Des articles pour ceux qui
livrent le stack
Textes originaux sur React, Node.js, TypeScript et AI — issus de la même pratique que notre logiciel opérateur. Corps des articles en anglais.
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L’ingénierie agente et le cycle externe : où s’inscrivent Antigravity et la CLI Agents.
Les spécifications, les évaluations et les contraintes définissent l’ingénierie agente. Une présentation de la CLI Agents de Google, de sa couche de production GCP, et des différences entre Antigravity et d’autres outils de codage.
8 min de lectureUn guichet d’assistance à cinq agents sur Gemini 3.1 et ADK : tri, recherche, action, QA et orchestrateur.
Créer un système de support client multi-agents avec Google ADK et Gemini 3.1 : transferts structurés, boucles de correction QA, Agent Engine ou Cloud Run, sessions et coûts.
19 min de lectureSuivi des agents LangGraph sur l’agent Engine de Vertex AI à l’aide d’OpenTelemetry
Par défaut, Agent Engine ne traque pas les agents LangGraph. Ajoutez OpenTelemetry au démarrage, masquez les identifiants, ornez les fonctions clés et envoyez les spans à Cloud Trace.
6 min de lectureAssistant de support RAG à double moteur sur Google Cloud : documents publics, manuels privés
Créer un assistant de support qui interroge à la fois Vertex AI Search et l’API Developer Knowledge, puis permet à Gemini de concilier les conseils avec les règles propres du client.
13 min de lectureRAG sans base de données vectorielle : un pipeline en SQL BigQuery et les points de défaillance
Créez une génération améliorée par la récupération d’informations entièrement à l’aide de SQL dans BigQuery, des embeddings aux réponses fondées sur des données réelles, puis consultez les coûts, les quotas et les limites de versionnement des prompts.
11 min de lectureDu prototype à la production avec Agents CLI : un agent d’approbation des dépenses
Créez un squelette, testez, évaluez et déployez un agent ADK sur Cloud Run à l’aide d’Agents CLI, en abordant au passage le suivi des activités, l’enregistrement des données dans BigQuery, ainsi que les extensions CI/CD et RAG.
12 min de lectureDébogage de Serverless Apache Spark à l’aide de Gemini, MCP et des compétences d’agent
Débogage d’Apache Spark sans serveur avec Gemini : de la copie des erreurs dans le chat à un agent qui lit les journaux de batch via un serveur MCP et corrige PySpark.
6 min de lectureCréation d’agents IA autonomes ColdFusion et MCP (Partie 5)
Des agents d’IA ColdFusion utilisant l’outil Gemini pour effectuer des appels, un point de terminaison de serveur MCP et des vues sécurisées AlloyDB pour NL2SQL, présentés lors d’une démonstration des opérations de brasserie sur Google Cloud.
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