L'IA agente est en train de transformer la façon dont nous construisons des applications intelligentes, mais déployer des agents IA de manière sécurisée et efficace peut être difficile. Ce tutoriel montre comment déployer un agent IA construit avec le kit de développement d'agent (ADK) de Google sur Cloud Run en utilisant les intégrations natives et les composants CI/CD de GitLab. Les agents IA exploitent des modèles de langage avancés et du traitement du langage naturel pour prendre des actions indépendantes, prendre des décisions et exécuter des plans à plusieurs étapes pour atteindre des objectifs de manière autonome. Le tutoriel utilise un exemple pratique, le conseiller de ville canadien, qui aide les utilisateurs à trouver leur ville canadienne idéale en fonction de leurs préférences et contraintes. Pour déployer l'agent IA, vous avez besoin d'un projet Google Cloud avec l'API Cloud Run, l'API Artifact Registry et l'API Vertex AI activées, ainsi que d'un projet GitLab pour votre code source. La première étape consiste à configurer l'intégration IAM avec la fédération d'identité de charge de travail, ce qui élimine la nécessité de clés de compte de service et améliore la sécurité. Ensuite, vous devez configurer l'intégration du registre d'artefacts Google et ajouter les rôles nécessaires à votre principal de service pour le déploiement Cloud Run. Le pipeline CI/CD est ensuite créé à l'aide d'un fichier .gitlab-ci.yml, qui comprend quatre étapes : build, test, upload et deploy. Le pipeline offre plusieurs avantages en matière de sécurité, notamment l'absence de crédentials à long terme, la vérification de sécurité automatisée, une piste d'audit et le principe du moindre privilège. En combinant les fonctionnalités de sécurité de GitLab avec les plateformes AI et serveurless puissantes de Google Cloud, vous pouvez déployer des agents IA qui sont à la fois sécurisés et scalables.