Parcours

Agents en production avec Google ADK

Concevoir, outiller, orchestrer, déployer et évaluer des agents ADK jusqu'à la production sur Google Cloud.

Avancé 35h

Cas d'usage⚙️ Automatiser un processus métier 🤝 Déployer un assistant IA pour ses équipes

Plateformes🛠️ Google ADK (Agent Development Kit)🧪 Vertex AI (Gemini Enterprise Agent Platform)

Progression 0% · 0/10

FormationIntermédiaireConstruire un agent IA de A à ZCoder en Python un agent qui appelle des outils, lui donner une mémoire, le brancher via MCP puis le passer en production avec Google ADK et Cloud Run.13 leçons · 7h
FormationAvancéWorkflows agentiques avec Google ADKConstruire avec Google ADK 2.10 un pipeline multi-agents de due diligence fournisseur : recherche en parallèle, score déterministe, analyse, rédaction relue en boucle, garde-fous et évaluation.9 leçons · 6h
FormationIntermédiaireAssistant e-commerce : commandes, panier et escaladeConstruire avec Google ADK un agent de service client qui consulte le catalogue et le stock, gère un panier en état de session, fait confirmer la commande, suit les livraisons et passe la main à un humain, protégé par des callbacks de garde-fou.4 leçons · 2h30
FormationIntermédiaireTriage de tickets support : routeur et agents spécialisésConstruire avec Google ADK un agent routeur qui transfère chaque ticket à un spécialiste (facturation, technique, compte), qui fixe une priorité et propose une réponse, puis mesurer l'exactitude du routage sur 20 tickets fictifs.4 leçons · 3h
FormationAvancéLab ADK : un agent branché sur vos serveurs MCP (SQLite et fichiers)Écrire deux serveurs MCP en Python (une base SQLite de commandes et un dossier de documents en lecture seule), les brancher sur un agent ADK avec McpToolset et filtrer les outils exposés au modèle.4 leçons · 3h
FormationExpertOrchestrer des sous-agents : planification, isolation, budgetsUn 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.7 leçons · 6h
FormationExpertSystèmes multi-agents distribués : A2A, découverte et orchestrationFaire dialoguer trois agents ADK sur trois serveurs avec le protocole Agent2Agent : Agent Card, tâches, streaming, registre, pannes, authentification, puis déploiement sur Cloud Run ou Agent Engine.9 leçons · 5h
FormationAvancéUn agent ADK privé sur Cloud Run, au moindre privilègeDéployer un assistant interne ADK sur Cloud Run en service privé, avec un compte de service qui n'a que roles/aiplatform.user, l'appeler avec un jeton d'identité, lire ses journaux, puis tout supprimer.5 leçons · 2h30
FormationExpertAgent Engine et Memory BankDéployer un agent Google ADK sur Vertex AI Agent Engine avec une mémoire long terme (Memory Bank), l'interroger à distance d'une session à l'autre, puis supprimer proprement toutes les ressources créées.5 leçons · 3h
FormationExpertÉvaluation avancée des agents : trajectoires, juges calibrés et garde-fous testésÉvaluer un agent ADK sur ce qu'il fait (outils, ordre, arguments) et sur ce qu'il dit, calibrer un LLM-juge contre des annotations humaines, prouver ses garde-fous par des tests et bloquer une mise en production en CI.8 leçons · 4h30

La plupart des agents qui échouent en production ne pèchent pas par manque d'intelligence : ils appellent le mauvais outil, bouclent, perdent leur état ou exposent une action qu'ils n'auraient jamais dû avoir. Ce parcours traite ces risques dans l'ordre où on les rencontre.

Ce que vous saurez faire à la fin : structurer un agent ADK (outils, état, callbacks de garde-fou), orchestrer plusieurs agents, brancher des serveurs MCP, faire collaborer des agents distants en A2A, déployer sur Cloud Run et Agent Engine avec le moindre privilège, et prouver par l'évaluation de trajectoire que l'agent fait ce qu'on attend.

Prérequis : le parcours « Devenir AI Engineer » ou une expérience équivalente des appels de modèles et du function calling.