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[Recommandation Open Source] Google - Pack de démarrage Agent 🚀 L'équipe Google Cloud Platform a publié une collection de modèles de développement d'agents IA prêts pour la production. Bien plus qu'une simple base de code, ils constituent un véritable accélérateur de productivité. Si vous souhaitez développer un conseiller client intelligent, un assistant d'analyse de documents ou un chatbot interactif multimodal sur Google Cloud, vous n'avez pas besoin de configurer de serveurs, d'écrire de scripts de déploiement ni de créer de systèmes de surveillance. Ce projet prend en charge toute l'infrastructure non liée à la logique métier, vous permettant ainsi de vous concentrer sur la conception de l'interaction IA. 💡 Valeur fondamentale : Quels problèmes résout-elle ? Lors de la création d'applications GenAI, les développeurs sont généralement confrontés à deux défis majeurs : • Le démarrage est difficile : comment choisir la bonne architecture (ReAct, RAG, multi-agent) ? • Difficultés de mise en œuvre : Rédiger une invite pertinente n’est que la première étape. Comment déployer l’agent dans le cloud ? Comment mettre en œuvre l’intégration continue et la livraison continue (CI/CD) ? Comment contrôler la qualité de ses réponses ? Ce projet répond à ces questions en proposant une solution complète : • Prêt à l'emploi : générez un projet complet contenant le code front-end, back-end et d'infrastructure en une seule commande. Prêt pour la production : comprend non seulement le code, mais aussi des scripts Terraform intégrés, la configuration du pipeline CI/CD et les paramètres d’observabilité. 🛠️ Explication des principales capacités techniques : Ce projet comprend plusieurs composants essentiels, couvrant différentes étapes du développement de l’IA : 1. Modèles d'agents divers : adk_base / adk_a2a_base : Basés sur le kit de développement d'agents Google, ces agents ReAct prennent en charge la collaboration multi-agents (agent à agent). a· gentic_rag : Conçu pour les scénarios de bases de connaissances d’entreprise, il intègre le flux de travail RAG et prend en charge la recherche IA Vertex. • langgraph_base : Intègre le framework LangChain/LangGraph, facilitant ainsi la prise en main pour les développeurs connaissant déjà l’écosystème. adk_live : Un agent intelligent qui prend en charge l’interaction multimodale en temps réel (audio/vidéo/texte), utilisant les capacités multimodales natives de Gemini. 2. Meilleures pratiques d'ingénierie • CI/CD : Configurations intégrées de GitHub Actions et de Google Cloud Build pour le déploiement automatique après les commits de code. • Observabilité : La surveillance intégrée dans le cloud vous permet de visualiser l'état d'exécution, la latence et le taux d'erreur de l'agent. • Évaluation : Intégrée à Vertex AI Evaluation, elle vous aide à évaluer quantitativement la qualité des réponses de l'IA. 3. Le projet d'expérience de développement minimaliste fournit un outil CLI (interface en ligne de commande). • Démarrage rapide : uvx agent-starter-pack create my-agent — Créez un nouveau projet en un clic. • Améliorer l'infrastructure existante : si vous disposez déjà du code, vous pouvez utiliser la commande « enhance » pour ajouter des configurations d'infrastructure de niveau production à votre projet existant. Adresse open source :