ADK for Java + LangChain4j = étendre ADK et élargir les LLM
Google a dévoilé ADK, Agen Development Kit pour Java, durant la dernière Google I/O. Mais ADK supporte uniquement Gemini et Claude alors que la version Python, via LiteLLM, supporte d'autres LLM. Guillaume Laforce, grand fan de LangChain4j, c'est demandé comment étendre ADK et utiliser LangChain4j. Comme le précise le développeur, cette intégration est en développemente et fait l'objet d'une pull request.Dans son post, Guillaume explique sa démarche : Imaginez que vous souhaitiez créer un agent Java avec ADK, utilisant le modèle Qwen 3, installé localement via Ollama. Ollama est exécuté sur votre ordinateur et sert le modèle. Il vous suffit ensuite de configurer le modèle Ollama LangChain4j et de l'encapsuler dans un adaptateur de modèle ADK LangChain4j.Le post complet avec le code : https://glaforge.dev/posts/2025/06/05/expanding-adk-java-llm-coverage-with-langchain4j/Même le projet est loin d'être terminé, cette intégration permet d'étendre ADK pour Java et de l'ouvrir à de nombreux LLM et permet aussi d'être en local. "Cela ouvre des perspectives intéressantes dans les scénarios multi-agents lors du mélange de modèles." conclut Guillaume.Catégorie actualité: TechnologiesADK, LLM, LangChain4jImage actualité AMP:
Google a dévoilé ADK, Agen Development Kit pour Java, durant la dernière Google I/O. Mais ADK supporte uniquement Gemini et Claude alors que la version Python, via LiteLLM, supporte d'autres LLM. Guillaume Laforce, grand fan de LangChain4j, c'est demandé comment étendre ADK et utiliser LangChain4j. Comme le précise le développeur, cette intégration est en développemente et fait l'objet d'une pull request.
Dans son post, Guillaume explique sa démarche : Imaginez que vous souhaitiez créer un agent Java avec ADK, utilisant le modèle Qwen 3, installé localement via Ollama. Ollama est exécuté sur votre ordinateur et sert le modèle. Il vous suffit ensuite de configurer le modèle Ollama LangChain4j et de l'encapsuler dans un adaptateur de modèle ADK LangChain4j.
Le post complet avec le code : https://glaforge.dev/posts/2025/06/05/expanding-adk-java-llm-coverage-with-langchain4j/
Même le projet est loin d'être terminé, cette intégration permet d'étendre ADK pour Java et de l'ouvrir à de nombreux LLM et permet aussi d'être en local. "Cela ouvre des perspectives intéressantes dans les scénarios multi-agents lors du mélange de modèles." conclut Guillaume.