Sviluppare ed eseguire il deployment di agenti su Vertex AI Agent Engine con Agent Development Kit

Sviluppare ed eseguire il deployment di agenti su Vertex AI Agent Engine con Agent Development Kit

Questa pagina mostra come creare ed eseguire il deployment di un agente in Vertex AI Agent Engine Runtime utilizzando l'Agent Development Kit (ADK). Questa guida rapida ti guiderà attraverso i seguenti passaggi:

• Configura il progetto Google Cloud .

• Installa l'SDK Vertex AI per Python e ADK.

• Sviluppa un agente di cambio valuta.

• Esegui il deployment dell'agente nel runtime di Vertex AI Agent Engine.

• Testa l'agente di cui hai eseguito il deployment.

Puoi anche utilizzare le seguenti guide rapide alternative per ADK:

• Guida rapida di ADK: La guida rapida di ADK viene eseguita interamente sulla tua macchina e presuppone che tu stia utilizzando un IDE locale e l'accesso al terminale.

• Pacchetto Agent Starter: una raccolta di modelli di agenti di AI generativa pronti per la produzione creati per Vertex AI Agent Engine.

Per la guida rapida che utilizza framework supportati diversi da Agent Development Kit, consulta Sviluppare ed eseguire il deployment di agenti su Vertex AI Agent Engine.

Prima di iniziare

Nota: per abilitare le API, devi disporre dell'autorizzazione serviceusage.services.enable. Se non disponi di questa autorizzazione, chiedi all'amministratore di concederti il ruolo Amministratore utilizzo servizi (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

Per ottenere le autorizzazioni necessarie per utilizzare Vertex AI Agent Engine, chiedi all'amministratore di concederti i seguenti ruoli IAM sul progetto:

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

Per saperne di più sulla concessione dei ruoli, consulta Gestisci l'accesso a progetti, cartelle e organizzazioni.

Potresti anche riuscire a ottenere le autorizzazioni richieste tramite i ruoli personalizzati o altri ruoli predefiniti.

Installare e inizializzare l'SDK Vertex AI Python

1. Esegui il seguente comando per installare l'SDK Vertex AI Python e altri pacchetti richiesti:

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

2. Autenticarsi come utente

   Shell locale

   Esegui questo comando:

   gcloud auth application-default login

   Colab

   Esegui questo codice:

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

   Cloud Shell

   Non occorre alcun intervento.

   Modalità express

   Se utilizzi Vertex AI in modalità rapida, non è necessaria alcuna azione.

3. Esegui il seguente codice per importare Vertex AI Agent Engine e inizializzare l'SDK:

   Progetto Google Cloud

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

   Dove:

   • PROJECT_ID è l'ID progetto Google Cloud in cui sviluppi ed esegui il deployment degli agenti

   • LOCATION è una delle regioni supportate.

   Modalità express

   Se utilizzi Vertex AI in modalità express, esegui il seguente codice:

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

   dove API_KEY è la chiave API che utilizzi per autenticare l'agente.

   Nota: per eseguire il deployment dell'agente utilizzando l'oggetto agente, devi utilizzare la modalità express con la fatturazione.

Sviluppare un agente

1. Sviluppa uno strumento di conversione valutaria per il tuo 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. Istanzia 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. Testa l'agente localmente:

   Nota: il test di un agente ADK in locale utilizza sessioni in 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)
   

   dove USER_ID è un ID definito dall'utente con un limite di 128 caratteri.

Esegui il deployment di un agente

Esegui il deployment dell'agente creando una risorsa reasoningEngine in Vertex AI:

Nota: il deployment di un agente ADK in Vertex AI Agent Engine genera automaticamente una risorsa di sessione gestita. Puoi eliminare la risorsa della sessione gestita insieme all'agente nella sezione Pulizia.

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

dove STAGING_BUCKET è un bucket Cloud Storage con il prefisso gs://.

Utilizzare un agente

Testa l'agente di cui è stato eseguito il deployment inviando una query:

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)

Esegui la pulizia

Per evitare che al tuo account Google Cloud vengano addebitati costi relativi alle risorse utilizzate in questa pagina, segui questi passaggi.

remote_agent.delete(force=True)

Passaggi successivi

• Esplora i notebook.
• Configura l'ambiente.
• Sviluppare un agente.
• Esegui il deployment di un agente.
• Utilizzare un agente.
• Gestire un agente.
• Richiedere assistenza.