Mengembangkan dan men-deploy agen di Agent Runtime dengan Agent Development Kit
Agent Runtime memungkinkan Anda menghosting agen yang dikembangkan dengan Agent Development Kit (ADK). Dokumen ini menjelaskan cara membuat, men-deploy, dan menguji agen menggunakan ADK.
Panduan memulai ini akan memandu Anda melalui langkah-langkah berikut:
- Siapkan project Google Cloud Anda.
- Instal Agent Platform SDK untuk Python dan ADK.
- Kembangkan agen penukaran mata uang.
- Deploy agen ke Agent Runtime.
- Uji agen yang di-deploy.
Anda juga dapat menggunakan panduan memulai alternatif berikut untuk ADK:
- Mulai cepat ADK: Mulai cepat ADK berjalan sepenuhnya di komputer Anda dan mengasumsikan bahwa Anda menggunakan akses terminal dan IDE lokal.
- Agent Starter Pack: Kumpulan template agen AI generatif siap produksi yang dibuat untuk Agent Platform.
Untuk panduan memulai cepat menggunakan framework yang didukung selain Agent Development Kit, lihat Mengembangkan dan men-deploy agen di Agent Runtime.
Sebelum memulai
- Login ke akun Google Cloud Anda. Jika Anda baru menggunakan Google Cloud, buat akun untuk mengevaluasi performa produk kami dalam skenario dunia nyata. Pelanggan baru juga mendapatkan kredit gratis senilai $300 untuk menjalankan, menguji, dan men-deploy workload.
-
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 theresourcemanager.projects.createpermission. Learn how to grant roles.
-
Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.
Enable the Agent Platform and Cloud Storage APIs.
Roles required to enable APIs
To enable APIs, you need the
serviceusage.services.enablepermission. If you created the project, then you likely already have this permission through the Owner role (roles/owner). Otherwise, you can get this permission through the Service Usage Admin role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Learn how to grant roles.-
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 theresourcemanager.projects.createpermission. Learn how to grant roles.
-
Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.
Enable the Agent Platform and Cloud Storage APIs.
Roles required to enable APIs
To enable APIs, you need the
serviceusage.services.enablepermission. If you created the project, then you likely already have this permission through the Owner role (roles/owner). Otherwise, you can get this permission through the Service Usage Admin role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Learn how to grant roles.
Untuk mendapatkan izin yang Anda perlukan untuk menggunakan Agent Runtime, minta administrator untuk memberi Anda peran IAM berikut di project Anda:
- Pengguna Platform Agen (
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 Agent Platform SDK untuk Python
Jalankan perintah berikut untuk menginstal Agent Platform SDK for Python dan paket lain yang diperlukan:
pip install --upgrade --quiet google-cloud-aiplatform[agent_engines,adk]>=1.112Mengautentikasi sebagai pengguna
Shell Lokal
Jalankan perintah berikut:
gcloud auth application-default loginColab
Jalankan kode berikut:
from google.colab import auth auth.authenticate_user(project_id="PROJECT_ID")Cloud Shell
Tindakan tidak diperlukan.
Jalankan kode berikut untuk mengimpor Agent Platform dan menginisialisasi SDK:
Project Google Cloud
import vertexai client = vertexai.Client( project="PROJECT_ID", # Your project ID. location="LOCATION", # Your cloud region. )Dengan:
PROJECT_IDadalah ID project Google Cloud yang digunakan untuk mengembangkan dan men-deploy agenLOCATIONadalah salah satu wilayah yang didukung.
Mengembangkan agen
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()Buat instance agen:
from google.adk.agents import Agent from vertexai import agent_engines agent = Agent( model="gemini-3.5-flash", name='currency_exchange_agent', tools=[get_exchange_rate], ) app = agent_engines.AdkApp(agent=agent)Menguji agen secara lokal:
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 Agent Platform:
from vertexai import types
remote_agent = client.agent_engines.create(
agent=app,
config={
"requirements": ["google-cloud-aiplatform[agent_engines,adk]"],
"staging_bucket": "STAGING_BUCKET",
"identity_type": types.IdentityType.AGENT_IDENTITY,
}
)
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
Penyiapan Agent Platform Runtime
Siapkan lingkungan Anda untuk menggunakan Agent Platform Runtime.
Men-deploy agen
Pelajari lima cara men-deploy agen di Agent Platform Runtime berdasarkan kebutuhan pengembangan Anda.
Mengelola agen yang di-deploy
Pelajari cara mengelola agen yang telah di-deploy ke runtime terkelola Agent Platform.