Flux de travail agentiques avec Google ADK

Aperçu

In "Agentic Workflows with ADK," learners will explore the principles of creating intelligent, automated workflows using the Google Agent Development Kit and Vertex AI Gemini. The course begins by defining agentic workflows and progresses into hands-on lessons for modeling and implementing various workflow patterns, including prompt chaining, routing, and parallelization.

Participants will also tackle more complex patterns like evaluator-optimizer and orchestrator-worker workflows. The course culminates in a project where students will create an AI Research Assistant, applying their skills to develop a sophisticated agent-based system.

Ideal for those interested in advancing their knowledge of AI and workflow automation.

Programme

• Bienvenue dans les flux de travail d'IA agentique avec le Google Agent Development Kit
Explorez les flux de travail d'IA agentique et commencez avec le Google Agent Development Kit en apprenant les prérequis, l'installation et les concepts essentiels.
• Comprendre les flux de travail agentiques
Explore ce qui définit un agent IA moderne, ses composants essentiels (Persona, Connaissances, Outils, Interaction), et les différents types d'agents basés sur leur modèle d'interaction LLM.
• Mise en œuvre de l'analyse et de la définition des flux de travail agentiques avec ADK
Apprenez à mettre en œuvre des flux de travail agentiques avec ADK en décomposant les tâches et en coordonnant les agents d'analyse, de coordination et de validation pour des processus informatiques évolutifs et validés.
• Modélisation des flux de travail agentiques
Concevoir et visualiser les flux de travail agentiques. Apprenez les types d'agents courants comme blocs de construction pour créer des diagrammes de flux de travail visuels.
• Mise en œuvre de la modélisation des flux de travail agentiques avec ADK
Apprenez à concevoir et à mettre en œuvre des flux de travail agentiques dans ADK en utilisant des modèles séquentiels, conditionnels et parallèles, ainsi que l'orchestration, la gestion des erreurs, et les métriques d'optimisation.
• Mise en œuvre des flux de travail agentiques
Couvre les aspects pratiques de la traduction des modèles de flux de travail agentiques en code Python. Les étudiants apprennent à structurer la logique des agents, à définir des classes d'agents et à orchestrer leurs interactions.
• Mise en œuvre des flux de travail agentiques avec ADK et Vertex AI Gemini
Explorez la modélisation des flux de travail agentiques avec ADK et Vertex AI Gemini : gérer les états, visualiser les flux, gérer les erreurs, et analyser l'exécution pour une robuste automatisation multi-agents.
• Modèles de flux de travail agentiques : Flux de travail à enchaînement de prompts
Introduit le modèle d'enchaînement de prompts pour décomposer des tâches complexes en une séquence de petites étapes dépendantes. Il couvre des stratégies de décomposition des tâches, de validation et de gestion du contexte.
• Mise en œuvre des flux de travail agentiques à enchaînement de prompts avec ADK et Vertex AI Gemini
Apprenez à mettre en œuvre des flux de travail agentiques multi-étapes avec ADK, intégrer le LLM de Vertex AI Gemini, utiliser des modèles séquentiels et parallèles, et tester les performances des agents.
• Modèles de flux de travail agentiques : Routage
Enseigne le modèle de routage, qui consiste à classer les tâches entrantes et à les diriger vers l'agent spécialisé ou le chemin de traitement le plus approprié.
• Mise en œuvre des flux de travail agentiques de routage avec ADK et Vertex AI Gemini
Apprenez à construire des flux de travail agentiques itératifs en utilisant ADK et Vertex AI Gemini, en mettant en œuvre des agents de boucle pour le raffinement automatisé avec des agents générateurs et critiques, une logique d'escalade, et une terminaison sécurisée.
• Modèles de flux de travail agentiques : Parallélisation
Introduit le modèle de parallélisation pour exécuter plusieurs tâches d'agent simultanément. Il couvre des stratégies de décomposition des tâches (partage, basé sur les aspects) et d'agrégation des résultats.
• Mise en œuvre des flux de travail agentiques de parallélisation avec ADK et Vertex AI Gemini
Apprenez à mettre en œuvre des flux de travail agentiques parallèles en utilisant ADK et Vertex AI Gemini avec des modèles d'éclatement/réduction pour une exécution efficace des tâches concurrentes et une agrégation automatisée des résultats.
• Modèles de flux de travail agentiques : Flux de travail Évaluateur-Optimiseur
Se concentre sur le modèle Évaluateur-Optimiseur, un processus itératif de génération, critique, et raffinement pour améliorer la qualité des résultats. Il met l'accent sur des critères d'évaluation clairs et des retours d'information exploitables.
• Mise en œuvre des flux de travail Évaluateur-Optimiseur avec ADK et Vertex AI Gemini
Apprenez à mettre en œuvre un routage intelligent dans ADK avec Vertex AI Gemini, classifiant le contenu, sélectionnant des agents spécialistes, et construisant des flux de travail robustes basés sur des règles pour des données multimodales.
• Modèles de flux de travail agentiques : Flux de travail Orchestrateur-Travailleurs
Introduit le modèle avancé Orchestrateur-Travailleurs, où un agent central planifie, délègue, et synthétise de manière dynamique le travail de multiples agents spécialisés.
• Mise en œuvre des flux de travail Orchestrateur-Travailleurs avec ADK et Vertex AI Gemini
Explorez comment concevoir et mettre en œuvre des flux de travail orchestrateur-travailleurs en utilisant ADK et Vertex AI Gemini pour une gestion des tâches IA évolutive.
• Projet : Assistant de recherche d'IA avec Google Agent Development Kit et Vertex AI Gemini
Créez un assistant de recherche d'IA complet qui analyse les requêtes de recherche, les dirige vers des agents spécialisés, exécute des flux de travail parallèles, et génère des rapports complets.

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Enseigné par

Peter Kowalchuk and Noble Ackerson

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Matières

Artificial Intelligence