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03 - Construire l'agent

Dans cette étape, vous validez le comportement de l'agent en local avant le déploiement.

Résultat attendu​

  • adk run . fonctionne en local,
  • les outils search_products et save_customer_lead fonctionnent,
  • le comportement de repli est correct lorsqu'aucun produit exact n'est trouvé.

1. Préparer l'environnement local de l'agent​

cd agent
[ -d venv ] || python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
adk --version

2. Confirmer la structure du package de l'agent​

  • agent/matos/root_agent.py contient la logique principale de l'agent.
  • agent/matos/__init__.py exporte root_agent.

3. Lancer l'agent en local​

export BACKEND_URL="$MATOS_BACKEND_URL"
cd matos
adk run .

4. Prompts de test rapide​

Essayez ces exemples dans le CLI interactif :

  1. Hello, I need a laptop
  2. niko na tafuta machine ya 16go RAM
  3. I want a model that does not exist
  4. I want this one, my name is Amina, email amina@example.com

Utilisez Ctrl + C pour quitter.

Vérification​

Continuez lorsque :

  • l'agent démarre sans erreur,
  • la recherche de produits répond,
  • le fallback fonctionne,
  • la capture de lead réussit.

Important: au déploiement Cloud Run, BACKEND_URL doit être défini explicitement dans le service agent. L'étape 04 utilise agent/deploy_agent.sh pour forcer cette configuration et éviter les erreurs de type Invalid URL '/products'.

Suite : 04 - Deploy the Agent