Mengembangkan dan men-deploy agen di Agent Runtime

Mengembangkan dan men-deploy agen di Agent Runtime

Agent Runtime memungkinkan Anda menghosting agen yang dikembangkan dengan berbagai framework. Dokumen ini menjelaskan cara membuat, men-deploy, dan menguji agen menggunakan LangGraph, LangChain, AG2, atau LlamaIndex.

Panduan memulai ini akan memandu Anda melalui langkah-langkah berikut:

• Menyiapkan project Anda. Google Cloud
• Menginstal Agent Platform SDK untuk Python dan framework yang Anda pilih.
• Mengembangkan agen penukaran mata uang.
• Men-deploy agen ke Agent Runtime.
• Menguji agen yang di-deploy.

Untuk panduan memulai menggunakan Agent Development Kit (ADK), lihat Mengembangkan dan men-deploy agen di Agent Platform dengan Agent Development Kit.

Sebelum memulai

Catatan: Untuk mengaktifkan API, Anda memerlukan izin serviceusage.services.enable. Jika Anda tidak memiliki izin ini, minta administrator untuk memberi Anda peran Service Usage Admin (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin).

Login ke akun Anda. Google Cloud 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 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 Agent Platform 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 Agent Platform 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

Untuk mendapatkan izin yang diperlukan untuk menggunakan Agent Runtime, minta administrator untuk memberi Anda peran IAM berikut pada project Anda:

• Pengguna Agent Platform (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

1. Jalankan perintah berikut untuk menginstal Agent Platform SDK untuk Python dan paket lain yang diperlukan:

   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

   Pratinjau

   Fitur ini tunduk pada "Persyaratan Penawaran Pra-GA" di bagian Persyaratan Layanan Umum dari Persyaratan Khusus Layanan. Fitur pra-GA tersedia "sebagaimana adanya" dan mungkin memiliki dukungan terbatas. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat deskripsi tahap peluncuran.

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

2. Mengautentikasi sebagai pengguna

   Colab

   Jalankan kode berikut:

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

   Cloud Shell

   Tindakan tidak diperlukan.

   Shell Lokal

   Jalankan perintah berikut:

   gcloud auth application-default login

3. Jalankan kode berikut untuk mengimpor Agent Platform dan melakukan inisialisasi SDK:

   1. (Opsional) Sebelum menguji agen yang Anda kembangkan, Anda harus mengimpor Agent Platform dan melakukan inisialisasi SDK sebagai berikut:

      Project Google Cloud

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

      Dengan:

      • PROJECT_ID adalah Google Cloud project ID tempat Anda mengembangkan dan men-deploy agen

      • LOCATION adalah salah satu wilayah yang didukung.

   2. Sebelum men-deploy agen, Anda harus mengimpor Agent Platform dan melakukan inisialisasi SDK sebagai berikut:

      Project Google Cloud

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

      Dengan:

      • PROJECT_ID adalah Google Cloud project ID tempat Anda mengembangkan dan men-deploy agen

      • LOCATION adalah salah satu wilayah yang didukung.

Mengembangkan agen

1. 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()
   

2. Membuat instance agen:

   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

   Pratinjau

   Fitur ini tunduk pada "Persyaratan Penawaran Pra-GA" di bagian Persyaratan Layanan Umum dari Persyaratan Khusus Layanan. Fitur pra-GA tersedia "sebagaimana adanya" dan mungkin memiliki dukungan terbatas. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat deskripsi tahap peluncuran.

   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,
   )
   

3. Menguji agen secara lokal:

   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

   Pratinjau

   Fitur ini tunduk pada "Persyaratan Penawaran Pra-GA" di bagian Persyaratan Layanan Umum dari Persyaratan Khusus Layanan. Fitur pra-GA tersedia "sebagaimana adanya" dan mungkin memiliki dukungan terbatas. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat deskripsi tahap peluncuran.

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

Men-deploy agen

Men-deploy agen dengan membuat reasoningEngine resource di Agent Platform:

LangGraph

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

LangChain

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

AG2

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

LlamaIndex

Pratinjau

Fitur ini tunduk pada "Persyaratan Penawaran Pra-GA" di bagian Persyaratan Layanan Umum dari Persyaratan Khusus Layanan. Fitur pra-GA tersedia "sebagaimana adanya" dan mungkin memiliki dukungan terbatas. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat deskripsi tahap peluncuran.

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

Menggunakan agen

Menguji agen yang di-deploy dengan mengirimkan kueri:

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

Pratinjau

Fitur ini tunduk pada "Persyaratan Penawaran Pra-GA" di bagian Persyaratan Layanan Umum dari Persyaratan Khusus Layanan. Fitur pra-GA tersedia "sebagaimana adanya" dan mungkin memiliki dukungan terbatas. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat deskripsi tahap peluncuran.

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

Pembersihan

Agar akunAnda tidak dikenai biaya untuk resource yang digunakan pada halaman ini, ikuti langkah-langkah berikut. Google Cloud

remote_agent.delete(force=True)

Langkah berikutnya

Panduan

Penyiapan Agent Platform Runtime

Siapkan lingkungan Anda untuk menggunakan Agent Platform Runtime.

Panduan

Men-deploy agen

Pelajari lima cara untuk men-deploy agen di Agent Platform Runtime berdasarkan kebutuhan pengembangan Anda.

Panduan

Mengelola agen yang di-deploy

Pelajari cara mengelola agen yang telah di-deploy ke runtime terkelola Agent Platform.

Panduan

Menggunakan agen

Menggunakan agen dengan Agent Platform Runtime.

Referensi

Mendapatkan dukungan

Temukan referensi dan dukungan untuk Google Agent Platform.