Les vidéos et les dépôts que je recommande, chacun avec quelques notes et le lien vers la formation qui va avec.
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Pourquoi ADK existe : construire des agents prêts pour la production, y compris multimodaux et multi-agents.
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Construire son premier agent avec le framework open source ADK, pas à pas.
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Les bases des systèmes multi-agents avec ADK : coordinateur, agents spécialisés et délégation.
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Adam Jones (Anthropic) : ce qu'est MCP, pourquoi il existe et comment il fonctionne.
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Atelier d'Anthropic (Mahesh Murag) : la philosophie de MCP et comment construire des agents riches en contexte.
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Le code source officiel d'Agent Development Kit (Python) : exemples, outils intégrés, déploiement.
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Une collection d'applications LLM prêtes à lancer : agents, RAG, multi-agents, MCP, avec OpenAI, Anthropic, Gemini et modèles open source.
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Graph-RAG en Rust sur un seul Postgres (pgvector + Apache AGE), compatible avec tous les LLM.
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Les notebooks et exemples officiels Google Cloud pour Gemini, la recherche, le RAG et les agents.
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Les serveurs MCP de référence et l'annuaire des serveurs de la communauté.
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L'implémentation Python de LightRAG : graphe de connaissances + recherche vectorielle, rapide et simple.
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