Harness d'agents
Construire soi-même ce qu'il y a sous le capot d'un agent : boucle d'outils, contexte, permissions, sous-agents, skills et évaluation.
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Construire son harness d'agent de code
En Python, sans framework d'agent : un agent qui lit, cherche, édite et teste un dépôt sous contrôle (bac à sable, permissions, budget de contexte, points de reprise, journal), mesuré sur une vraie correction de bug.
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Un harness d'évaluation continue pour applications LLM
Construire le harness qui décide si un changement de modèle ou de prompt peut partir en production : jeu de données versionné, scorers enfichables dont un LLM-juge calibré, comparaison A/B avec intervalles de confiance, rapport HTML et porte de qualité en CI. Démonstration réelle : gemini-3.8-flash contre gemini-3.5-flash-lite.
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Orchestrer des sous-agents : planification, isolation, budgets
Un harness où un planificateur découpe un dossier de veille en sous-tâches, lance des sous-agents isolés et budgétés en parallèle, tranche leurs contradictions et trace toute la trajectoire. Écrit deux fois, à la main puis avec ADK Workflow, et mesuré.
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Un agent qui pilote un navigateur, en sécurité
Construire un agent Gemini qui opère un back-office web via Playwright et l'arbre d'accessibilité, sous quatre garde-fous (liste blanche, confirmation humaine, contenu non fiable, budget), tracé étape par étape et mesuré sur 5 tâches réelles.
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Agent Skills : construire le chargeur, écrire et tester des skills
Un chargeur de skills SKILL.md en Python (google-genai) avec divulgation progressive, scripts exécutés sans réseau, équivalent Google ADK, et des tests mesurés : 30 requêtes de déclenchement et une grille de qualité.
