Crée un Agent IA qui Rédige des Articles avec Google ADK (de A à Z)

🎯 Objectif

Créer un agent intelligent avec Google Agent Development Kit (ADK) qui :

• Comprend une demande en langage naturel (ex. : “Rédige un article sur l’énergie solaire”)

• Fait des recherches

• Génère un plan

• Rédige un article structuré automatiquement

🧠 Partie 1 : Comprendre les Composants de l’IA

1. Agent

Le cerveau de l’IA. Il prend des décisions et contrôle le processus de bout en bout.

2. Outils (Tools)

Permettent à l’agent d’agir sur le monde : recherche Google, lecture de fichiers, génération de texte, etc.

3. Planificateur

Décompose une tâche complexe (ex : écrire un article) en étapes logiques (recherche → plan → rédaction).

4. Mémoire

Garde en mémoire les actions passées, les idées, les textes générés.

5. LLM (Large Language Model)

Modèle de langage utilisé pour comprendre et générer du texte : GPT, Gemini, Claude...

🛠️ Partie 2 : Préparation de l’environnement

📦 1. Installer les dépendances

Assure-toi d’avoir Python 3.9+. Puis installe ADK :

pip install google-agents

Installe aussi OpenAI ou autre LLM de ton choix :

pip install openai

Ajoute ta clé API dans ton environnement :

export OPENAI_API_KEY=sk-...

✨ Partie 3 : Création de l’agent écrivain

📁 Arborescence du projet :

article_agent/
├── agent.py
├── tools/
│   └── research_tool.py
└── main.py

🔧 Étape 1 : Créer un outil de recherche

tools/research_tool.py

from google_agents import Tool

class ResearchTool(Tool):
    def run(self, query):
        # Simulation d'une recherche (remplacer avec un appel réel à une API)
        return f"Voici les points clés sur le sujet : {query}."

🤖 Étape 2 : Créer l’agent écrivain

agent.py

from google_agents import Agent
from tools.research_tool import ResearchTool

def create_article_agent():
    tools = [ResearchTool()]
    
    agent = Agent(
        tools=tools,
        llm="gpt-4",  # ou "gemini", "palm"
        description="Agent spécialisé dans la rédaction d’articles informatifs"
    )
    return agent

🧪 Étape 3 : Utilisation de l’agent pour rédiger un article

main.py

from agent import create_article_agent

agent = create_article_agent()

topic = "L'énergie solaire en Afrique"
response = agent.run(f"Écris un article structuré et professionnel sur le thème : {topic}")

print("\n📝 ARTICLE GÉNÉRÉ :\n")
print(response)

✅ Résultat attendu

📝 ARTICLE GÉNÉRÉ :

Titre : L'énergie solaire en Afrique : un levier pour le développement durable

Introduction :
L'Afrique, riche en ensoleillement, représente un immense potentiel pour l'énergie solaire. Cette ressource...

1. Pourquoi l’énergie solaire ?
...

2. Les défis de l’intégration
...

Conclusion :
L’énergie solaire n’est pas seulement une solution énergétique, mais une opportunité socio-économique...

🔄 Améliorations possibles

• Ajouter un outil de recherche Web en temps réel (ex : via serpapi)

• Ajouter un outil de résumé automatique

• Sauvegarder l’article dans un fichier .md ou .pdf

• Utiliser une interface web pour soumettre les requêtes (Streamlit, Flask)

🧠 Ce que tu as appris

✅ La structure d’un agent IA
✅ Comment utiliser Google ADK
✅ Comment connecter un LLM à un outil métier
✅ Comment automatiser la rédaction d’articles intelligents

📚 Ressources utiles

• Repo officiel ADK : https://github.com/google-deepmind/agentkit

• LangChain (alternative) : https://docs.langchain.com

• SerpAPI : https://serpapi.com

• OpenAI Docs : https://platform.openai.com/docs