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Présentation

Agent Engine est un service Google Cloud entièrement géré qui permet aux développeurs de déployer, de gérer et de faire évoluer des agents IA en production. Agent Engine gère l'infrastructure pour faire évoluer les agents en production, ce qui vous permet de vous concentrer sur la création d'applications intelligentes et efficaces.

Vous pouvez définir des fonctions Python qui sont utilisées comme des outils grâce à l'appel de fonction Gemini. Agent Engine s'intègre parfaitement au SDK Gen AI pour le modèle Gemini dans Vertex AI. Il peut gérer les prompts, les agents et les exemples de manière modulaire. Agent Engine est compatible avec LangChain, LlamaIndex ou d'autres frameworks Python.

Dans cet atelier, vous allez apprendre à créer et à déployer un agent (modèle, outils et raisonnement) à l'aide du SDK Gen AI pour Python. Vous allez créer et déployer un agent qui utilise le modèle , des fonctions Python comme des outils et LangChain pour l'orchestration.

Gemini

Gemini est une famille de modèles d'IA générative puissants développés par Google DeepMind, capables de comprendre et de générer plusieurs formes de contenu, comme du texte, du code, des images, du son et des vidéos.

API Gemini dans Vertex AI

L'API Gemini dans Vertex AI fournit une interface unifiée pour interagir avec les modèles Gemini. Elle permet aux développeurs d'intégrer facilement ces puissantes fonctionnalités d'IA dans leurs applications. Pour connaître les dernières actualités et les fonctionnalités spécifiques des versions les plus récentes, veuillez consulter la documentation officielle sur Gemini.

Modèles Gemini

• Gemini Pro : conçu pour les tâches de raisonnement complexe, par exemple :
  • l'analyse et la synthèse de grands volumes d'informations ;
  • le raisonnement multimodal sophistiqué (sur du texte, du code, des images, etc.) ;
  • la résolution efficace de problèmes à l'aide de codebases complexes.
• Gemini Flash : optimisé pour être rapide et efficace, il offre :
  • des temps de réponse inférieurs à une seconde et un haut débit ;
  • une qualité élevée à moindre coût pour une grande variété de tâches ;
  • des fonctionnalités multimodales améliorées, dont une meilleure compréhension spatiale, de nouvelles modalités de sortie (texte, audio, images) et l'utilisation native d'outils (recherche Google, exécution de code et fonctions tierces).

Prérequis

Avant de commencer cet atelier, vous devez :

• avoir des connaissances de base en programmation Python ;
• connaître les concepts généraux sur les API ;
• savoir exécuter du code Python dans un notebook Jupyter dans Vertex AI Workbench.

Objectifs

Dans cet atelier, vous allez apprendre à effectuer les tâches suivantes :

• Installer le SDK Gen AI pour Python
• Utiliser le SDK Gen AI pour créer les composants d'un agent simple
• Tester votre agent en local avant de le déployer
• Déployer et tester votre agent sur Vertex AI
• Personnaliser chaque couche de votre agent (modèle, outils, orchestration)

Préparation

Avant de cliquer sur le bouton "Démarrer l'atelier"

Lisez ces instructions. Les ateliers sont minutés, et vous ne pouvez pas les mettre en pause. Le minuteur, qui démarre lorsque vous cliquez sur Démarrer l'atelier, indique combien de temps les ressources Google Cloud resteront accessibles.

Cet atelier pratique vous permet de suivre les activités dans un véritable environnement cloud, et non dans un environnement de simulation ou de démonstration. Des identifiants temporaires vous sont fournis pour vous permettre de vous connecter à Google Cloud le temps de l'atelier.

Pour réaliser cet atelier :

• Vous devez avoir accès à un navigateur Internet standard (nous vous recommandons d'utiliser Chrome).

• Vous disposez d'un temps limité. N'oubliez pas qu'une fois l'atelier commencé, vous ne pouvez pas le mettre en pause.

Démarrer l'atelier et se connecter à la console Google Cloud

1. Cliquez sur le bouton Démarrer l'atelier. Si l'atelier est payant, une boîte de dialogue s'affiche pour vous permettre de sélectionner un mode de paiement. Sur la gauche, vous trouverez le panneau "Détails concernant l'atelier", qui contient les éléments suivants :

   • Le bouton "Ouvrir la console Google Cloud"
   • Le temps restant
   • Les identifiants temporaires que vous devez utiliser pour cet atelier
   • Des informations complémentaires vous permettant d'effectuer l'atelier

2. Cliquez sur Ouvrir la console Google Cloud (ou effectuez un clic droit et sélectionnez Ouvrir le lien dans la fenêtre de navigation privée si vous utilisez le navigateur Chrome).

   L'atelier lance les ressources, puis ouvre la page "Se connecter" dans un nouvel onglet.

   Conseil : Réorganisez les onglets dans des fenêtres distinctes, placées côte à côte.

   Remarque : Si la boîte de dialogue Sélectionner un compte s'affiche, cliquez sur Utiliser un autre compte.

3. Si nécessaire, copiez le nom d'utilisateur ci-dessous et collez-le dans la boîte de dialogue Se connecter.

   {{{user_0.username | "Username"}}}

   Vous trouverez également le nom d'utilisateur dans le panneau "Détails concernant l'atelier".

4. Cliquez sur Suivant.

5. Copiez le mot de passe ci-dessous et collez-le dans la boîte de dialogue Bienvenue.

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   Vous trouverez également le mot de passe dans le panneau "Détails concernant l'atelier".

6. Cliquez sur Suivant.

   Important : Vous devez utiliser les identifiants fournis pour l'atelier. Ne saisissez pas ceux de votre compte Google Cloud. Remarque : Si vous utilisez votre propre compte Google Cloud pour cet atelier, des frais supplémentaires peuvent vous être facturés.

7. Accédez aux pages suivantes :

   • Acceptez les conditions d'utilisation.
   • N'ajoutez pas d'options de récupération ni d'authentification à deux facteurs (ce compte est temporaire).
   • Ne vous inscrivez pas à des essais sans frais.

Après quelques instants, la console Cloud s'ouvre dans cet onglet.

Remarque : Pour accéder aux produits et services Google Cloud, cliquez sur le menu de navigation ou saisissez le nom du service ou du produit dans le champ Recherche.

Tâche 1 : Ouvrir le notebook dans Vertex AI Workbench

1. Dans la console Google Cloud, accédez au menu de navigation () et cliquez sur Vertex AI > Workbench.

2. Recherchez l'instance , puis cliquez sur le bouton Ouvrir JupyterLab.

L'interface JupyterLab de votre instance Workbench s'ouvre dans un nouvel onglet de navigateur.

Tâche 2 : Configurer le notebook

1. Ouvrez le fichier .

2. Dans la boîte de dialogue Select Kernel (Sélectionner le kernel), sélectionnez Python 3 dans la liste des kernels disponibles.

3. Parcourez la section Getting Started (Premiers pas) du notebook. L'ID et l'emplacement du projet sont préconfigurés pour vous.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Importer des bibliothèques et configurer le notebook

Tâche 3 : Créer et déployer un agent

Dans cette section, vous allez créer et déployer un agent à l'aide du SDK Gen AI pour Python. L'agent comprend trois composants :

• Modèle : modèle
• Outils : fonctions Python pouvant être appelées par le modèle
• Orchestration : LangChain pour orchestrer le raisonnement

Vous définirez le modèle, les outils et l'orchestration dans le notebook, testerez l'agent en local, puis le déploierez sur Vertex AI.

1. Parcourez la section Créer et déployer un agent du notebook.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Charger le modèle Gemini

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Définir les fonctions Python (outils)

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Déployer votre agent sur Vertex AI

Tâche 4 : Personnaliser votre agent

L'exemple que vous venez d'exécuter inclut les paramètres de configuration minimaux requis pour chaque composant de l'agent afin de vous aider à démarrer.

Mais que faire si vous souhaitez passer à une autre version du modèle Gemini, modifier les paramètres du modèle génératif ou les filtres de sécurité, ou effectuer des personnalisations supplémentaires de l'agent ? L'exemple suivant du notebook présente certains des paramètres les plus courants que vous pouvez personnaliser dans votre agent. Agent Engine dans Vertex AI fonctionne avec les versions du modèle Gemini qui sont compatibles avec l'appel de fonction et les agents LangChain.

Dans cette section, vous allez apprendre à personnaliser les composants du modèle et de l'agent en fonction de vos besoins.

1. Parcourez la section Personnaliser votre agent du notebook.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Configuration du modèle

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Configuration de l'agent

Félicitations !

Félicitations ! Dans cet atelier, vous avez appris à créer et à déployer un agent avec Agent Engine dans Vertex AI. Vous avez créé et déployé un agent qui utilise le modèle , des fonctions Python comme des outils et LangChain pour l'orchestration. Vous avez également appris à personnaliser différentes couches de votre agent.

Étapes suivantes et informations supplémentaires

Consultez les ressources suivantes pour en savoir plus sur Gemini :

• Présentation de Gemini
• Documentation sur l'IA générative sur Vertex AI
• Chaîne YouTube sur l'IA générative
• Livre de recettes Vertex AI, doté d'un index de recherche et proposant une sélection de notebooks pour l'IA générative
• Dépôt Google Cloud pour l'IA générative, contenant d'autres notebooks et exemples

Formations et certifications Google Cloud

Les formations et certifications Google Cloud vous aident à tirer pleinement parti des technologies Google Cloud. Nos cours portent sur les compétences techniques et les bonnes pratiques à suivre pour être rapidement opérationnel et poursuivre votre apprentissage. Nous proposons des formations pour tous les niveaux, à la demande, en salle et à distance, pour nous adapter aux emplois du temps de chacun. Les certifications vous permettent de valider et de démontrer vos compétences et votre expérience en matière de technologies Google Cloud.

Dernière mise à jour du manuel : 6 novembre 2025

Dernier test de l'atelier : 6 novembre 2025

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