Usar um agente AG2

Além das instruções gerais para usar um agente, esta página descreve recursos específicos do AG2Agent.

Antes de começar

Este tutorial pressupõe que você leu e seguiu as instruções em:

Receber uma instância de um agente

Para consultar um AG2Agent, primeiro crie uma instância ou acesse uma instância atual.

Para receber o AG2Agent correspondente a um ID de recurso específico:

SDK da Vertex AI para Python

Execute o seguinte código:

import vertexai

client = vertexai.Client(  # For service interactions via client.agent_engines
    project="PROJECT_ID",
    location="LOCATION",
)

agent = client.agent_engines.get(name="projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/RESOURCE_ID")

print(agent)

em que

Biblioteca de solicitações do Python

Execute o seguinte código:

from google import auth as google_auth
from google.auth.transport import requests as google_requests
import requests

def get_identity_token():
    credentials, _ = google_auth.default()
    auth_request = google_requests.Request()
    credentials.refresh(auth_request)
    return credentials.token

response = requests.get(
f"https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/RESOURCE_ID",
    headers={
        "Content-Type": "application/json; charset=utf-8",
        "Authorization": f"Bearer {get_identity_token()}",
    },
)

API REST 

curl \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/RESOURCE_ID

Ao usar o SDK da Vertex AI para Python, o objeto agent corresponde a uma classe AgentEngine que contém o seguinte:

  • um agent.api_resource com informações sobre o agente implantado. Você também pode chamar agent.operation_schemas() para retornar a lista de operações compatíveis com o agente. Consulte Operações compatíveis para mais detalhes.
  • um agent.api_client que permite interações síncronas de serviço
  • um agent.async_api_client que permite interações de serviço assíncronas

O restante desta seção pressupõe que você tenha uma instância AgentEngine chamada agent.

Operações suportadas

As seguintes operações são compatíveis com AG2Agent:

  • query: para receber uma resposta a uma consulta de forma síncrona.

O método query aceita os seguintes argumentos:

  • input: a mensagem a ser enviada ao agente.
  • max_turns: o número máximo de turnos de conversa permitidos. Ao usar ferramentas, é necessário um mínimo de max_turns=2: uma vez para gerar argumentos de ferramenta e uma segunda para executar a ferramenta.

Consultar o agente

O método query() oferece uma maneira simplificada de interagir com o agente. Uma chamada típica é assim:

response = agent.query(input="What is the exchange rate from US dollars to Swedish currency?", max_turns=2)

Esse método processa a comunicação subjacente com o agente e retorna a resposta final dele como um dicionário. É equivalente ao seguinte (na forma completa):

from autogen import ConversableAgent
import dataclasses
import json

input_message: str = "What is the exchange rate from US dollars to Swedish currency?"
max_turns: int = 2

with agent._runnable._create_or_get_executor(
    tools=agent._ag2_tool_objects,            # Use the agent's existing tools
    agent_name="user",                        # Default
    agent_human_input_mode="NEVER",           # query() enforces this
) as executor:
    chat_result = executor.initiate_chat(
        agent._runnable,
        message=input_message,
        max_turns=max_turns,
        clear_history=False,                  # Default
        summary_method="last_msg"             # Default
    )

response = json.loads(
  json.dumps(dataclasses.asdict(chat_result)) # query() does this conversion
)

É possível personalizar o comportamento do agente além de input e max_turns transmitindo argumentos de palavra-chave adicionais para query().

response = agent.query(
    input="What is the exchange rate from US dollars to Swedish currency?",
    max_turns=2,
    msg_to="user"  # Start the conversation with the "user" agent
)
print(response)

Consulte a documentação do ConversableAgent.run para ver uma lista completa dos parâmetros disponíveis. No entanto, lembre-se de que user_input sempre será substituído por False pelo modelo AG2Agent.

A seguir