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Lesson 2 — Construire l'agent pas à pas

Outils et état de session

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Outils et état de session

Installer et configurer

python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt       # google-adk==2.10.0, python-dotenv, pytest
cp .env.example .env                  # puis collez votre clé d'API Gemini dans .env

Le fichier .env contient trois variables : GOOGLE_API_KEY (la clé créée dans Google AI Studio), GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=FALSE (mode « clé d'API », sans projet Google Cloud) et MODEL (par défaut gemini-3.5-flash). agent.py les charge avec load_dotenv().

Un outil = une fonction bien décrite

ADK transforme chaque fonction en déclaration d'outil envoyée au modèle : le nom de la fonction, la docstring (la description) et les annotations de type (les paramètres). Le modèle ne voit que cela : une docstring vague donne un outil mal utilisé.

files/agent.py
def verifier_stock(sku: str) -> dict:
    """Donne le stock disponible d'un produit.

    Args:
        sku: identifiant produit, par exemple "CASQ-01".
    """
    p = CATALOGUE.get(sku.upper())
    if not p:
        return {"erreur": f"Produit {sku} inconnu."}
    return {"sku": sku.upper(), "stock": p["stock"], "disponible": p["stock"] > 0}

Trois règles appliquées partout dans agent.py :

RèglePourquoi
Renvoyer un dictle modèle reçoit une structure claire (stock, disponible) plutôt qu'une phrase
Renvoyer {"erreur": ...} au lieu de lever une exceptionle modèle lit l'erreur et peut corriger ou expliquer au client
Donner un exemple de valeur dans Argsle modèle comprend le format attendu ("CASQ-01", pas "casque nova")

Le modèle appelle verifier_stock(sku="XYZ") et le produit n'existe pas. Quelle est la meilleure réaction de l'outil ?

Le panier dans l'état de session

Une session ADK regroupe les échanges d'une conversation. Elle porte un dictionnaire state que vos outils lisent et modifient via le paramètre spécial tool_context : ADK le remplit automatiquement et ne le montre pas au modèle.

files/agent.py
def ajouter_au_panier(sku: str, quantite: int, tool_context: ToolContext) -> dict:
    """Ajoute un produit au panier du client (stocké dans l'état de session).

    Args:
        sku: identifiant produit.
        quantite: nombre d'unités (1 à 5).
    """
    sku = sku.upper()
    p = CATALOGUE.get(sku)
    if not p:
        return {"erreur": f"Produit {sku} inconnu."}
    panier = dict(tool_context.state.get("panier", {}))
    total = panier.get(sku, 0) + quantite
    if quantite < 1 or total > MAX_QUANTITE:
        return {"erreur": f"Quantité refusée : 1 à {MAX_QUANTITE} unités par produit."}
    if total > p["stock"]:
        return {"erreur": f"Stock insuffisant : {p['stock']} disponible(s)."}
    panier[sku] = total
    tool_context.state["panier"] = panier  # on réaffecte : ADK enregistre le changement
    return {"panier": panier}
flowchart LR
  T["Outil ajouter_au_panier"] -->|"tool_context.state['panier'] = ..."| D["state_delta de l'événement"]
  D --> SS[("Service de sessions")]
  SS -->|"tour suivant"| I["Instruction : Panier actuel : {panier?}"]
  I --> M["Gemini voit le panier"]

L'instruction de l'agent contient {panier?} : ADK y injecte la valeur de state["panier"] à chaque appel du modèle. Le ? rend la variable optionnelle (pas d'erreur tant que le panier n'existe pas).

Assembler l'agent

files/agent.py
root_agent = Agent(
    name="service_client",
    model=MODEL,
    description="Assistant de commandes et de suivi de livraison.",
    instruction=INSTRUCTION,
    tools=[chercher_produits, verifier_stock, ajouter_au_panier, voir_panier,
           preparer_commande, confirmer_commande, statut_livraison, escalader_vers_humain],
    before_model_callback=garde_fou_entree,
    before_tool_callback=garde_fou_outils,
)

Le nom root_agent n'est pas anodin : c'est celui que cherchent les commandes adk web et adk run. Les deux callbacks sont expliqués dans la leçon suivante.

Où vit le panier entre deux messages du client ?

Exercice : un outil retirer_du_panier

Écrivez retirer_du_panier(sku, tool_context) qui retire complètement un produit du panier, et renvoie une erreur s'il n'y est pas. Ajoutez-le à la liste tools.

Voir la solution 
def retirer_du_panier(sku: str, tool_context: ToolContext) -> dict:
    """Retire complètement un produit du panier.

    Args:
        sku: identifiant produit, par exemple "CASQ-01".
    """
    panier = dict(tool_context.state.get("panier", {}))
    if sku.upper() not in panier:
        return {"erreur": f"{sku} n'est pas dans le panier."}
    del panier[sku.upper()]
    tool_context.state["panier"] = panier
    return {"panier": panier}

Pensez aussi à invalider une éventuelle commande en attente (state["commande_en_attente"] = None) : sinon le client pourrait confirmer un récapitulatif devenu faux.

Résultat obtenu

Extrait du scénario réel (gemini-3.5-flash, 2026-10-15) : le modèle enchaîne deux outils dans le même tour, et le panier est bien dans l'état.

CLIENT > Le sans fil est en stock ? Ajoutez-en 2 à mon panier.
   [outil] verifier_stock({'sku': 'CASQ-01'})
   [outil] ajouter_au_panier({'quantite': 2, 'sku': 'CASQ-01'})
   AGENT > Le Casque audio sans fil Nova est bien en stock avec 12 unités disponibles.
   J'ai ajouté 2 exemplaires à votre panier. Souhaitez-vous passer à la préparation de la
   commande ou voir votre panier ?

Et le test sans clé test_panier_dans_etat_de_session vérifie etat["panier"] == {"CASQ-01": 2} : PASSED.

Je sais faire

  • Configurer ADK en mode clé d'API avec un .env
  • Écrire un outil avec une docstring et des types que le modèle comprend
  • Renvoyer des erreurs exploitables plutôt que lever des exceptions
  • Lire et écrire l'état de session avec tool_context.state
  • Injecter une valeur de l'état dans l'instruction avec {cle?}
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