O Vertex AI Agent Engine, que faz parte da plataforma Vertex AI, é um conjunto de serviços que permite aos desenvolvedores implantar, gerenciar e escalonar agentes de IA em produção. O Agent Engine cuida da infraestrutura para escalonar agentes em produção, para que você possa se concentrar na criação de aplicativos. O Vertex AI Agent Engine oferece os seguintes serviços que podem ser usados individualmente ou em combinação:
Ambiente de execução:
- Implante e dimensione agentes com um ambiente de execução gerenciado e recursos de gerenciamento de ponta a ponta.
- Personalize a imagem do contêiner do agente com scripts de instalação no momento da build para dependências do sistema.
- Use recursos de segurança, incluindo o compliance com o VPC-SC, configuração de autenticação e o IAM.
- Acesse modelos e ferramentas, como chamada de função.
- Implante agentes criados usando diferentes frameworks do Python e o protocolo aberto Agent2Agent.
Qualidade e avaliação (prévia): avalie a qualidade do agente com o serviço de avaliação de IA generativa integrado e otimize os agentes com execuções treinamento de modelo Gemini.
Sessões: com as sessões do Agent Engine, é possível armazenar interações individuais entre usuários e agentes, fornecendo fontes definitivas para o contexto da conversa.
Banco de memória: com o banco de memória do Agent Engine, é possível armazenar e recuperar informações de sessões para personalizar as interações do agente.
Execução de código (prévia): com a execução de código do mecanismo de agente, seu agente pode executar código em um ambiente de sandbox seguro, isolado e gerenciado.
Example Store (prévia): armazene e recupere dinamicamente exemplos few-shot para melhorar a performance do agente.
Observabilidade: entenda o comportamento do agente com o Google Cloud Trace (compatível com o OpenTelemetry), o Cloud Monitoring e o Cloud Logging.
Governança: o Vertex AI Agent Engine oferece suporte a vários recursos para ajudar você a governar agentes em produção e atender às suas necessidades de segurança e empresariais:
Detectar ameaças com o Security Command Center: o Agent Engine Threat Detection (pré-lançamento) é um serviço integrado do Security Command Center que ajuda a detectar e investigar possíveis ataques a agentes implantados no tempo de execução do Vertex AI Agent Engine.
Identidade do agente (prévia): use a identidade do agente do Identity Access Management (IAM) para fornecer recursos de segurança e gerenciamento de acesso ao usar agentes no ambiente de execução do Vertex AI Agent Engine.
O Vertex AI Agent Engine faz parte do Vertex AI Agent Builder, um conjunto de recursos para descobrir, criar e implantar agentes de IA.
Criar e implantar no Vertex AI Agent Engine
Observação:para uma experiência de desenvolvimento e implantação simplificada e baseada em IDE com o Vertex AI Agent Engine, considere o agent-starter-pack. Ele oferece modelos prontos para uso, uma UI integrada para testes e simplifica a implantação, as operações, a avaliação, a personalização e a capacidade de observação.
O fluxo de trabalho para criar um agente no Vertex AI Agent Engine é:
| Etapas | Descrição |
|---|---|
| 1. configurar o ambiente | Configure o projeto do Google e instale a versão mais recente do SDK da Vertex AI para Python. |
| 2. Desenvolver um agente | Desenvolver um agente que possa ser implantado no Vertex AI Agent Engine. |
| 3. Implante o agente | Implante o agente no ambiente de execução gerenciado do Vertex AI Agent Engine. |
| 4. Usar o agente | Envie uma consulta ao agente enviando uma solicitação de API. |
| 5. Gerenciar o agente implantado | Gerencie e exclua os agentes que você implantou no Vertex AI Agent Engine. |
As etapas estão ilustradas no diagrama a seguir:
Frameworks compatíveis
A tabela a seguir descreve o nível de suporte que o Vertex AI Agent Engine oferece para várias estruturas de agente:
| Nível de suporte | Frameworks de agentes |
|---|---|
| Modelo personalizado: é possível adaptar um modelo personalizado para oferecer suporte à implantação no Vertex AI Agent Engine do seu framework. | CrewAI, estruturas personalizadas |
| Integração do SDK da Vertex AI: o Vertex AI Agent Engine oferece modelos gerenciados por framework no SDK e na documentação da Vertex AI. | AG2, LlamaIndex |
| Integração total: os recursos são integrados para funcionar em todo o framework, no Vertex AI Agent Engine e no ecossistema Google Cloud mais amplo. | Agent Development Kit (ADK), LangChain, LangGraph |
Implantar na produção com o pacote inicial de agentes
O pacote inicial de agentes é uma coleção de modelos de agentes de IA generativa prontos para produção criados para o Vertex AI Agent Engine. O pacote inicial do agente oferece o seguinte:
- Modelos de agente pré-criados:ReAct, RAG, multiagente e outros modelos.
- Playground interativo: teste e interaja com seu agente.
- Infraestrutura automatizada: usa o Terraform para simplificar o gerenciamento de recursos.
- Pipelines de CI/CD: fluxos de trabalho de implantação automatizados que usam o Cloud Build.
- Observabilidade: suporte integrado para o Cloud Trace e o Cloud Logging.
Para começar, consulte o Guia de início rápido.
Casos de uso
Para saber mais sobre o Vertex AI Agent Engine com exemplos completos, consulte os seguintes recursos:
Segurança corporativa
O Vertex AI Agent Engine oferece suporte a vários recursos para ajudar você a atender aos requisitos de segurança corporativa, aderir às políticas de segurança da sua organização e seguir as práticas recomendadas de segurança. Há suporte para os seguintes recursos:
VPC Service Controls: o Vertex AI Agent Engine é compatível com os VPC Service Controls para reforçar a segurança dos dados e reduzir os riscos de exfiltração de dados. Quando o VPC Service Controls é configurado, o agente implantado mantém o acesso seguro a APIs e serviços do Google, como a API BigQuery, API Cloud SQL Admin e Vertex AI, verificando a operação perfeita dentro do perímetro definido. O VPC Service Controls bloqueia todo o acesso à Internet pública, confinando a movimentação de dados aos limites da rede autorizada e melhorando significativamente a postura de segurança da empresa.
Interface do Private Service Connect: para o ambiente de execução do Vertex AI Agent Engine, o PSC-I permite que seus agentes interajam com serviços hospedados de maneira particular na VPC de um usuário. Para mais informações, consulte Como usar a interface do Private Service Connect com o Vertex AI Agent Engine.
Chaves de criptografia gerenciadas pelo cliente (CMEK): o Vertex AI Agent Engine aceita CMEK para proteger seus dados com suas próprias chaves de criptografia, o que dá a você a propriedade e o controle total das chaves que protegem seus dados em repouso no Google Cloud. Para mais informações, consulte CMEK do Agent Engine.
Residência de dados (DRZ): o Vertex AI Agent Engine oferece suporte à residência de dados (DRZ) para garantir que todos os dados em repouso sejam armazenados na região especificada.
HIPAA: como parte da plataforma Vertex AI, o Vertex AI Agent Engine é compatível com cargas de trabalho da HIPAA.
Transparência no acesso: a Transparência no acesso fornece registros que capturam as ações realizadas pela equipe do Google ao acessar seu conteúdo. Para mais informações sobre como ativar a Transparência no acesso para o Vertex AI Agent Engine, consulte Transparência no acesso na Vertex AI.
A tabela a seguir mostra quais recursos de segurança empresarial são compatíveis com cada serviço do Agent Engine:
| Recurso de segurança | Ambiente de execução | Sessões | Banco de memória | Exemplo de repositório | execução de código |
|---|---|---|---|---|---|
| VPC Service Controls | Sim | Sim | Sim | Não | Não |
| Chaves de criptografia gerenciadas pelo cliente | Sim | Sim | Sim | Não | Não |
| Residência dos dados (DRZ) em repouso | Sim | Sim | Sim | Não | Não |
| HIPAA | Sim | Sim | Sim | Sim | Não |
| Transparência no acesso | Sim | Sim | Sim | Não | Não |
Regiões compatíveis
Consulte Locais para conferir uma lista de regiões com suporte do Vertex AI Agent Engine.
Cota
Consulte Cotas e limites do sistema para informações sobre cotas do Vertex AI Agent Engine.
Preços
Há um nível sem custo financeiro disponível para o ambiente de execução do Vertex AI Agent Engine.
Para informações sobre preços do tempo de execução do Agent Engine, consulte Preços da Vertex AI.
Migração para o SDK baseado em cliente
O módulo agent_engines no SDK da Vertex AI para Python está sendo refatorado para um design baseado em cliente pelos seguintes motivos principais:
- Para se alinhar ao ADK do Google e ao SDK da IA generativa do Google em representações de tipo canônico. Isso garante uma maneira consistente e padronizada de representar tipos de dados em diferentes SDKs, o que simplifica a interoperabilidade e reduz a sobrecarga de conversão.
- Para escopo no nível do cliente de parâmetros Google Cloud em aplicativos de vários projetos e locais. Isso permite que um aplicativo gerencie interações com recursos em diferentes projetos e locais geográficos Google Cloud configurando cada instância de cliente com as configurações específicas de projeto e local.
- Para melhorar a capacidade de descoberta e a coesão dos serviços do Vertex AI Agent Engine