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Atelier — Contenus publiés depuis de simples dossiers Markdown.© 2026

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Les vidéos et les dépôts que je recommande, chacun avec quelques notes et le lien vers la formation qui va avec.

12 contenus

Vidéos 5

  • Vidéo

    Introducing Agent Development Kit

    Pourquoi ADK existe : construire des agents prêts pour la production, y compris multimodaux et multi-agents.

    Débutant Regarder

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  • Vidéo

    Getting started with Agent Development Kit

    Construire son premier agent avec le framework open source ADK, pas à pas.

    Débutant Regarder

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  • Vidéo

    Foundations of multi-agent systems with ADK

    Les bases des systèmes multi-agents avec ADK : coordinateur, agents spécialisés et délégation.

    Intermédiaire Regarder

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  • Vidéo

    The Model Context Protocol: Connecting AI to Everything

    Adam Jones (Anthropic) : ce qu'est MCP, pourquoi il existe et comment il fonctionne.

    Débutant Regarder

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  • Vidéo

    Building Agents with Model Context Protocol

    Atelier d'Anthropic (Mahesh Murag) : la philosophie de MCP et comment construire des agents riches en contexte.

    Intermédiaire Regarder

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Liens & dépôts 7

  • Lien

    google/adk-python

    Le code source officiel d'Agent Development Kit (Python) : exemples, outils intégrés, déploiement.

    github.com

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  • Lien

    Shubhamsaboo/awesome-llm-apps

    Une collection d'applications LLM prêtes à lancer : agents, RAG, multi-agents, MCP, avec OpenAI, Anthropic, Gemini et modèles open source.

    github.com

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  • Lien

    raphaelmansuy/edgequake

    Graph-RAG en Rust sur un seul Postgres (pgvector + Apache AGE), compatible avec tous les LLM.

    github.com

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  • Lien

    GoogleCloudPlatform/generative-ai

    Les notebooks et exemples officiels Google Cloud pour Gemini, la recherche, le RAG et les agents.

    github.com

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  • Lien

    modelcontextprotocol/servers

    Les serveurs MCP de référence et l'annuaire des serveurs de la communauté.

    github.com

    Vidéothèque & ressources › Dépôts & outils

  • Lien

    HKUDS/LightRAG

    L'implémentation Python de LightRAG : graphe de connaissances + recherche vectorielle, rapide et simple.

    github.com

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