste ne voit que ce dont il a besoin

3. Les spécialistes et output_key

Chaque spécialiste est un Agent avec un seul outil et une clé de sortie. Son instruction contient {demande} : ADK remplace ce motif par state["demande"] au moment de l'appel (c'est l'injection d'état dans l'instruction).

files/agent.py (spécialistes)
transport = Agent(
    name="transport", model=m("transport"), tools=[chercher_transports], output_key="transport",
    instruction="Tu es l'expert transport. Demande : {demande}. Appelle chercher_transports, puis "
                "recommande 1 option principale et 1 alternative moins chère, avec leur identifiant T..., "
                "leur durée et leur prix par voyageur. Réponds en 3 lignes maximum.")
hebergement = Agent(
    name="hebergement", model=m("hebergement"), tools=[chercher_hebergements], output_key="hebergement",
    instruction="Tu es l'expert hébergement. Demande : {demande}. Budget total : {budget_max} EUR pour "
                "{nuits} nuits. Appelle chercher_hebergements avec un prix_nuit_max raisonnable ...")

m(...) est une petite fonction qui renvoie le modèle à utiliser pour un agent donné : le nom lu dans la variable MODEL en temps normal, un faux modèle dans les tests (leçon 4).

Que contient state["hebergement"] après l'exécution de l'agent hebergement ?

4. Le ParallelAgent

files/agent.py (assemblage)
return SequentialAgent(name="planificateur_voyage", sub_agents=[
    ParallelAgent(name="recherches", sub_agents=[transport, hebergement, activites]),
    assembleur,
    ControleBudget(name="controle_budget"),
])
flowchart TB
  S["state : demande, voyageurs, nuits, budget_max"] --> T & H & A
  T["transport"] -->|"output_key"| ST["state['transport']"]
  H["hebergement"] -->|"output_key"| SH["state['hebergement']"]
  A["activites"] -->|"output_key"| SA["state['activites']"]

Trois points à retenir :

  1. Branches isolées : pendant l'exécution, un spécialiste ne voit pas la conversation des deux autres. Ils partagent seulement l'état de session.
  2. Clés distinctes : si deux branches écrivaient la même output_key, la dernière arrivée écraserait l'autre, dans un ordre imprévisible.
  3. Ordre non garanti : les événements arrivent dans l'ordre où les modèles répondent.

Deux sous-agents d'un ParallelAgent ont tous deux output_key="resultat". Que se passe-t-il ?

5. La session de départ

Les paramètres chiffrés de la demande sont mis dans l'état dès la création de la session : ainsi le code (le contrôle budgétaire) les lit sans avoir à les extraire du texte.

files/agent.py (planifier)
session = await runner.session_service.create_session(
    app_name="voyage", user_id="u1",
    state={"demande": demande["texte"], "voyageurs": demande["voyageurs"],
           "nuits": demande["nuits"], "budget_max": demande["budget_max"]})

Exercice : un quatrième spécialiste « météo »

Ajoutez un outil prevision_meteo(ville: str) -> dict qui renvoie une prévision fictive ({"ville": ..., "ciel": "ensoleillé", "temp_max_c": 24}) et un agent meteo en parallèle des trois autres, avec output_key="meteo". Que faut-il changer pour que l'assembleur en tienne compte ?

Voir la solution
files/agent.py (ajout)
def prevision_meteo(ville: str) -> dict:
    """Prévision météo FICTIVE pour les prochains jours dans une ville."""
    return {"ville": ville, "ciel": "ensoleillé", "temp_max_c": 24}

meteo = Agent(name="meteo", model=m("meteo"), tools=[prevision_meteo], output_key="meteo",
              instruction="Demande : {demande}. Appelle prevision_meteo et résume en une ligne.")

ParallelAgent(name="recherches", sub_agents=[transport, hebergement, activites, meteo])

Puis ajoutez MÉTÉO : {meteo} dans l'instruction de l'assembleur (sinon il ne la voit jamais) et, dans les tests, un faux modèle pour "meteo".

Résultat obtenu

Sorties réelles des trois spécialistes (2026-10-15, gemini-3.5-flash), telles qu'écrites dans l'état :

python agent.py (extrait)
  [transport] Option principale : Vol direct AirExemple (**T1**) - Durée : 2h18 (2,3h) - **189 €** par voyageur.
Alternative économique : Vol low-cost VolMini (**T2**) - Durée : 2h24 (2,4h) - **96 €** par voyageur.
  [activites] - A1 : Visite guidée de l'Alfama — Durée : 3h — 25 € / voyageur
- A2 : Atelier pastel de nata — Durée : 2h — 45 € / voyageur
- A3 : Excursion à Sintra — Durée : 8h — 79 € / voyageur
- A6 : Musée des Azulejos — Durée : 2h — 8 € / voyageur
  [hebergement] - H2 (Alfama) : 98 €/nuit, note 8.4/10, idéal pour l'histoire et la culture.
- H3 (Bairro Alto) : 62 €/nuit, note 7.6/10, parfait pour la gastronomie et la vie de quartier.

Le spécialiste hébergement a choisi seul prix_nuit_max=120, conforme à sa consigne (40 % de 900 EUR divisé par 3 nuits).

Je sais faire

  • J'écris un outil ADK typé avec une docstring utile au modèle
  • J'injecte des valeurs de l'état dans une instruction avec {cle}
  • Je donne une output_key unique à chaque branche d'un ParallelAgent
  • Je crée les agents dans une fonction pour pouvoir les instancier plusieurs fois
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