Créez votre propre équipe d'agents gérés - Jack Wotherspoon, Google DeepMind

하이라이트

• Les agents gérés s'exécutent dans un bac à sable cloud sécurisé au lieu d'une machine locale, éliminant ainsi les interférences avec le navigateur et les limites de performance matérielle.

• Un seul appel API suffit pour configurer le bac à sable, lancer le framework anti-gravité et exécuter des agents capables d'écrire du code, de naviguer sur le web et de valider des résultats.

• Le modèle Gemini 4 Argon, lancé par Google DeepMind, intègre un décodage long permettant de partager une fenêtre contextuelle d'un million de tokens entre l'entrée, la réflexion et la sortie.

• La séparation entre les interactions gérées par l'API et les environnements de fichiers persistants permet d'enchaîner des flux de travail multi-agents complexes.

• Un système de proxy sécurisé intercepte les requêtes pour injecter des jetons factices de substitution, empêchant l'agent d'accéder directement aux identifiants sensibles.

타임라인

1. 00:00 - 02:11

   Introduction aux agents gérés et raisons de leur utilisation

   L'exécution locale d'agents de code s'avère limitée par les ressources de la machine et perturbe l'utilisation quotidienne avec des fenêtres pop-up. Le recours à des bacs à sable cloud permet à l'agent de rédiger du code, d'effectuer des recherches sur le web, d'exécuter des tests et de retourner des réponses vérifiées sans surcharger l'ordinateur de l'utilisateur.

   • Les agents gérés exécutent des tâches dans le cloud au lieu de mobiliser l'ordinateur personnel.
   • Cette architecture offre une scalabilité native indispensable pour le déploiement applicatif.
2. 02:11 - 05:22

   Fonctionnement technique et API d'interactions

   Mettre en place manuellement des machines virtuelles, des configurations réseau et des règles de pare-feu représente une tâche fastidieuse. L'offre d'agents gérés de l'API Gemini automatise cette configuration en s'appuyant sur l'API d'interactions, qui gère l'écriture de fichiers et l'appel d'outils multiples.

   • Un unique appel API configure l'infrastructure complète du bac à sable.
   • La nouvelle API d'interactions reflète les étapes multiples des agents.
3. 05:22 - 08:51

   Piliers fondamentaux et capacités du modèle Gemini 4 Argon

   L'infrastructure repose sur le framework anti-gravité, des environnements d'exécution partagés, des compétences personnalisables et des déclencheurs temporels. Lancé récemment, le modèle Gemini 4 Argon excelle dans les tâches financières et de données grâce à une fenêtre contextuelle d'un million de tokens partagée entre le raisonnement et la sortie.

   • Les briques de base comprennent le framework anti-gravité, les environnements, les compétences et les identifiants.
   • Le modèle Gemini 4 Argon apporte des performances de pointe en analyse financière et en traitement multimodal.
4. 08:51 - 14:32

   Pratiques avancées : Sécurité, environnements et flux multi-agents

   L'état de la conversation et le système de fichiers du bac à sable sont gérés séparément, ce qui autorise un nouvel agent à reprendre le travail de fichiers laissés par un précédent agent. La sécurité est renforcée par un proxy qui évite à l'agent d'accéder directement aux véritables jetons d'authentification. Des déclencheurs permettent également d'automatiser l'exécution de tâches à heure fixe.

   • La dissociation entre les interactions et les environnements de fichiers permet le travail séquentiel d'agents multiples.
   • Un proxy intermédias protège les secrets en injectant des jetons factices dans le bac à sable.
5. 14:32 - 19:36

   Démonstrations pratiques d'analyse financière et d'intégration

   Une démonstration concrète illustre l'enchaînement de trois agents : l'un analyse les documents SEC de NVIDIA, le deuxième évalue les métriques quantitatives, et le troisième synthétise les données. Une application connectée à Google Drive montre également la capacité des agents à traiter des reçus d'entreprise pour produire des rapports visuels complets.

   • Plusieurs agents spécialisés s'associent pour extraire des documents réglementaires et rédiger des rapports.
   • Les agents gérés s'intègrent aux applications pour générer des visualisations et des rapports PDF.