Agenten mit dem Agent Development Kit in Vertex AI Agent Engine entwickeln und bereitstellen

Agenten mit dem Agent Development Kit in Vertex AI Agent Engine entwickeln und bereitstellen

Auf dieser Seite wird gezeigt, wie Sie einen Agenten erstellen und in der Vertex AI Agent Engine-Laufzeit mit dem Agent Development Kit (ADK) bereitstellen. In dieser Kurzanleitung werden Sie durch die folgenden Schritte geführt:

• Ihr Google Cloud -Projekt einrichten

• Installieren Sie das Vertex AI SDK für Python und das ADK.

• Entwickeln Sie einen Agent für den Währungsumtausch.

• Stellen Sie den Agent in der Vertex AI Agent Engine-Laufzeit bereit.

• Testen Sie den bereitgestellten Agenten.

Sie können auch die folgenden alternativen Kurzanleitungen für das ADK verwenden:

• ADK-Schnellstart: Der ADK-Schnellstart wird vollständig auf Ihrem Computer ausgeführt und setzt voraus, dass Sie eine lokale IDE und Terminalzugriff verwenden.

• Agent Starter Pack: Eine Sammlung von produktionsbereiten Vorlagen für generative KI-Agents, die für Vertex AI Agent Engine entwickelt wurden.

Eine Kurzanleitung zur Verwendung unterstützter Frameworks, die nicht das Agent Development Kit sind, finden Sie unter Agents in Vertex AI Agent Engine entwickeln und bereitstellen.

Hinweise

Hinweis: Zum Aktivieren von APIs benötigen Sie die Berechtigung serviceusage.services.enable. Wenn Sie diese Berechtigung nicht haben, bitten Sie Ihren Administrator, Ihnen die Rolle „Service Usage-Administrator“ (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin) zuzuweisen.

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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Roles required to select or create a project

• Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
• Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

Go to project selector

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Vertex AI and Cloud Storage APIs.

Roles required to enable APIs

To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

Enable the APIs

In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Roles required to select or create a project

• Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
• Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

Go to project selector

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Vertex AI and Cloud Storage APIs.

Roles required to enable APIs

To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

Enable the APIs

Bitten Sie Ihren Administrator, Ihnen die folgenden IAM-Rollen für Ihr Projekt zuzuweisen, um die Berechtigungen zu erhalten, die Sie zur Verwendung von Vertex AI Agent Engine benötigen:

• Vertex AI-Nutzer (roles/aiplatform.user)
• Storage-Administrator (roles/storage.admin)

Weitere Informationen zum Zuweisen von Rollen finden Sie unter Zugriff auf Projekte, Ordner und Organisationen verwalten.

Sie können die erforderlichen Berechtigungen auch über benutzerdefinierte Rollen oder andere vordefinierte Rollen erhalten.

Vertex AI SDK für Python installieren und initialisieren

1. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um das Vertex AI SDK für Python und andere erforderliche Pakete zu installieren:

   pip install --upgrade --quiet google-cloud-aiplatform[agent_engines,adk]>=1.112

2. Als Nutzer authentifizieren

   Lokale Shell

   Führen Sie dazu diesen Befehl aus:

   gcloud auth application-default login

   Colab

   Führen Sie den folgenden Code aus:

   from google.colab import auth
   
   auth.authenticate_user(project_id="PROJECT_ID")
   

   Cloud Shell

   Es sind keine weiteren Schritte erforderlich.

   Expressmodus

   Wenn Sie Vertex AI im Express-Modus verwenden, sind keine Maßnahmen erforderlich.

3. Führen Sie den folgenden Code aus, um Vertex AI Agent Engine zu importieren und das SDK zu initialisieren:

   Google Cloud-Projekt

   import vertexai
   
   client = vertexai.Client(
       project="PROJECT_ID",               # Your project ID.
       location="LOCATION",                # Your cloud region.
   )
   

   Wobei:

   • PROJECT_ID ist die Google Cloud -Projekt-ID, unter der Sie Agents entwickeln und bereitstellen.

   • LOCATION ist eine der unterstützten Regionen.

   Expressmodus

   Wenn Sie Vertex AI im Express-Modus verwenden, führen Sie den folgenden Code aus:

   import vertexai
   from vertexai import agent_engines
   
   vertexai.init(
       key="API_KEY"
   )
   

   Dabei ist API_KEY der API-Schlüssel, den Sie zur Authentifizierung des Agents verwenden.

   Hinweis :Wenn Sie den Agenten mit dem Agentenobjekt bereitstellen möchten, müssen Sie den Express-Modus mit Abrechnung verwenden.

Agent entwickeln

1. Entwickeln Sie ein Tool für den Währungsumtausch für Ihren Agenten:

   def get_exchange_rate(
       currency_from: str = "USD",
       currency_to: str = "EUR",
       currency_date: str = "latest",
   ):
       """Retrieves the exchange rate between two currencies on a specified date."""
       import requests
   
       response = requests.get(
           f"https://api.frankfurter.app/{currency_date}",
           params={"from": currency_from, "to": currency_to},
       )
       return response.json()
   

2. Agent instanziieren:

   from google.adk.agents import Agent
   from vertexai import agent_engines
   
   agent = Agent(
       model="gemini-2.0-flash",
       name='currency_exchange_agent',
       tools=[get_exchange_rate],
   )
   
   app = agent_engines.AdkApp(agent=agent)
   

3. Agent lokal testen:

   Hinweis: Beim lokalen Testen eines ADK-Agents werden In-Memory-Sitzungen verwendet.

   async for event in app.async_stream_query(
       user_id="USER_ID",
       message="What is the exchange rate from US dollars to SEK today?",
   ):
       print(event)
   

   Dabei ist USER_ID eine benutzerdefinierte ID mit einer Zeichenbeschränkung von 128.

Agent bereitstellen

Stellen Sie den Agent bereit, indem Sie in Vertex AI eine reasoningEngine-Ressource erstellen:

Hinweis :Wenn Sie einen ADK-Agent in der Vertex AI Agent Engine bereitstellen, wird automatisch eine verwaltete Sitzungsressource generiert. Sie können die verwaltete Sitzungsressource zusammen mit dem Agent im Abschnitt „Bereinigen“ löschen.

remote_agent = client.agent_engines.create(
    agent=app,
    config={
        "requirements": ["google-cloud-aiplatform[agent_engines,adk]"],
        "staging_bucket": "STAGING_BUCKET",
    }
)

Dabei ist STAGING_BUCKET ein Cloud Storage-Bucket, dem gs:// vorangestellt ist.

KI-Agent verwenden

Testen Sie den bereitgestellten Agent, indem Sie eine Anfrage senden:

async for event in remote_agent.async_stream_query(
    user_id="USER_ID",
    message="What is the exchange rate from US dollars to SEK today?",
):
    print(event)

Bereinigen

Mit den folgenden Schritten vermeiden Sie, dass Ihrem Google Cloud -Konto die auf dieser Seite verwendeten Ressourcen in Rechnung gestellt werden:

remote_agent.delete(force=True)

Nächste Schritte

• Notebooks ansehen
• Umgebung einrichten
• Agent entwickeln.
• Agent bereitstellen
• KI‑Agent verwenden
• Agent verwalten.
• Support anfordern