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GCPCIBMAS

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

Ce cours ILT de 4 heures développe les compétences de création de solutions multi-agents avec ADK, MCP, A2A, Agent Engine, Cloud Run et Gemini Enterprise. Vous construirez et déploierez un système multi-agents réaliste sur Google Cloud, avec un agent intégré dans Gemini Enterprise, pour résoudre un cas d'usage concret 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 avec Agent Development Kit
  • Accéder à des outils distants via Model Context Protocol
  • Mettre en place des garde-fous sur les données sensibles avec Model Armor et les modèles Sensitive Data Protection
  • Activer l'observabilité du système agentique avec Cloud Trace et Cloud Logging
  • Construire des systèmes d'agents qui collaborent via le 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 connaissances équivalentes
  • Bonne connaissance des domaines métiers 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

Sujets abordés
  • →Introduction au cours
  • →Discussion du 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 la sanitisation Model Armor
  • Créer un serveur A2A
  • Tester en local et déployer sur Cloud Run
Activités

Lab : Implémenter et tester l'agent de données

Objectifs
  • Examiner le code de l'agent de base
  • Ajouter l'outillage d'authentification
  • Construire 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
Objectifs
  • Finaliser et déployer le deuxième agent
  • Examiner le code du troisième agent
  • Implémenter l'outillage MCP
  • Créer un serveur A2A
  • Déployer et tester la solution complète
Activités

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

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

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 Vertex AI Agent Engine pour qu'ils fonctionnent comme un flux agentique géré, avec les décisions d'infrastructure et la mise à l'échelle des ressources gérées par Agent Engine.

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Créer des agents prêts pour la production sur Google Cloud

Dans cette formation, vous utiliserez vos connaissances en développement d'agents avec l'Agent Development Kit pour mettre en production des agents via la pile agentique de Google sur Google Cloud. Après avoir revu la pile agentique et les différentes cibles de déploiement, vous construirez un agent utilisant les services de session, de mémoire et d'exemples disponibles sur Google Cloud. Vous intégrerez des outils externes via le Model Context Protocol (MCP) et communiquerez avec d'autres agents via le protocole Agent2Agent (A2A). Enfin, vous concevrez des applications en intégrant les interactions humain-agent.

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Avancé
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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.

395€ € HT

par apprenant

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