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Build Your First Agent with Gemini Enterprise

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Instructeur : Google Cloud Training

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1 heure à compléter
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Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • ADK installation with virtual environments. The four core parameters: model, name, description, and instruction.

  • The root_agent naming convention for ADK tools. Configuring .env files with GOOGLE_API_KEY after adk create.

  • Three execution modes: adk web, adk run, and adk api_server. Programmatic execution with Runner and sessions.

  • YAML-based Agent Config for code-free agent definition. When to use YAML versus Python for agents.

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4 devoirs

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Ce cours fait partie de la Certificat Professionnel Google Cloud AI Agents: From Foundations to Enterprise Scale
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à ce Certificat Professionnel.
  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable auprès de Google Cloud

Il y a 5 modules dans ce cours

This module transforms theory into practice by setting up your complete development environment. You’ll install Python, configure the Agent Development Kit (ADK), obtain API credentials, and create your first agent project, laying the essential foundation needed to start building agents.

Inclus

1 lecture1 devoir

This module decodes the anatomy of an agent via the four core parameters that define its identity and behavior. You’ll learn to distinguish between description (what other agents see) and instruction (how this agent acts) and to write instructions that shape agent personality and capabilities.

Inclus

2 lectures1 devoir

This module expands your agent execution toolkit beyond the web interface, introducing three distinct deployment methods: Terminal commands for quick testing, API servers for production deployments, and programmatic execution for integration into larger applications.

Inclus

1 lecture1 devoir

This module introduces a code-free alternative to defining agents through YAML configuration files. You’ll learn when declarative YAML configurations provide advantages over Python code for agent definition and how to create and manage YAML-based agents.

Inclus

1 lecture1 devoir

In just 75 minutes, you’ve transformed from understanding agent concepts to actually building and running your own AI agents. You’ve set up a complete development environment, created agents from scratch, experimented with different execution modes, and learned both Python code and YAML configuration approaches. This is no small feat. You've taken the critical step from theory to practice.

Inclus

1 lecture

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’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

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