Tutoriel sur les agents multimodaux : Comment utiliser Gemini, Langchain et LangGraph pour construire des agents de détection d'objets

La création d'agents d'IA capables de détecter des objets est essentielle pour diverses utilisations, notamment la modération de contenu, la recherche multimédia et la récupération de données. LangChain et LangGraph sont des frameworks open-source qui peuvent être utilisés pour créer des agents multimodaux capables d'identifier des objets. Pour construire de tels agents, il faut prendre trois décisions clés : faut-il utiliser des options no-code/low-code ou des agents personnalisés, quel framework d'agent utiliser et où déployer les agents. Pour les agents simples, des options no-code/low-code comme Vertex AI Agent Builder de Google peuvent être utilisées, mais pour des cas d'utilisation plus complexes, des agents personnalisés sont nécessaires. LangChain et LangGraph peuvent être utilisés comme framework d'agent, en association avec Gemini 2.0 Flash comme cerveau LLM (Large Language Model). Un exemple de code montre comment identifier un objet dans une image, un fichier audio et une vidéo en utilisant différents agents travaillant ensemble. Le workflow d'IA générative pour la détection d'objets implique un agent orchestrateur qui appelle des agents travailleurs, lesquels appellent des outils respectifs pour analyser les fichiers et renvoyer les résultats à l'agent orchestrateur. La détermination finale est prise par l'agent orchestrateur après avoir synthétisé les résultats. Les agents peuvent être déployés sur Cloud Run pour des applications simples ou sur Agent Engine pour un runtime managé plus adapté aux entreprises. Pour commencer, les développeurs peuvent utiliser le Guide de démarrage rapide ADK (Agent Development Kit) ou visiter le GitHub du développement d'agents.