Agents in Agent Studio entwerfen

Auf dieser Seite finden Sie eine Übersicht über die Verwendung von Agent Studio in derGoogle Cloud Console.

Agent Studio ist ein Low-Code-Tool für visuelles Design in der Google Cloud Console, das die Entwicklung von KI-Agenten vereinfacht. Sie können Agentic Workflows visuell darstellen, Antworten in Echtzeit testen und mit verschiedenen Konfigurationen experimentieren, bevor Sie Code bereitstellen oder darauf umstellen.

Dieses Dokument bietet einen Überblick über Agent Studio und erläutert, wie Sie Ihre Umgebung einrichten, Agenten erstellen und testen und sie direkt in einer Produktionslaufzeitumgebung bereitstellen.

Umgebung einrichten

Bevor Sie Agent Studio verwenden können, müssen Sie Google Cloudeinrichten.

Erforderliche Rollen abrufen

Bitten Sie Ihren Administrator, Ihnen die IAM-Rolle Agent Platform User (roles/aiplatform.user) für Ihr Projekt zuzuweisen, um die Berechtigungen zu erhalten, die Sie für die Verwendung von Agent Studio benötigen. Weitere Informationen zum Zuweisen von Rollen finden Sie unter Zugriff auf Projekte, Ordner und Organisationen verwalten.

Sie können die erforderlichen Berechtigungen auch über benutzerdefinierte Rollen oder andere vordefinierte Rollen erhalten.

Agent erstellen

Sie können einen Agenten in Agent Studio mithilfe von Prompts oder dem Flow Builder erstellen.

KI-Agenten mit Prompts erstellen

So erstellen Sie einen Agent mit Prompts:

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Agents auf.

    Zu „Agenten“

  2. Klicken Sie auf Agent erstellen, um den Agent Studio-Canvas für einen neuen Agenten zu öffnen.

  3. Geben Sie im Chatfeld einen Prompt ein, der den Zweck und das beabsichtigte Verhalten des Agenten beschreibt.

  4. Klicken Sie auf .

  5. Je nach Prompt passiert Folgendes:

    • Erfolg: Der Flow Builder wird sofort aktualisiert, um die Live-Vorschau Ihres Agenten anzuzeigen. Im Chat wird eine Zusammenfassung der vorgenommenen Änderungen angezeigt. Alle Änderungen werden automatisch gespeichert.

    • Klärung erforderlich: Wenn Ihr Prompt mehrdeutig ist, stellt der Assistent im Chat eine klärende Frage, um besser zu verstehen, was Sie erstellen möchten.

    • Fehler: Wenn der Assistent Ihren Prompt nicht anwenden kann, werden Sie in einer Fehlermeldung aufgefordert, Ihre Anfrage umzuformulieren.

  6. Sie können den Agenten weiterhin mithilfe von Prompts oder dem Flow Builder aktualisieren.

  7. Klicken Sie zum Speichern des Agents in der Kopfzeile des Arbeitsbereichs auf Speichern und folgen Sie der Anleitung. Weitere Informationen finden Sie unter Agent speichern.

  8. Wenn Sie die Funktionen und Antworten des Agenten testen möchten, während Sie ihn erstellen, klicken Sie auf den Tab Vorschau und chatten Sie mit dem Agenten.

Beschränkungen

Beim Erstellen eines Agents mit Prompts gelten die folgenden Einschränkungen:

Funktion Beschränkung
Wissen Einem Agenten kann kein Wissen hinzugefügt werden. Über die Benutzeroberfläche des Flow-Builders können Sie einem Agent Wissen hinzufügen.

Agent mit dem Flow Builder erstellen

So entwerfen und testen Sie einen Agenten mit dem Flow Builder:

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Agents auf.

    Zu den KI‑Agenten

  2. Klicken Sie auf Agent erstellen, um den Agent Studio-Canvas für einen neuen Agenten zu öffnen.

  3. Sie können Ihren Agenten im Arbeitsbereich von Agent Studio entwerfen und speichern. Sie können einen Haupt-Agenten erstellen und Sub-Agenten hinzufügen. Der Haupt-Agent ist immer ein lokaler Agent. Sub-Agents können entweder lokale Agents oder Agent Registry-Agents sein:

    • Lokaler Agent: Ein Agent, dessen Anweisungen, Modell und Tools direkt im Agent Studio-Canvas erstellt und konfiguriert werden.
    • Agent Registry-Agent: Ein Agent, der in Agent Registry registriert und veröffentlicht ist. Sie können diese Agenten als Remote-Sub-Agenten im Ablauf Ihres Haupt-Agenten verwenden.

    Beim Erstellen können Sie zwischen den Tabs Ablauf und Vorschau wechseln:

    Flow

    Erstellen Sie den Haupt-Agenten und die Sub-Agenten mithilfe einer visuellen Darstellung des Workflows und der Steuerungslogik Ihres Agenten.

    1. Klicken Sie auf einen KI-Agenten, um den Bereich Details für diesen KI-Agenten zu öffnen. Sie können auch auf Sub-Agenten hinzufügen (+) klicken, um Sub-Agenten hinzuzufügen.

    2. Konfigurieren Sie Ihren Haupt-Agenten und Ihre Sub-Agenten im Bereich Details:

      Für den Haupt-Agenten und lokale Sub-Agenten:

      1. Name:Geben Sie einen Namen ein, mit dem sich der Agent identifizieren lässt.
      2. Beschreibung: Eine Zusammenfassung des Zwecks Ihres KI-Agenten.
      3. Anleitung:Fügen Sie eine Anleitung hinzu, um Ihren Agenten zu unterstützen.
      4. Modell: Wählen Sie das Modell aus, das Ihren Agenten unterstützen soll.
      5. Tools:Klicken Sie auf Tools hinzufügen (+), um Tools hinzuzufügen, mit denen der Agent Aufgaben erledigen kann. Weitere Informationen finden Sie unter Tools einrichten und hinzufügen.

      Für Untervertreter (lokal oder aus dem Agent Registry):

      1. Subagentenquelle: Wählen Sie die Quelle des Subagenten aus:

        • Lokal:Sie können die Anweisungen, das Modell und die Tools des untergeordneten Agents direkt auf der Arbeitsfläche erstellen.
        • Agent Registry:Wählen Sie einen registrierten Agenten aus der Agent Registry als Remote-Sub-Agenten aus. Diese Option ist nur verfügbar, nachdem Sie den Agenten gespeichert haben. Weitere Informationen finden Sie unter Agent speichern.

        Wenn Sie einen registrierten Agenten auswählen, werden sein Name und seine Beschreibung aus der Registry importiert und sind im Canvas mit Lesezugriff versehen. Der übergeordnete Agent leitet Aufgaben basierend auf der Agentenkarte an diesen Sub-Agenten weiter.

        Damit der übergeordnete Agent ausgeführt oder bereitgestellt werden kann, muss die Identität des übergeordneten Agents Berechtigungen zum Erkennen und Aufrufen von A2A-Sub-Agents haben. Diese Aktion wird im Berechtigungsdialogfeld automatisch ausgeführt. Wenn Sie Berechtigungen manuell verwalten müssen, lesen Sie den Hilfeartikel Zugriff für die Agent-to-Agent-Delegierung (A2A) gewähren.

    3. Klicken Sie in der Canvas-Kopfzeile auf Speichern und folgen Sie den Aufforderungen, um Ihren Agenten zu speichern. Weitere Informationen finden Sie unter Agent speichern.

    Vorschau

    Chatten Sie im Vorschaufenster mit Ihrem Agenten, um seine Funktionen und Antworten zu testen.

    • Wenn Sie eine Vorschau eines gespeicherten Agenten aufrufen möchten, überprüft Agent Studio die Identität und Berechtigungen des Agenten. Wenn erforderliche Rollen fehlen, wird eine Benachrichtigung angezeigt. Klicken Sie auf Verwalten, um das Berechtigungsdialogfeld zu öffnen und Berechtigungen für die Agent-Identität zu verwalten.
    • Sie können die Ereignisse aus jeder Agentenausführung prüfen, um das Verhalten Ihres Agenten zu debuggen. Weitere Informationen finden Sie unter Agent-Ereignisse prüfen.

  4. Klicken Sie auf Code abrufen, um Ihren Agent-Code aufzurufen. Wenn Sie Ihren Agenten an anderer Stelle weiterentwickeln möchten, können Sie den Code kopieren und in einen Code-Editor Ihrer Wahl einfügen.

    Wenn Ihr KI-Agent einen Remote-Sub-Agenten aus der Agent Registry verwendet, enthält der generierte Python-Code einen Aufruf von AgentRegistry.get_remote_a2a_agent, um den Sub-Agenten zur Laufzeit dynamisch aufzulösen.

Wenn Ihr Agent fertig ist, können Sie ihn direkt über Agent Studio bereitstellen. Weitere Informationen finden Sie unter Agent über Agent Studio bereitstellen.

Agent über die Ein/Aus-Schaltfläche für den Agent-Modus im Studio-Prompt erstellen

Sie können direkt über den Begrüßungs-Prompt von Agent Studio mit dem Erstellen von KI-Agenten beginnen, indem Sie in den Modus Agents wechseln. Wenn diese Option aktiviert ist, wird der Agent Builder im Canvas von Agent Designer gestartet, sobald Sie Ihren Prompt senden.

So erstellen Sie einen Agenten aus dem Studio-Prompt:

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console Agent Studio auf.

  2. Suchen Sie im Hauptbereich für die Prompteingabe im Begrüßungsarbeitsbereich nach der Umschaltfläche für den Modus.

  3. Stellen Sie den Ein/Aus-Button auf den Modus KI-Agenten.

  4. Geben Sie einen Prompt ein, der den Zweck, den Workflow und das Verhalten des KI-Agenten beschreibt, den Sie entwerfen möchten.

  5. Klicken Sie auf .

Agent Studio startet die Agent Builder-Arbeit direkt im Agent Designer-Canvas und füllt den Agenten-Flow und die Konfiguration basierend auf Ihrem Prompt vorab aus. Anschließend können Sie die Anweisungen weiter bearbeiten, Modelle auswählen und Tools oder Sub-Agenten hinzufügen.

Agent-Ereignisse prüfen

Durch das Prüfen von Ereignissen können Sie das Verhalten Ihres KI-Agenten debuggen und den Denkprozess und die Modellanfragen Ihres KI-Agenten nachvollziehen und Fehler beheben.

Sie können die Ausführung von KI-Agenten debuggen, indem Sie sich die KI-Agenten-Ereignisse auf dem Tab Vorschau in Agent Studio ansehen. Mit dieser Aktion können Sie Probleme in den einzelnen Ereignissen diagnostizieren, die der Agent während eines Laufs erzeugt.

So prüfen Sie Agent-Ereignisse:

  1. Öffnen Sie Ihren Agenten im Agent Studio-Canvas und rufen Sie den Tab Vorschau auf.
  2. Starten Sie im Vorschaufenster einen Chat mit Ihrem Agenten, um einen Durchlauf zu starten.

  3. Wählen Sie ein Ereignis in der Unterhaltung aus, um die Details dazu zu öffnen. Die verfügbaren Details hängen vom Ereignis ab und können Folgendes umfassen:

    • Autor:Der Agent oder Sub-Agent, der das Ereignis erstellt hat. Anhand des Autors können Sie feststellen, welcher Sub-Agent einen Schritt in einem Multi-Agenten-Workflow ausgeführt hat.
    • Anfrage und Antwort:Die an das Modell gesendete Nutzlast und die zurückgegebene Antwort.
    • Toolaufrufe:Die Argumente, die während der Ausführung des Agenten an Tools übergeben werden.
    • Metadaten:Zusätzliche Diagnoseinformationen wie Modellname, Tokennutzung und Zeitstempel.

Wenn der KI-Agent während der Vorschau einen Fehler zurückgibt, wird dieser auf dem Tab Vorschau angezeigt, damit Sie das Problem diagnostizieren können.

KI-Agent speichern

Sie müssen einen Agenten speichern, bevor Sie ihn in der Vorschau ansehen, bereitstellen oder Wissensdateien hochladen können, da ein nicht gespeicherter Agent noch keine Identität hat. Diese Anforderung gilt auch für Sub-Agenten der Agent Registry.

Außerdem müssen Sie einen KI-Agent speichern, bevor Sie in der Agent Registry veröffentlichte MCP-Server als Tools auf Knotenebene hinzufügen.

So speichern Sie einen Agent zum ersten Mal:

  1. Klicken Sie im Agent Studio-Canvas auf Speichern.

  2. Geben Sie im Dialogfeld KI-Agent speichern einen KI-Agentenname ein.

  3. Klicken Sie auf Speichern.

Nach dem ersten Speichern werden alle weiteren Änderungen, die Sie vornehmen, automatisch in Agent Studio gespeichert. Wenn Sie versuchen, den Arbeitsbereich zu verlassen, bevor Sie einen neuen Agenten speichern, werden Sie in Agent Studio aufgefordert, ihn zuerst zu speichern.

KI-Agenten aktualisieren

So aktualisieren Sie einen Agenten:

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Agents auf.

    Zu „Agents“

  2. Klicken Sie beim Agenten, den Sie aktualisieren möchten, auf  und dann auf Bearbeiten.

  3. Aktualisieren Sie den KI-Agenten mit Prompts oder dem Flow Builder.

Ihre Änderungen werden automatisch in Agent Studio gespeichert.

Tools in Agent Studio einrichten und hinzufügen

Sie können die folgenden Tools für Ihren Agenten konfigurieren:

  • Google Suche:Ermöglicht es dem Agenten, Websuchen über die Google Suche durchzuführen. Standardmäßig aktiviert.

  • URL-Kontext:Ermöglicht dem Modell, URLs aus Prompts zu analysieren, die an den Agent gesendet werden. Standardmäßig aktiviert.

  • MCP-Server aus Agent Registry: Sie können einen in der Agent Registry veröffentlichten MCP-Server als Tool auf Knotenebene anhängen. Diese Option ist erst verfügbar, nachdem Sie den KI-Agenten gespeichert haben. Weitere Informationen finden Sie unter Agent speichern.

    1. Klicken Sie neben MCP-Server aus Agent Registry auf Hinzufügen (+).
    2. Standort: Wählen Sie die Region aus, nach der registrierte Tools gefiltert werden sollen.
    3. MCP-Server: Wählen Sie den registrierten Google-MCP-Server aus der Liste aus.
    4. Auth Config (Authentifizierungskonfiguration): Wählen Sie None (Keine) aus, um den Standarddienstzugriff zu verwenden, der über IAM-Bindungen aufgelöst wird.
    5. Klicken Sie auf Hinzufügen.
    6. Wenn Sie den Agenten zum ersten Mal speichern, klicken Sie in der Kopfzeile des Arbeitsbereichs auf Speichern. Nachfolgende Änderungen werden automatisch gespeichert.

    Ihr Agent kann alle Tools auf Ihrem verbundenen MCP-Server verwenden.

Legacy-Tools migrieren

Um die Sicherheit zu erhöhen und die Toolverwaltung über die Agent Registry zu standardisieren, wird die direkte Einbindung von Vertex AI Search-Datenspeichern und direkten MCP-Servern (Model Context Protocol) in Agent Studio eingestellt.

Für vorhandene Agenten haben diese nicht mehr unterstützten Tools Lesezugriff. Um die volle Funktionalität beizubehalten, sollten Sie zu einem MCP-Server aus der Agent Registry migrieren.

Von Legacy-Datenspeichern für Vertex AI Search migrieren

Wenn Ihr KI-Agent ein eingestelltes Tool für den Agent Platform Search Datenspeicher verwendet, migrieren Sie zum MCP-Server „Agent Search“, der in der Agent Registry verfügbar ist. Dieses Tool wird in der Agent-Registrierung alsdiscoveryengine.googleapis.com angezeigt.

Wenn Sie den MCP-Server für die Agentensuche verbinden, müssen Sie die Zielbereitstellungskonfiguration in den Anweisungen des KI-Agenten definieren. Außerdem benötigt die Identität des KI-Agents Zugriffsberechtigungen.

So migrieren Sie:

  1. Öffnen Sie Ihren KI-Agenten im Agent Studio-Canvas.
  2. Suchen Sie im Bereich Tools nach dem Tool „Vertex AI Search Data Store“.
  3. Notieren Sie sich die Einstellungen des Tools, z. B. die Projekt-ID, den Standort und die Datenspeicher-ID.
  4. Erstellen Sie einen neuen Agenten und speichern Sie ihn.
  5. Weisen Sie der Agentenidentität die Rolle „Discovery Engine-Betrachter“ (roles/discoveryengine.viewer) zu. Wir empfehlen, diese Rolle direkt für den Zieldatenspeicher oder die Suchanwendung zuzuweisen. Zur Fehlerbehebung können Sie es jedoch für das Projekt gewähren. Informationen zum Ermitteln des Identitätshauptkontos des Agents und zum Zuweisen der Rolle finden Sie unter Rollen manuell verwalten. Der Agent benötigt außerdem die Rolle „MCP Tool User“ (roles/mcp.toolUser), die im Berechtigungsdialogfeld automatisch gewährt wird.
  6. Klicken Sie im Bereich Tools neben MCP-Server aus Agent Registry auf Hinzufügen (+).
  7. Geben Sie Folgendes an:
    1. Standort: Wählen Sie die Region aus, in der Ihre Tools registriert sind.
    2. MCP-Server: Wählen Sie Agent Search oder discoveryengine.googleapis.com aus der Liste der registrierten MCP-Server aus.
    3. Auth-Konfiguration: Wählen Sie Keine aus. Der Zugriff wird über Standard-IAM-Bindungen aufgelöst.
    4. Klicken Sie auf Hinzufügen.

  8. Geben Sie in den Anweisungen des neuen KI-Agenten die Zielkonfiguration für die Bereitstellung mit den Werten an, die Sie in Schritt 3 notiert haben. Beispiel:

    Use the search tool to answer questions about YOUR_TOPIC.
When using the search tool, use this servingConfig:
projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/collections/default_collection/dataStores/DATA_STORE_ID/servingConfigs/default_search

    Ersetzen Sie bei einer Suchanwendung dataStores/DATA_STORE_ID durch engines/APP_ID. Unterstützte Formate und Argumente finden Sie in der Referenz zu MCP-Tools: discoveryengine.googleapis.com.

Von Legacy-MCP-Server migrieren

Wenn Ihr Agent über eine Endpunkt-URL direkt mit einem MCP-Server verbunden ist, müssen Sie zuerst Ihren MCP-Serverkatalog in der Agent Registry registrieren.

So migrieren Sie Ihr Tool:

  1. Ihr MCP-Server muss in der Agent Registry registriert sein.
  2. Aktualisieren Sie Ihren Agenten in Agent Studio:
    1. Öffnen Sie Ihren Agenten im Canvas von Agent Studio.
    2. Suchen Sie die alte direkte MCP-Serververbindung und entfernen Sie sie.
    3. Klicken Sie neben MCP-Server aus Agent Registry auf Hinzufügen (+).
    4. Wählen Sie Ihren registrierten MCP-Server aus der Liste aus.
    5. Klicken Sie auf Hinzufügen.
    6. Wenn Sie den Agenten zum ersten Mal speichern, klicken Sie im Canvas-Header auf Speichern. Nachfolgende Änderungen werden automatisch gespeichert.

KI-Agenten mit Wissensdateien verknüpfen

Laden Sie statische Referenzdokumente hoch, um die Antworten Ihres KI-Agenten in Agent Studio zu fundieren:

  1. Wählen Sie den übergeordneten Knoten des Agenten auf dem Arbeitsbereich aus, an den Sie Referenzdateien anhängen möchten. Wissensdateien können nicht an untergeordnete Agents angehängt werden.
  2. Suchen Sie im Bereich Details des Knotens den Abschnitt Wissen. Der Abschnitt Wissen wird erst angezeigt, nachdem Sie den Agenten zum ersten Mal gespeichert haben. Weitere Informationen finden Sie unter Agent speichern.
  3. Klicken Sie auf die Komponente zum Hochladen von Dateien und wählen Sie Ihre Referenzdatei aus. Sie können bis zu 10 Dateien pro KI-Agent anhängen. Die Datei darf nicht größer als 2 Megabyte (2 MB) sein. Der Upload-Canvas unterstützt die folgenden Dateitypen:
    • PDF
    • Nur-Text

  4. Wenn Sie den KI-Agenten zum ersten Mal speichern, klicken Sie im Canvas-Header auf Speichern, um Dateien in einem dedizierten Cloud Storage-Bucket unter einem Pfadpräfix zu speichern, das mit der AGENT_ID des übergeordneten KI-Agenten übereinstimmt. Nachfolgende Änderungen werden automatisch gespeichert.

    Im Berechtigungsdialogfeld wird der Identität des Agents für den Bucket die Rolle „Storage-Objekt-Betrachter“ (roles/storage.objectViewer) zugewiesen.

  5. Rufen Sie den Tab Vorschau auf und senden Sie eine Testanfrage, um zu prüfen, ob der KI-Agent seine Antwort auf den Inhalt der Datei stützt, ohne zu halluzinieren.

  6. Optional: Sie können auf Code abrufen klicken, um den generierten Python-Code (agent.py) zu kopieren und die Konfiguration der Grounding-Datei zu prüfen. Dann können Sie diesen Schritt überspringen.

Berechtigungen für die Agent-Identität verwalten

Jeder Agent in Agent Studio hat eine eindeutige Identität, die als IAM-Hauptkonto für den Zugriff auf andere Google Cloud -Ressourcen dient.

Das Hauptkontoformat ist:

principal://agents.global.org-ORGANIZATION_ID.system.id.goog/resources/aiplatform/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/reasoningEngines/REASONING_ENGINE_ID

Ersetzen Sie Folgendes:

  • ORGANIZATION_ID: die numerische ID Ihrer Organisation.
  • PROJECT_NUMBER: die Projektnummer IhresGoogle Cloud -Projekts.
  • LOCATION: die Region, in der Ihr Agent bereitgestellt wird.
  • REASONING_ENGINE_ID: Die Ressourcen-ID Ihrer Reasoning Engine.

Weitere Informationen zu Agentenidentitäten finden Sie unter Agent mit Agentenidentität erstellen und Übersicht über Agentenidentitäten.

Verhalten des Dialogfelds für Berechtigungen

Wenn Sie für einen gespeicherten Agenten auf Bereitstellen klicken oder den Tab Vorschau öffnen, prüft Agent Studio automatisch, ob die Identität des Agenten die IAM-Rollen hat, die für eine erfolgreiche Ausführung erforderlich sind. Fehlende oder fehlerhaft konfigurierte Berechtigungen können dazu führen, dass Ihr KI-Agent nicht funktioniert. Wenn Sie der Identität des KI-Agenten diese Berechtigungen erteilen, hilft dies dabei, dass er erwartungsgemäß funktioniert.

Wenn das System Berechtigungsprobleme erkennt, wird im Berechtigungsdialogfeld eine Fehlermeldung angezeigt.

  • Fehlende Rollen:Wenn erforderliche Rollen fehlen, wird ein Dialogfeld mit den detaillierten Rollen angezeigt. Klicken Sie im Dialogfeld auf Alle gewähren, um der Identität des Kundenservicemitarbeiters automatisch alle erforderlichen Rollen in einem einzigen Schritt zuzuweisen. Wenn Sie eine Vorschau des Agenten ansehen oder ihn bereitstellen möchten, ohne die Rollen zuzuweisen, klicken Sie auf Trotzdem fortfahren.
  • Alle Rollen zugewiesen: Wenn alle erforderlichen Rollen bereits zugewiesen sind, wird das Dialogfeld für Berechtigungen nicht angezeigt.
  • Nicht gespeicherte KI-Agenten: Nicht gespeicherte KI-Agenten haben noch keine Identität. Das Dialogfeld für Berechtigungen wird nicht angezeigt und der Tab Vorschau sowie die Option Bereitstellen sind deaktiviert, bis Sie den Agenten speichern.

Erforderliche Rollen

Im Berechtigungsdialogfeld werden automatisch die folgenden Rollen gewährt:

  • roles/storage.objectViewer: Erforderlich, wenn der Agent hochgeladene Dateien verwendet. Diese Rolle muss für den jeweiligen Cloud Storage-Bucket für Agent-Dateien (z. B. {projectNumber}_{location}_agent_studio_files) gewährt werden.
  • roles/mcp.toolUser: Erforderlich, wenn der Agent ein MCP-Tool der Agent Registry verwendet.
  • roles/agentregistry.viewer: Erforderlich, wenn der Agent ein MCP-Tool oder einen Sub-Agenten aus der Agent Registry verwendet.
  • roles/iamconnectors.user: Erforderlich, wenn für ein MCP-Tool der Agent Registry ein authProviderName angegeben ist.
  • roles/aiplatform.viewer: Erforderlich, wenn der Agent Remote-Unter-Agents über die Agent-to-Agent-Delegierung (A2A) aufruft.

Rollen manuell in der Google Cloud Console verwalten

Im Berechtigungsdialog werden erforderliche Rollen automatisch gewährt. Wenn Sie Rollen jedoch lieber manuell verwalten oder Berechtigungsprobleme beheben möchten, gehen Sie so vor:

  1. Kopieren Sie den eindeutigen Identitätsprinzipal des KI-Agenten. Klicken Sie in der Kopfzeile des Agent Studio-Arbeitsbereichs auf das Drop-down-Menü neben dem Namen des Agents und kopieren Sie den Prinzipal-String.

    Das Hauptkontoformat sieht so aus:

    principal://agents.global.org-ORG_ID.system.id.goog/resources/aiplatform/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/reasoningEngines/REASONING_ENGINE_ID

  2. Rufen Sie in der Google Cloud Console IAM auf:

    IAM aufrufen

  3. Suchen Sie in der Liste der Hauptkonten nach dem Hauptkonto der Agentenidentität. Sie können mit der spezifischen REASONING_ENGINE_ID am Ende des Hauptkontostrings suchen. Sie haben eine der folgenden Optionen, um den Prinzipal der Agent-Identität abzurufen:

    • Wenn das Hauptkonto der Agentenidentität bereits aufgeführt ist, klicken Sie neben der Agentenidentität auf Hauptkonto bearbeiten.
    • Wenn das Hauptkonto für die Identität des Kundenservicemitarbeiters nicht aufgeführt ist, klicken Sie auf Zugriff gewähren, um es als neues Hauptkonto hinzuzufügen.

  4. Fügen Sie die erforderlichen Rollen für Ihre Konfiguration hinzu oder ändern Sie sie, z. B. roles/storage.objectViewer oder roles/mcp.toolUser.

  5. Klicken Sie auf Speichern.

Je nach Konfiguration müssen Sie möglicherweise manuell zusätzliche Rollen zuweisen, die im Berechtigungsdialog nicht automatisch behandelt werden. Wenn Ihr registriertes MCP-Tool beispielsweise auf andere Google Cloud -Ressourcen zugreift, z. B. Daten aus BigQuery abfragt, müssen Sie der Identität des Agents manuell die erforderlichen Rollen zuweisen, z. B. die Rolle „BigQuery-Datenbetrachter“ (roles/bigquery.dataViewer).

Agent aus Agent Studio bereitstellen

Nachdem Sie einen Agenten erstellt und in der Vorschau angesehen haben, können Sie ihn in der Produktion bereitstellen. So stellen Sie einen Agenten aus Agent Studio bereit:

  1. Klicken Sie auf der Seite Agents in der Liste auf den Agenten, den Sie bereitstellen möchten. Die Detailseite des ausgewählten KI-Agenten wird angezeigt.

  2. Klicken Sie auf Bereitstellen, um das Dialogfeld In einer Agent Runtime-Instanz bereitstellen zu öffnen.

    Wenn die Identität des Agenten nicht die erforderlichen Berechtigungen hat, wird das Dialogfeld „Berechtigungen“ angezeigt und diese Aktion automatisch ausgeführt. Wenn Sie Berechtigungen manuell verwalten müssen, lesen Sie die Informationen unter Berechtigungen für Agentenidentitäten verwalten und Zugriff für die Agent-to-Agent-Delegierung (A2A) gewähren.

  3. Konfigurieren Sie im Fenster für die Bereitstellungskonfiguration die folgenden Optionen:

    • Anzeigename und Beschreibung: Bearbeiten Sie den Anzeigenamen und fügen Sie optional eine Beschreibung für Ihren Agenten hinzu.
    • Als A2A bereitstellen: Setzen Sie dieses Häkchen, um den Agenten als Agent-to-Agent-Asset (A2A) bereitzustellen, das von anderen Agenten wiederverwendet werden kann. Lassen Sie das Kästchen für eigenständige Anwendungen deaktiviert, um den Agent als Standard-ADK-Anwendung zu verpacken.

  4. Wählen Sie eine Bereitstellungsregion aus der Liste der verfügbaren Regionen aus und klicken Sie auf OK.

  5. Klicken Sie auf Bereitstellen.

Bei der Bereitstellung wird eine neue Laufzeitinstanz erstellt. Das kann bis zu fünf Minuten dauern. Bei Erfolg wird auf dem Tab Ablauf des Agent Studio-Canvas eine Meldung angezeigt. Ihr Agent ist jetzt in der Produktion verfügbar und kann sicher in Ihre externen Apps eingebunden werden.

Bereitgestellten KI-Agenten ansehen

So rufen Sie Ihren bereitgestellten KI-Agenten auf:

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Bereitstellungen der Agent-Plattform auf.

    Zu Deployments

  2. Verwenden Sie die Liste Region, um nach Bereitstellungsregion zu filtern.

  3. Bereitgestellte Agents, die Teil des ausgewählten Projekts sind, werden in der Liste angezeigt.

  4. Klicken Sie auf den Namen des angegebenen KI-Agenten. Die Seite Messwerte für den KI-Agenten wird geöffnet.

  5. Wählen Sie den Tab Playground aus, um den Agenten zu testen.

  6. Geben Sie im Chatbereich eine Testabfrage ein, um zu prüfen, ob der KI-Agent erfolgreich ausgeführt wird.

Weitere Informationen zu den verfügbaren Messwerten für Ihren Agenten finden Sie unter Messwerte für Ihren bereitgestellten Agenten ansehen.