Desarrollar y desplegar agentes en Vertex AI Agent Engine con Agent Development Kit

Desarrollar y desplegar agentes en Vertex AI Agent Engine con Agent Development Kit

En esta página se muestra cómo crear y desplegar un agente en el tiempo de ejecución de Vertex AI Agent Engine con Agent Development Kit (ADK). En esta guía de inicio rápido se explican los siguientes pasos:

• Configura tu Google Cloud proyecto.

• Instala el SDK de Vertex AI para Python y el ADK.

• Desarrolla un agente de cambio de divisas.

• Despliega el agente en el tiempo de ejecución de Vertex AI Agent Engine.

• Prueba el agente implementado.

También puedes usar las siguientes guías de inicio rápido alternativas para el ADK:

• Guía de inicio rápido del ADK: La guía de inicio rápido del ADK se ejecuta por completo en tu máquina y presupone que usas un IDE local y acceso a la terminal.

• Paquete Agent Starter: una colección de plantillas de agentes de IA generativa listas para la producción creadas para Vertex AI Agent Engine.

Para consultar la guía de inicio rápido sobre frameworks compatibles que no sean Agent Development Kit, consulta Desarrollar y desplegar agentes en Vertex AI Agent Engine.

Antes de empezar

Nota: Para habilitar APIs, necesitas el permiso serviceusage.services.enable. Si no tienes este permiso, pide a tu administrador que te conceda el rol Administrador de uso de servicios (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin).

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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

Para obtener los permisos que necesitas para usar Vertex AI Agent Engine, pide a tu administrador que te conceda los siguientes roles de gestión de identidades y accesos en tu proyecto:

• Usuario de Vertex AI (roles/aiplatform.user)
• Administrador de almacenamiento (roles/storage.admin)

Para obtener más información sobre cómo conceder roles, consulta el artículo Gestionar acceso a proyectos, carpetas y organizaciones.

También puedes conseguir los permisos necesarios a través de roles personalizados u otros roles predefinidos.

Instalar e inicializar el SDK de Vertex AI para Python

1. Ejecuta el siguiente comando para instalar el SDK de Vertex AI para Python y otros paquetes necesarios:

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

2. Autenticarse como usuario

   Shell local

   Ejecuta el siguiente comando:

   gcloud auth application-default login

   Colab

   Ejecuta el siguiente código:

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

   Cloud Shell

   No tienes que hacer nada.

   Modo Exprés

   Si usas Vertex AI en modo exprés, no tienes que hacer nada.

3. Ejecuta el siguiente código para importar Vertex AI Agent Engine e inicializar el SDK:

   Proyecto de Google Cloud

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

   Donde:

   • PROJECT_ID es el ID del proyecto en el que desarrollas y despliegas agentes. Google Cloud

   • LOCATION es una de las regiones admitidas.

   Modo Exprés

   Si usas Vertex AI en modo exprés, ejecuta el siguiente código:

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

   donde API_KEY es la clave de API que usas para autenticar el agente.

   Nota: Para desplegar el agente mediante el objeto de agente, debes usar el modo express con facturación.

Desarrollar un agente

1. Desarrolla una herramienta de cambio de divisas para tu agente:

   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. Instancia un agente:

   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. Prueba el agente de forma local:

   Nota: Para probar un agente del ADK de forma local, se usan sesiones en memoria.

   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)
   

   donde USER_ID es un ID definido por el usuario con un límite de 128 caracteres.

Desplegar un agente

Despliega el agente creando un recurso reasoningEngine en Vertex AI:

Nota: Al desplegar un agente de ADK en Vertex AI Agent Engine, se genera automáticamente un recurso de sesión gestionado. Puedes eliminar el recurso de sesión gestionada junto con el agente en la sección de limpieza.

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

donde STAGING_BUCKET es un segmento de Cloud Storage con el prefijo gs://.

Usar un agente

Prueba el agente implementado enviando una consulta:

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)

Limpieza

Para evitar que se apliquen cargos en tu cuenta de Google Cloud por los recursos utilizados en esta página, sigue estos pasos.

remote_agent.delete(force=True)

Siguientes pasos

• Consulta los cuadernos.
• Configura el entorno.
• Desarrolla un agente.
• Desplegar un agente.
• Usar un agente.
• Gestionar un agente.
• Obtener asistencia