Guide pratique pour la création d'agents intelligents à partir de zéro avec Gemini 3 Ce nouveau tutoriel pratique de Phil Schmid vise à démystifier la création d'agents d'IA. Schmid souligne que les agents sont fondamentalement très simples : un LLM placé dans une boucle, associé à quelques outils, permettant au modèle de décider quand utiliser ces outils et comment planifier ses tâches. Entièrement basé sur Gemini 3 Pro, le tutoriel propose une progression étape par étape, de la génération de texte basique à un agent CLI complet capable de lire et d'écrire des fichiers et de dialoguer en continu. Avec moins de 100 lignes de code, il est idéal pour ceux qui souhaitent se lancer rapidement. Les composantes essentielles d'un agent intelligent (la métaphore de Schmid d'un «organisme vivant») • Cerveau (Modèle) : Gemini 3 Pro, responsable de la réflexion, de la planification et de la décision d'utiliser ou non des outils. • Outils : Fonctions externes, telles que la lecture de fichiers, l'affichage des répertoires, l'écriture de fichiers, etc. • Espace de travail/Contexte : Historique des dialogues + résultats d'exécution des outils, ce que l'on appelle « l'ingénierie du contexte ». • Cycle de vie (boucle) : Observer → Réfléchir → Agir → Observer... jusqu'à ce que la tâche soit terminée ou que la condition de fin soit remplie. L'ensemble du processus suit le modèle ReAct classique (Raisonnement + Action), mais il est implémenté à l'aide des appels de fonctions natifs de Gemini et ne repose pas sur des frameworks complexes tels que LangGraph et CrewAI. Processus de construction étape par étape 1. Le plus élémentaire : génération de texte brut (pas encore un agent intelligent) Commencez par créer une classe Agent et utilisez le modèle gemi-3-pro-preview pour générer directement du texte. Il s'agit en fait d'un chatbot amélioré. 2. Deuxième étape : Ajouter des outils (Appel de fonctions) • Définir les outils (nom, description, paramètres) à l'aide du schéma JSON. Implémentez les fonctions Python correspondantes (telles que read_file, write_file, list_dir). • Transmettez la définition de l'outil au modèle, et celui-ci renverra une requête d'appel d'outil structurée si nécessaire. 3. La troisième étape : boucler la boucle (devenir véritablement un agent intelligent) • Dans le code, vérifiez si le modèle a besoin d'appeler l'outil → exécutez l'outil → renvoyez le résultat au modèle sous la forme de functionResponse → le modèle continue à fonctionner. • Conseil important : Gemini 3 possède des « signatures de pensée » spéciales qui doivent être préservées telles quelles, sinon la capacité de raisonnement en chaîne sera perdue. • Ajoutez des commandes de démarrage système, comme par exemple lui faire parler comme Linus Torvalds, pour renforcer sa personnalité. 4. Quatrième étape : L'interaction CLI multi-tours est enveloppée dans une boucle while True, permettant à l'utilisateur de saisir des commandes en continu, et l'agent peut gérer des tâches en plusieurs étapes (telles que lister d'abord le répertoire → lire un fichier → modifier le contenu). Résultat final : vous pouvez dire à l’agent dans le terminal : « Modifiez le contenu de data.txt en "Hello World" », et il appellera automatiquement `read_file` → think → write_file, achevant le processus étape par étape. Meilleures pratiques d'ingénierie (La section la plus dense de l'article) 1. Conception des outils • Le nom et la description de l'outil doivent être extrêmement clairs et sans ambiguïté, afin que le modèle puisse comprendre d'un coup d'œil ce que fait l'outil et quand l'utiliser. • Les paramètres de chaque outil doivent être aussi concis que possible, en ne conservant que les champs véritablement nécessaires, afin d'éviter un nombre excessif de paramètres susceptibles de perturber le modèle ou de générer des appels incorrects. Le résultat de l'outil doit être facilement compréhensible : il doit indiquer clairement la réussite ou l'échec, fournir des messages d'erreur détaillés, le contexte nécessaire et même proposer des suggestions pour l'étape suivante. Ceci garantit que le modèle reçoive des données d'entrée de haute qualité pour le prochain cycle d'inférence. 2. Gestion du contexte • Ne jamais insérer une grande quantité de contenu de fichier ou de données directement dans le contexte en une seule fois (cela peut facilement provoquer un débordement de la fenêtre ou une perte de focus du modèle). Privilégiez la conception d'outils de « chargement à la demande », tels que read_file et search_database, permettant au modèle de décider lui-même quand récupérer quelles informations spécifiques. • Lorsque les échanges s'allongent et que le contexte est sur le point de devenir complexe, il convient soit de condenser l'historique à l'aide de résumés, soit d'introduire un système de mémoire externe (base de données vectorielle, magasin clé-valeur, etc.). 3. Éviter le surdimensionnement • La méthode la plus rentable consiste d'abord à faire fonctionner le prototype en utilisant un « modèle unique et puissant + une simple boucle while + un appel de fonction native ». N’introduisez des frameworks lourds comme LangGraph, CrewAI et Autogen que lorsque la tâche exige réellement des machines à états complexes, une collaboration multi-agents et des mécanismes de restauration. Dans la plupart des cas concrets, de simples boucles suffisent amplement. 4. Sécurité et robustesse • Un nombre maximal d'itérations (max_iterations) doit être défini pour éviter que le modèle ne se bloque dans une boucle infinie. • Tout outil impliquant des opérations destructives (suppression de fichiers, envoi de courriels, transfert d'argent, etc.) doit inclure une étape de confirmation manuelle ou un mécanisme de liste blanche strict. • Établir des garde-fous grâce à des instructions système claires, indiquant explicitement au modèle ce qui est absolument interdit. 5. Débogage et observabilité • Pendant la phase de développement, imprimez chaque requête d'appel d'outil, le résultat de l'exécution de l'outil et le processus de réflexion du modèle. Ce très haut niveau de transparence vous permet de déterminer instantanément si le problème réside dans la définition de l'outil, le format de retour ou la logique d'inférence du modèle, ce qui en fait le moyen le plus rapide de déboguer et de construire des agents intelligents fiables. Ces recommandations, bien que très concises, s'appliquent à la quasi-totalité des projets d'agents basés sur LLM (que vous utilisiez Gemini, Claude, GPT ou des modèles open source). Il est fortement conseillé de les considérer comme une liste de contrôle et de s'y référer point par point lors de la création d'un nouvel agent. La principale conclusion de l'article est que la construction d'un agent intelligent pratique est **bien moins compliquée qu'on ne l'imagine**, et que l'essentiel réside dans « modèle + outils + boucles + bonne gestion du contexte ». • Tant que les outils sont bien conçus et que le contexte est correctement contrôlé, le Gemini 3 Pro, qui prend en charge nativement plusieurs appels d'outils, peut gérer la plupart des tâches avec un seul outil. Schmid encourage tout le monde à commencer par exécuter le prototype le plus simple, puis à ajouter progressivement des fonctionnalités avancées telles que la mémoire, le planificateur et la collaboration multi-agents. Adresse du blog
