KI-Agenten in der Laufzeit für KI-Agenten entwickeln und bereitstellen

KI-Agenten in der Laufzeit für KI-Agenten entwickeln und bereitstellen

Mit der Laufzeit für KI-Agenten können Sie KI-Agenten hosten, die mit verschiedenen Frameworks entwickelt wurden. In diesem Dokument wird erläutert, wie Sie einen KI-Agenten mit LangGraph, LangChain, AG2 oder LlamaIndex erstellen, bereitstellen und testen.

In dieser Kurzanleitung werden folgende Schritte beschrieben:

• Ihr Google Cloud Projekt einrichten
• Agent Platform SDK für Python und das ausgewählte Framework installieren
• Einen Währungsumrechnungs-KI-Agenten entwickeln
• Den KI-Agenten in der Laufzeit für KI-Agenten bereitstellen
• Den bereitgestellten KI-Agenten testen

Die Kurzanleitung zur Verwendung des Agent Development Kit (ADK) finden Sie unter KI-Agenten mit dem Agent Development Kit (ADK) auf der Agent Platform entwickeln und bereitstellen.

Hinweis

Hinweis: Zum Aktivieren von APIs benötigen Sie die serviceusage.services.enable Berechtigung. Wenn Sie diese Berechtigung nicht haben, bitten Sie Ihren Administrator, Ihnen die Rolle „Service Usage Admin“ (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin) zuzuweisen.

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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.

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

Bitten Sie Ihren Administrator, Ihnen die folgenden IAM-Rollen für Ihr Projekt zuzuweisen, um die Berechtigungen zu erhalten, die Sie zur Verwendung der Agent Runtime benötigen:

• Agent Platform-Nutzer (roles/aiplatform.user)
• Storage-Administrator (roles/storage.admin)

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 Platform SDK für Python installieren und initialisieren

1. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um das Agent Platform SDK für Python und andere erforderliche Pakete zu installieren:

   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

   Vorschau

   Diese Funktion unterliegt den „Bedingungen für Pre-GA-Angebote“ im Abschnitt „Allgemeine Dienstbedingungen“ der dienstspezifischen Nutzungsbedingungen. Pre-GA‑Funktionen stehen in der vorliegenden Form zur Verfügung und bieten möglicherweise nur eingeschränkten Support. Weitere Informationen finden Sie unter den Beschreibungen der Startphase.

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

2. Als Nutzer authentifizieren

   Colab

   Führen Sie den folgenden Code aus:

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

   Cloud Shell

   Es sind keine weiteren Schritte erforderlich.

   Lokale Shell

   Führen Sie dazu diesen Befehl aus:

   gcloud auth application-default login

3. Führen Sie den folgenden Code aus, um die Agent Platform zu importieren und das SDK zu initialisieren:

   1. (Optional) Bevor Sie einen von Ihnen entwickelten KI-Agenten testen, müssen Sie die Agent Platform importieren und das SDK wie folgt initialisieren:

      Google Cloud-Projekt

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

      Wobei:

      • PROJECT_ID ist die Google Cloud Projekt-ID unter der Sie KI-Agenten entwickeln und bereitstellen.

      • LOCATION ist eine der unterstützten Regionen.

   2. Bevor Sie einen KI-Agenten bereitstellen, müssen Sie die Agent Platform importieren und das SDK wie folgt initialisieren:

      Google Cloud-Projekt

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

      Wobei:

      • PROJECT_ID ist die Google Cloud Projekt-ID unter der Sie KI-Agenten entwickeln und bereitstellen.

      • LOCATION ist eine der unterstützten Regionen.

KI-Agenten entwickeln

1. Entwickeln Sie ein Währungsumrechnungstool für Ihren KI-Agenten:

   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. Instanziieren Sie einen KI-Agenten:

   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

   Vorschau

   Diese Funktion unterliegt den „Bedingungen für Pre-GA-Angebote“ im Abschnitt „Allgemeine Dienstbedingungen“ der dienstspezifischen Nutzungsbedingungen. Pre-GA‑Funktionen stehen in der vorliegenden Form zur Verfügung und bieten möglicherweise nur eingeschränkten Support. Weitere Informationen finden Sie unter den Beschreibungen der Startphase.

   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. Testen Sie den KI-Agenten 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

   Vorschau

   Diese Funktion unterliegt den „Bedingungen für Pre-GA-Angebote“ im Abschnitt „Allgemeine Dienstbedingungen“ der dienstspezifischen Nutzungsbedingungen. Pre-GA‑Funktionen stehen in der vorliegenden Form zur Verfügung und bieten möglicherweise nur eingeschränkten Support. Weitere Informationen finden Sie unter den Beschreibungen der Startphase.

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

KI-Agenten bereitstellen

Stellen Sie den KI-Agenten bereit, indem Sie eine reasoningEngine-Ressource in der Agent Platform erstellen:

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

Vorschau

Diese Funktion unterliegt den „Bedingungen für Pre-GA-Angebote“ im Abschnitt „Allgemeine Dienstbedingungen“ der dienstspezifischen Nutzungsbedingungen. Pre-GA‑Funktionen stehen in der vorliegenden Form zur Verfügung und bieten möglicherweise nur eingeschränkten Support. Weitere Informationen finden Sie unter den Beschreibungen der Startphase.

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

KI-Agenten verwenden

Testen Sie den bereitgestellten KI-Agenten, indem Sie eine Anfrage senden:

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

Vorschau

Diese Funktion unterliegt den „Bedingungen für Pre-GA-Angebote“ im Abschnitt „Allgemeine Dienstbedingungen“ der dienstspezifischen Nutzungsbedingungen. Pre-GA‑Funktionen stehen in der vorliegenden Form zur Verfügung und bieten möglicherweise nur eingeschränkten Support. Weitere Informationen finden Sie unter den Beschreibungen der Startphase.

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

Bereinigen

Mit den folgenden Schritten vermeiden Sie, dass Ihrem Google Cloud -Konto die auf dieser Seite verwendeten Ressourcen in Rechnung gestellt werden:

remote_agent.delete(force=True)

Nächste Schritte

Anleitung

Agent Platform Runtime einrichten

Richten Sie Ihre Umgebung für die Verwendung der Agent Platform Runtime ein.

Anleitung

KI-Agenten bereitstellen

Informieren Sie sich über die fünf Möglichkeiten, einen KI-Agenten in der Agent Platform Runtime bereitzustellen, je nach Ihren Entwicklungsanforderungen.

Anleitung

Bereitgestellte KI-Agenten verwalten

Informationen zum Verwalten von KI-Agenten, die in der verwalteten Laufzeit der Agent Platform bereitgestellt wurden.

Anleitung

KI-Agenten verwenden

Verwenden Sie einen KI-Agenten mit der Agent Platform Runtime.

Ressource

Support anfordern

Ressourcen und Support für die Google Agent Platform.