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# Créer un agent en 5 minutes

> Instancier `Agent`, générer une première réponse et comprendre les options clés.

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

```ts theme={null}
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

```ts theme={null}
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

```ts theme={null}
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

```ts theme={null}
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

* Ajoutez des outils et activez la boucle automatique via [`loopTools`](/fr/agents/tools).
* Streamer les tokens en temps réel avec [`agent.stream`](/fr/agents/streaming).
* Valider des sorties structurées via [`structuredOutput`](/fr/agents/structured-output).