Mengembangkan dan men-deploy agen di Vertex AI Agent Engine dengan Agent Development Kit

Mengembangkan dan men-deploy agen di Vertex AI Agent Engine dengan Agent Development Kit

Halaman ini menunjukkan cara membuat dan men-deploy agen ke Vertex AI Agent Engine Runtime menggunakan Agent Development Kit (ADK). Panduan mulai cepat ini akan memandu Anda melalui langkah-langkah berikut:

• Siapkan project Google Cloud Anda.

• Instal Vertex AI SDK untuk Python dan ADK.

• Mengembangkan agen penukaran mata uang.

• Men-deploy agen ke Runtime Vertex AI Agent Engine.

• Uji agen yang di-deploy.

Anda juga dapat menggunakan panduan memulai alternatif berikut untuk ADK:

• Panduan memulai ADK: Panduan memulai ADK berjalan sepenuhnya di komputer Anda dan mengasumsikan bahwa Anda menggunakan akses terminal dan IDE lokal.

• Paket Awal Agen: kumpulan template agen AI generatif siap produksi yang dibuat untuk Vertex AI Agent Engine.

Untuk panduan memulai menggunakan framework yang didukung selain Agent Development Kit, lihat Mengembangkan dan men-deploy agen di Vertex AI Agent Engine.

Sebelum memulai

Catatan: Untuk mengaktifkan API, Anda memerlukan izin serviceusage.services.enable. Jika Anda tidak memiliki izin ini, minta administrator untuk memberi Anda peran Service Usage Admin (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin).

Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

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

Untuk mendapatkan izin yang Anda perlukan guna menggunakan Vertex AI Agent Engine, minta administrator Anda untuk memberi Anda peran IAM berikut di project Anda:

• Vertex AI User (roles/aiplatform.user)
• Storage Admin (roles/storage.admin)

Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang pemberian peran, lihat Mengelola akses ke project, folder, dan organisasi.

Anda mungkin juga bisa mendapatkan izin yang diperlukan melalui peran khusus atau peran bawaan lainnya.

Menginstal dan melakukan inisialisasi Vertex AI SDK untuk Python

1. Jalankan perintah berikut untuk menginstal Vertex AI SDK untuk Python dan paket lain yang diperlukan:

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

2. Mengautentikasi sebagai pengguna

   Shell Lokal

   Jalankan perintah berikut:

   gcloud auth application-default login

   Colab

   Jalankan kode berikut:

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

   Cloud Shell

   Tindakan tidak diperlukan.

   Mode ekspres

   Jika Anda menggunakan Vertex AI dalam mode ekspres, Anda tidak perlu melakukan tindakan apa pun.

3. Jalankan kode berikut untuk mengimpor Vertex AI Agent Engine dan melakukan inisialisasi SDK:

   Project Google Cloud

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

   Dengan:

   • PROJECT_ID adalah ID project Google Cloud yang digunakan untuk mengembangkan dan men-deploy agen

   • LOCATION adalah salah satu wilayah yang didukung.

   Mode ekspres

   Jika Anda menggunakan Vertex AI dalam mode ekspres, jalankan kode berikut:

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

   dengan API_KEY adalah kunci API yang Anda gunakan untuk mengautentikasi agen.

   Catatan: Untuk men-deploy agen menggunakan objek agen, Anda harus menggunakan mode cepat dengan penagihan.

Mengembangkan agen

1. Mengembangkan alat penukaran mata uang untuk agen Anda:

   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. Buat instance agen:

   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. Menguji agen secara lokal:

   Catatan: Pengujian agen ADK secara lokal menggunakan sesi dalam memori.

   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)
   

   dengan USER_ID adalah ID yang ditentukan pengguna dengan batas karakter 128.

Men-deploy agen

Deploy agen dengan membuat resource reasoningEngine di Vertex AI:

Catatan: Men-deploy agen ADK ke Vertex AI Agent Engine akan otomatis menghasilkan resource sesi terkelola. Anda dapat menghapus resource sesi terkelola beserta agen di bagian Pembersihan.

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

dengan STAGING_BUCKET adalah bucket Cloud Storage yang diawali dengan gs://.

Menggunakan agen

Uji agen yang di-deploy dengan mengirimkan kueri:

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)

Pembersihan

Agar akun Google Cloud Anda tidak dikenai biaya untuk resource yang digunakan pada halaman ini, ikuti langkah-langkah berikut.

remote_agent.delete(force=True)

Langkah berikutnya

• Jelajahi notebook.
• Siapkan lingkungan.
• Mengembangkan agen.
• Men-deploy agen.
• Gunakan agen.
• Mengelola agen.
• Dapatkan dukungan.