Notes pratiques : J’ai développé le même agent de trois manières : l’API Interactions, ADK, et

Ce guide reconstitue le parcours allant des matières premières à un système fonctionnel pour : j’ai développé le même agent de trois manières : via l’API Interactions, ADK et le SDK Antigravity. L’accent est mis sur des étapes opérationnelles, des vérifications explicites, ainsi que du code que vous pouvez intégrer directement dans un dépôt sans devoir deviner son intention. Pour l’étape d’aperçu, définissez les entrées, le responsable de l’étape et les critères de fin avant de modifier le code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu, sans avoir à deviner l’état caché. Enregistrez les temps d’exécution ainsi que le coût en tokens ou en requêtes à côté des résultats fonctionnels. Une visibilité précoce des coûts évite les factures inattendues lorsque le parcours passe d’un environnement de démonstration à des environnements partagés.

Mise en place et suivi pas à pas

Lors de l’étape d’installation et de suivi, notez d’abord les éléments requis pour le contrat : les données nécessaires, le signal de succès, ainsi que ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de garantir l’intégrité des modifications ultérieures du code. Conservez la configuration en dehors du code de l’application. Les fichiers d’environnement, les bases de données secrètes et les indicateurs fonctionnels doivent être regroupés en un seul endroit que les opérateurs peuvent auditer sans devoir lire l’ensemble du système. Créez des points de contrôle après les étapes coûteuses. Le mécanisme de reprise ne doit pas facturer à nouveau la même appel au LLM lorsque l’opérateur réessaie un nœud ultérieur.

export GOOGLE_API_KEY="..."   # get this at aistudio.google.com
gcloud auth application-default login

Méthode 1 : API d’interactions, vous écrivez l’outil et le boucle

Lors de la phase API d’interactions de la Méthode 1, notez d’abord le contrat : les entrées requises, le signal de succès et ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de rester honnête lors des modifications ultérieures du code. Documentez ensemble le parcours normal et le parcours de récupération. Les tentatives répétées, les contrôles humains et la gestion des messages non livrés font partie intégrante du produit, et non d’une mise en forme ultérieure. Enregistrez le nom de l’outil, le hash des arguments, la latence et le résultat de chaque appel. Sans cette trace, les boucles d’agent de débogage gaspillent des heures.

def execute_sql(query: str) -> list[dict]:
    client = bigquery.Client()
    config = bigquery.QueryJobConfig(maximum_bytes_billed=20 * 10**9)
    rows = client.query_and_wait(query, job_config=config, max_results=50)
    return [{k: str(v) for k, v in dict(row).items()} for row in rows]

execute_sql_tool = {
    "type": "function",
    "name": "execute_sql",
    "description": (
        "Run a BigQuery Standard SQL SELECT query against "
        "`bigquery-public-data.hacker_news.full`, the public Hacker News "
        "dataset (stories and comments since 2006). Columns: id INT, "
        "type STRING (story/comment/job/poll), title STRING (stories only), "
        "text STRING (body, HTML-escaped), `by` STRING (username), score INT, "
        "parent INT, descendants INT, timestamp TIMESTAMP, url STRING, "
        "dead BOOL, deleted BOOL. Returns at most 50 rows."
    ),
    "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {"query": {"type": "string"}},
        "required": ["query"],
    },
}

while True:
    calls = [s for s in interaction.steps if s.type == "function_call"]
    if not calls:
        break
    results = [{
        "type": "function_result",
        "name": step.name,
        "call_id": step.id,
        "result": [{"type": "text", "text": json.dumps(execute_sql(**step.arguments))}],
    } for step in calls]
    interaction = client.interactions.create(
        model=MODEL,
        input=results,
        system_instruction=INSTRUCTION,
        tools=[execute_sql_tool],
        previous_interaction_id=interaction.id,
    )

Méthode 2 : ADK, le framework fournit les outils

Lorsque vous travaillez sur l’étape du Method 2 ADK, notez d’abord le contrat : les entrées requises, le signal de succès et ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de garantir l’intégrité des modifications ultérieures du code. Préférez des unités petites et testables plutôt que des scripts complexes. Lorsqu’une étape échoue, l’erreur doit indiquer une seule responsabilité et non un processus embrouillé. Enregistrez le nom de l’outil, le hash des arguments, la latence et le résultat de chaque appel. Sans ces traces, le débogage de boucles d’agent prend des heures. Lorsque vous travaillez sur l’étape du Method 2 ADK, notez d’abord le contrat : les entrées requises, le signal de succès et ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de garantir l’intégrité des modifications ultérieures du code. Notez les temps d’exécution ainsi que le coût des tokens ou des requêtes à côté des résultats fonctionnels. Une visibilité précoce des coûts évite des factures inattendues lorsque le processus passe de la démonstration aux environnements partagés.

import google.auth
from google.adk import Agent
from google.adk.integrations.bigquery import BigQueryCredentialsConfig, BigQueryToolset
from google.adk.integrations.bigquery.config import BigQueryToolConfig, WriteMode

credentials, _ = google.auth.default()
toolset = BigQueryToolset(
    credentials_config=BigQueryCredentialsConfig(credentials=credentials),
    bigquery_tool_config=BigQueryToolConfig(write_mode=WriteMode.BLOCKED),
)
root_agent = Agent(name="hn_opinion_agent", model=..., instruction=..., tools=[toolset])

Méthode 3 : Antigravity SDK, le harnais et MCP

L’étape du SDK Antigravity de la Méthode 3 fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Capturez un enregistrement réussi, un cas d’échec ainsi que la note de réversion avant d’élargir le périmètre. Conservez les configurations en dehors du code de l’application. Les fichiers d’environnement, les bases de données secrètes et les indicateurs fonctionnels doivent être regroupés en un seul endroit que les opérateurs peuvent auditer sans devoir lire l’ensemble du système. Exposez des outils dotés de schémas restreints et de labels explicites indiquant les effets secondaires. Les hôtes doivent savoir quels appels modifient l’état du système avant de les valider automatiquement.

from google.antigravity import Agent, LocalAgentConfig
from google.antigravity.types import McpStreamableHttpServer

bigquery_mcp = McpStreamableHttpServer(
    name="bigquery",
    type="http",
    url="https://bigquery.googleapis.com/mcp",
    headers={"Authorization": f"Bearer {token}",
             "x-goog-user-project": project},
    enabled_tools=["execute_sql_readonly", "get_table_info", ...],
)
config = LocalAgentConfig(system_instructions=..., mcp_servers=[bigquery_mcp])
async with Agent(config) as agent:
    response = await agent.chat(question)

La comparaison

La phase de comparaison fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Capturez un transcript parfait, un cas d’échec et la note de réversion avant d’élargir le périmètre. Documentez ensemble le parcours réussi et le parcours de récupération. Les tentatives répétées, les contrôles humains et le traitement des messages non livrés font partie intégrante du produit, et non d’une mise en forme ultérieure. Gardez l’état des graphes simple et typé ; les blocs imbriqués masquent le fait que tel nœud a écrit telle champ et perturbent la reprise après interruption.

L’exécution

La phase de déploiement fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Capturez un exemple idéal, un cas d’échec et des notes de réversion avant d’élargir le périmètre. Préférez des unités petites et testables plutôt que des scripts complexes. Lorsqu’une étape échoue, l’erreur doit pointer vers une seule responsabilité et non vers un processus embrouillé. Maintenez l’état des graphes simple et typé. Les blocs imbriqués masquent le fait que tel nœud a écrit telle champ et perturbent la reprise après interruption. La phase de déploiement fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Capturez un exemple idéal, un cas d’échec et des notes de réversion avant d’élargir le périmètre. Enregistrez les temps d’exécution ainsi que le coût des tokens ou des requêtes à côté des résultats fonctionnels. Une visibilité précoce des coûts évite les factures inattendues lorsque le processus passe d’un environnement de démonstration à des environnements partagés.

Une note sur le compte de service

Pour une note A concernant le déploiement, définissez les entrées, le responsable de l’étape et les critères de sortie avant de modifier le code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Conservez la configuration en dehors du code de l’application. Les fichiers d’environnement, les bases de données secrètes et les indicateurs fonctionnels doivent être regroupés en un seul endroit que les opérateurs peuvent auditer sans avoir à lire l’ensemble du système. Mettez en place une approbation humaine pour les actions qui entraînent des dépenses ou modifient des données de production. La connexion en temps de compilation ne garantit pas la complétude du processus métier.

Lequel choisir

Pour l’étape « Lequel utiliser », définissez les entrées, le responsable de l’étape et les critères de sortie avant de modifier le code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Documentez ensemble le parcours idéal et le parcours de récupération. Les tentatives répétées, les contrôles humains et la gestion des messages non livrés font partie intégrante du produit, et non d’améliorations ultérieures. Imposez l’approbation humaine pour les actions qui entraînent des dépenses ou modifient des données de production. Une connexion en temps de compilation ne garantit pas l’exhaustivité du fonctionnement commercial.

Liste de contrôle opérationnelle

L’étape de la liste de contrôle opérationnelle fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Recueillez un enregistrement exemplaire, un cas d’échec et une note de réversion avant d’élargir le périmètre. Considérez cette étape comme un contrat entre les entrées et les sorties validées. Nommez les artefacts, définissez des vérifications de succès et refusez toute complétion partielle silencieuse.

Gardez l’état du graphe plat et typé. Les blocs imbriqués cachent le fait que tel nœud a écrit telle champ et perturbent la reprise après interruption.

Ajoutez un test de base qui exerce le chemin critique dans les processus d’intégration continue en utilisant des fixtures, et non des API payantes en temps réel, chaque fois que le budget le permet.

Enregistrez les temps d’exécution ainsi que le coût des tokens ou des requêtes à côté des résultats fonctionnels. Une visibilité précoce des coûts évite les factures inattendues lorsque le chemin passe de la démo aux environnements partagés.

Gardez l’état du graphe plat et typé. Les blocs imbriqués cachent le fait que tel nœud a écrit telle champ et perturbent la reprise après interruption.

Au préalable de promouvoir l’ensemble technique, figez les versions, conservez une transcription exemplaire pour le chemin critique, et vérifiez les étapes de restauration. Les environnements partagés nécessitent des limites de débit, des contrôles d’attribution et un responsable clair pour la rotation des secrets. Préférez une fiabilité simple à de brillantes démonstrations ponctuelles.

Note de lot pour 016bc4c24234 : éviter d’inclure les clés du fournisseur dans le répertoire, fixer une limite pour les tokens par session, et stocker les transcriptions à côté des fichiers de test afin que les remplacements ultérieurs de modèles restent comparables.

Lors du traitement de l’étape 0 de la note de renforcement de sécurité, écrivez d’abord le contrat : entrées requises, signal de succès, et ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de garantir l’honnêteté des modifications ultérieures du code. Considérez cette étape comme un contrat entre les entrées et les sorties validées. Nommez les artefacts, définez des vérifications de succès, et refusez toute exécution partielle silencieuse.

Détail de renforcement 0/754 : mesurez le temps d’exécution, la catégorie de l’erreur et la consommation de tokens pour cette note, puis décidez si vous souhaitez conserver la modification en vous basant sur un ensemble de questions prédéfini plutôt que sur des observations subjectives.

La phase 0 de la note de renforcement fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Capturez un enregistrement exemplaire, un cas d’échec et la note de réversion avant d’élargir le périmètre. Documentez ensemble le parcours optimal et le parcours de récupération. Les tentatives répétées, les contrôles humains et la gestion des messages non livrés font partie intégrante du produit, et non d’une mise en forme ultérieure.

Détail de renforcement 0/773 : mesurez le temps d’exécution, la classe d’erreur et l’utilisation des tokens pour cette note, puis décidez si vous souhaitez conserver le changement en vous basant sur un ensemble de questions prédéfini plutôt que sur des anecdotes.

Pour la phase 1 de la note de renforcement, définissez les entrées, le responsable de l’étape et les critères de fin avant de modifier le code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Considérez cette phase comme un contrat entre les entrées et les sorties validées. Nommez les artefacts, définissez des vérifications de succès et refusez toute complétion partielle silencieuse.

Détail de renforcement 1/773 : mesurez le temps d’exécution du mur, la classe d’erreur et l’utilisation des jetons pour cette note, puis décidez si vous souhaitez conserver le changement en vous basant sur un ensemble de questions prédéfini plutôt que sur des anecdotes.