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Vertex AI Agent Engine でエージェントを開発してデプロイする

このページでは、次のエージェントフレームワークを使用して、エージェントを作成して Vertex AI Agent Engine Runtime にデプロイする方法について説明します。

このクイックスタートでは、次の手順について説明します。

Google Cloud プロジェクトを設定する。
Vertex AI SDK for Python と選択したフレームワークをインストールします。
通貨換算エージェントを開発します。
エージェントを Vertex AI Agent Engine ランタイムにデプロイします。
デプロイしたエージェントをテストします。

Agent Development Kit を使用したクイックスタートについては、Agent Development Kit を使用して Vertex AI Agent Engine にエージェントを開発してデプロイするをご覧ください。

始める前に

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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.

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.

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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.

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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

Vertex AI Agent Engine の使用に必要な権限を取得するには、プロジェクトに対する次の IAM ロールを付与するよう管理者に依頼してください。

Vertex AI ユーザー（roles/aiplatform.user）
ストレージ管理者（roles/storage.admin）

ロールの付与については、プロジェクト、フォルダ、組織へのアクセス権の管理をご覧ください。

必要な権限は、カスタムロールや他の事前定義ロールから取得することもできます。

Vertex AI SDK for Python をインストールして初期化する

次のコマンドを実行して、Vertex AI SDK for Python とその他の必要なパッケージをインストールします。
LangGraph
```
pip install --upgrade --quiet google-cloud-aiplatform[agent_engines,langchain]>=1.112
```
LangChain
```
pip install --upgrade --quiet google-cloud-aiplatform[agent_engines,langchain]>=1.112
```
AG2
```
pip install --upgrade --quiet google-cloud-aiplatform[agent_engines,ag2]>=1.112
```
LlamaIndex

プレビュー版

この機能はサービス固有の規約の対象となります。一般提供前の機能は「現状のまま」で提供されるものであり、サポートが制限されることがあります。詳細については、リリースステージの説明をご覧ください。
```
pip install --upgrade --quiet google-cloud-aiplatform[agent_engines,llama_index]>=1.112
```
ユーザーとして認証します。
Colab
次のコードを実行します。
```
from google.colab import auth

auth.authenticate_user(project_id="PROJECT_ID")
```
Cloud Shell
対応は不要です。
ローカルシェル
次のコマンドを実行します。
```
gcloud auth application-default login
```
エクスプレスモード
エクスプレスモードで Vertex AI を使用している場合は、対応は必要ありません。
次のコードを実行して、Vertex AI Agent Engine をインポートし、SDK を初期化します。
1. （省略可）開発したエージェントをテストする前に、Vertex AI Agent Engine をインポートし、次のように SDK を初期化する必要があります。
  Google Cloud プロジェクト
  import vertexai vertexai.init( project="PROJECT_ID", # Your project ID. location="LOCATION", # Your cloud region. )
  ここで
  - PROJECT_ID は、エージェントを開発してデプロイする Google Cloud プロジェクト ID です。
  - LOCATION は、サポートされているリージョンの一つです。
  エクスプレスモード
  エクスプレスモードで Vertex AI を使用している場合は、次のコードを実行します。
  import vertexai vertexai.init( api_key="API_KEY" )
  ここで、API_KEY はエージェントの認証に使用する API キーです。
2. エージェントをデプロイする前に、次のように Vertex AI Agent Engine をインポートして SDK を初期化する必要があります。
  Google Cloud プロジェクト
  import vertexai client = vertexai.Client( project="PROJECT_ID", # Your project ID. location="LOCATION", # Your cloud region. )
  ここで
  - PROJECT_ID は、エージェントを開発してデプロイする Google Cloud プロジェクト ID です。
  - LOCATION は、サポートされているリージョンの一つです。
  エクスプレスモード
  エクスプレスモードで Vertex AI を使用している場合は、次のコードを実行します。
  import vertexai client = vertexai.Client( api_key="API_KEY" )
  API_KEY は、エージェントの認証に使用する API キーです。

エージェントを開発する

エージェントの通貨換算ツールを開発します。

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()

エージェントをインスタンス化します。

LangGraph

from vertexai import agent_engines

agent = agent_engines.LanggraphAgent(
    model="gemini-2.0-flash",
    tools=[get_exchange_rate],
    model_kwargs={
        "temperature": 0.28,
        "max_output_tokens": 1000,
        "top_p": 0.95,
    },
)

LangChain

from vertexai import agent_engines

agent = agent_engines.LangchainAgent(
    model="gemini-2.0-flash",
    tools=[get_exchange_rate],
    model_kwargs={
        "temperature": 0.28,
        "max_output_tokens": 1000,
        "top_p": 0.95,
    },
)

AG2

from vertexai import agent_engines

agent = agent_engines.AG2Agent(
    model="gemini-2.0-flash",
    runnable_name="Get Exchange Rate Agent",
    tools=[get_exchange_rate],
)

LlamaIndex

from vertexai.preview import reasoning_engines

def runnable_with_tools_builder(model, runnable_kwargs=None, **kwargs):
    from llama_index.core.query_pipeline import QueryPipeline
    from llama_index.core.tools import FunctionTool
    from llama_index.core.agent import ReActAgent

    llama_index_tools = []
    for tool in runnable_kwargs.get("tools"):
        llama_index_tools.append(FunctionTool.from_defaults(tool))
    agent = ReActAgent.from_tools(llama_index_tools, llm=model, verbose=True)
    return QueryPipeline(modules = {"agent": agent})

agent = reasoning_engines.LlamaIndexQueryPipelineAgent(
    model="gemini-2.0-flash",
    runnable_kwargs={"tools": [get_exchange_rate]},
    runnable_builder=runnable_with_tools_builder,
)

ローカルでエージェントをテストします。
LangGraph
```
agent.query(input={"messages": [
    ("user", "What is the exchange rate from US dollars to SEK today?"),
]})
```
LangChain
```
agent.query(
    input="What is the exchange rate from US dollars to SEK today?"
)
```
AG2
```
agent.query(
    input="What is the exchange rate from US dollars to SEK today?"
)
```
LlamaIndex

プレビュー版

この機能はサービス固有の規約の対象となります。一般提供前の機能は「現状のまま」で提供されるものであり、サポートが制限されることがあります。詳細については、リリースステージの説明をご覧ください。
```
agent.query(
    input="What is the exchange rate from US dollars to SEK today?"
)
```

エージェントをデプロイする

Vertex AI で reasoningEngine リソースを作成して、エージェントをデプロイします。

LangGraph

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

LangChain

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

AG2

remote_agent = client.agent_engines.create(
    agent,
    config={
        "requirements": ["google-cloud-aiplatform[agent_engines,ag2]"],
    },
)

LlamaIndex

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

エージェントを使用する

クエリを送信して、デプロイしたエージェントをテストします。

LangGraph

remote_agent.query(input={"messages": [
    ("user", "What is the exchange rate from US dollars to SEK today?"),
]})

LangChain

remote_agent.query(
    input="What is the exchange rate from US dollars to SEK today?"
)

AG2

remote_agent.query(
    input="What is the exchange rate from US dollars to SEK today?"
)

LlamaIndex

remote_agent.query(
    input="What is the exchange rate from US dollars to SEK today?"
)

クリーンアップ

このページで使用したリソースについて、 Google Cloud アカウントに課金されないようにするには、次の手順で操作します。

remote_agent.delete(force=True)

Vertex AI Agent Engine でエージェントを開発してデプロイする

始める前に

Vertex AI SDK for Python をインストールして初期化する

LangGraph

LangChain

AG2

LlamaIndex

Colab

Cloud Shell

ローカルシェル

エクスプレス モード

Google Cloud プロジェクト

エクスプレス モード

Google Cloud プロジェクト

エクスプレス モード

エージェントを開発する

LangGraph

LangChain

AG2

LlamaIndex

LangGraph

LangChain

AG2

LlamaIndex

エージェントをデプロイする

LangGraph

LangChain

AG2

LlamaIndex

エージェントを使用する

LangGraph

LangChain

AG2

LlamaIndex

クリーンアップ

次のステップ

エクスプレスモード

エクスプレスモード

エクスプレスモード