GCPCIBMAS

Formation Créer des systèmes multi-agents avec la stack agentique de Google

Ce cours vILT de 4 heures développe les compétences nécessaires à la création de solutions multi-agents à l'aide d'ADK, MCP, A2A, Agent Engine, Cloud Run et Gemini Enterprise. Vous concevrez et déploierez un système multi-agent réaliste sur Google Cloud, avec un agent intégré dans Gemini Enterprise, afin de résoudre un cas d'usage réaliste lié à l'engagement client.

Google Cloud
✓ Formation officielle Google CloudNiveau Avancé⏱️ 0.5 jour (4h)

Ce que vous allez apprendre

  • Créer des agents performants à l'aide d'Agent Development Kit
  • Accéder à des outils distants à l'aide de Model Context Protocol
  • Mettre en place des garde-fous pour les données sensibles avec Model Armor et les modèles Sensitive Data Protection
  • Activer l'observabilité du système agentique avec Cloud Trace et Cloud Logging
  • Créer des systèmes d'agents qui fonctionnent ensemble à l'aide du protocole Agent2Agent (A2A)
  • Déployer des agents sur Cloud Run et Agent Engine
  • Exposer l'agent aux utilisateurs via Gemini Enterprise

Prérequis

  • Avoir suivi Deploy Multi-Agent Systems with Agent Development Kit and Agent Engine, ou disposer de connaissances équivalentes
  • Bonne connaissance des domaines métier et des processus concernés

Public cible

  • Développeurs d'applications, Ingénieurs DevOps, Ingénieurs ML, Toute personne déployant des applications agentiques sur Google Cloud

Programme de la Formation

4 modules pour maîtriser les fondamentaux

Objectifs
  • Comprendre la structure et les objectifs du cours.
  • Discuter des supports de travail préparatoire.
  • Comprendre le défi abordé dans le cours et la solution proposée.
Sujets abordés
  • →Introduction au cours
  • →Discussion sur le travail préparatoire
  • →Présentation du défi et de sa solution
Objectifs
  • Configurer l'environnement de développement
  • Examiner le code de l'agent de base
  • Implémenter l'outillage MCP
  • Activer la journalisation et le traçage
  • Ajouter l'assainissement Model Armor
  • Créer un serveur A2A
  • Tester en local et déployer sur Cloud Run
Sujets abordés
  • →Implémenter et tester l'agent de données
Activités

Lab : Implémenter et tester l'agent de données

Objectifs
  • Examiner le code de l'agent de base
  • Ajouter l'outillage d'authentification
  • Créer des objets RemoteA2aAgent
  • Créer des AgentTools
  • Ajouter des outils à l'agent
  • Tester en local et déployer sur Agent Engine
  • Ajouter l'agent à Gemini Enterprise
Sujets abordés
  • →Implémenter et tester l'agent d'amélioration
Objectifs
  • Finaliser et déployer le deuxième agent
  • Examiner le code du troisième agent
  • Implémenter l'outillage MCP
  • Créer un serveur A2A
  • Déployer et tester l'ensemble de la solution
Sujets abordés
  • →Finaliser la solution multi-agent
Activités

Challenge Lab : Finaliser, déployer et tester l'agent d'intervention

Formations associées

Google Cloud

Déployer des systèmes multi-agents avec l'Agent Development Kit et l'Agent Runtime

Dans ce cours, vous apprendrez à utiliser le Google Agent Development Kit pour construire des systèmes multi-agents complexes. Vous construirez des agents équipés d'outils et les connecterez avec des relations parent-enfant et des flux pour définir comment ils interagissent. Vous exécuterez vos agents localement et les déploierez sur l'Agent Runtime pour qu'ils fonctionnent comme un flux agentique géré, avec les décisions d'infrastructure et la mise à l'échelle des ressources gérées par l'Agent Runtime.

1 j
Avancé
Google Cloud

Créer des agents prêts pour la production sur Google Cloud

Dans ce cours, vous mettrez à profit vos connaissances du développement d'agents avec l'Agent Development Kit pour préparer la mise en production d'agents à l'aide de l'Agentic Stack de Google sur Google Cloud. Après avoir passé en revue l'agentic stack et différentes cibles de déploiement, vous construirez un agent à l'aide des services de session, de mémoire et d'exemples disponibles dans Google Cloud. Vous intégrerez des outils externes à l'aide du Model Context Protocol (MCP) et communiquerez avec d'autres agents à l'aide du protocole Agent2Agent (A2A). Enfin, vous concevrez des applications en tenant compte de l'interaction humain-agent.

1 j
Avancé

Prochaines sessions

Aucune date ne vous convient ?

Nous organisons régulièrement de nouvelles sessions. Contactez-nous pour connaître les prochaines dates disponibles ou pour organiser une session à la date de votre choix.

S'inscrire à une date personnalisée

Processus Qualité

L'engagement de SFEIR Institute : une démarche d'excellence pour garantir la qualité et la réussite de toutes nos formations. En savoir plus sur notre démarche qualité

Méthodes pédagogiques mobilisées
  • Lectures / Apports théoriques (Slides) — Présentation de concepts via des supports visuels (PowerPoint, PDF).
  • Laboratoires dirigés (Labs) — Mise en pratique guidée sur logiciel, machine ou environnement technique.
  • Résolution de problèmes (Troubleshooting) — Diagnostic et correction d'une panne, d'un bug ou d'un dysfonctionnement.
Dispositif d'évaluation et de suivi

L'atteinte des objectifs de la formation est évaluée à plusieurs niveaux pour garantir la qualité de la prestation :

  • Évaluation continue des acquis : Vérification des connaissances tout au long de la formation via des méthodes participatives (en fonction de la formation: quiz, exercices pratiques, mises en situation) sous la supervision du formateur.
  • Mesure de la progression : Dispositif d'auto-évaluation comparatif comprenant un diagnostic initial pour situer le niveau de départ, suivi d'une évaluation finale pour valider l'évolution des compétences.
  • Évaluation de la qualité : Questionnaire de satisfaction en fin de session pour mesurer la pertinence et l'efficacité de la formation ressentie par les participants.

Questions fréquentes

Aux développeurs d'applications, aux ingénieurs DevOps, aux ingénieurs ML et à toute personne déployant des applications agentiques sur Google Cloud.
Avoir suivi Déployer des systèmes multi-agents avec l'Agent Development Kit et l'Agent Engine, ou disposer de connaissances équivalentes, et bien connaître les domaines métiers et les processus concernés.
Vous créerez des agents performants avec l'Agent Development Kit, vous accéderez à des outils distants via le Model Context Protocol, vous construirez des systèmes d'agents qui collaborent via le protocole Agent2Agent (A2A), vous déploierez des agents sur Cloud Run et Agent Engine, et vous exposerez un agent aux utilisateurs via Gemini Enterprise.
Oui. Vous mettez en place des garde-fous sur les données sensibles avec Model Armor et les modèles Sensitive Data Protection, et vous activez l'observabilité du système agentique avec Cloud Trace et Cloud Logging.
L'atelier dure 4 heures et est animé par un formateur SFEIR Institute. Il comprend le lab « Implement and test the data agent » et un challenge lab : « Complete, deploy, and test the intervention agent ».
Oui. Il s'agit d'un atelier officiel Google Cloud dispensé par SFEIR Institute, partenaire certifié Google Cloud Training.

790€ € HT

par apprenant