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Les agents encapsulent un modèle, des instructions et des outils. Ils offrent deux modes d’exécution (generate et stream) compatibles avec l’AI SDK.

1. Instancier un agent

import { Agent, scaleway } from "@ai_kit/core";

const assistant = new Agent({
  name: "assistant-documentation",
  instructions: "Tu aides les développeurs à comprendre la plateforme AI Kit.",
  model: scaleway("gpt-oss-120b"),
});
  • name identifie votre agent pour la supervision et la télémétrie.
  • instructions définit le prompt système appliqué par défaut (surchargé via system si nécessaire).
  • model attend un LanguageModel issu de ai. Choisissez votre provider favori.

2. Générer une réponse ponctuelle

const result = await assistant.generate({
  prompt: "Explique la différence entre generate et stream dans AI Kit.",
});

console.log(result.text);
La méthode renvoie le même format que ai.generateText :
  • text contient la réponse finale.
  • response expose les métadonnées brutes (messages, usage, tool calls, etc.).
  • loopTool indique si une boucle d’outils a été exécutée.

Variante conversationnelle

await assistant.generate({
  messages: [
    { role: "user", content: "Peux-tu me donner trois idées de tutoriels ?" },
  ],
  maxOutputTokens: 256,
});
Si messages est fourni, les instructions sont injectées automatiquement sous forme de message système.

3. Activer la télémétrie

const supportAgent = new Agent({
  name: "support-assistant",
  model: scaleway("gpt-oss-120b"),
  telemetry: true,
});
La propriété telemetry active l’export vers Langfuse lorsque l’instrumentation est configurée. Utilisez agent.withTelemetry(false) pour la désactiver ponctuellement.

4. Aller plus loin