Desarrolla e implementa agentes en Agent Runtime

Desarrolla e implementa agentes en Agent Runtime

Agent Runtime te permite alojar agentes desarrollados con varios frameworks. En este documento, se explica cómo crear, implementar y probar un agente con LangGraph, LangChain, AG2 o LlamaIndex.

En esta guía de inicio rápido, se te guiará por los siguientes pasos:

• Configura tu Google Cloud proyecto
• Instala el SDK de Agent Platform para Python y el framework que elegiste.
• Desarrolla un agente de cambio de divisas.
• Implementa el agente en Agent Runtime.
• Prueba el agente implementado.

Para obtener la guía de inicio rápido con el Kit de desarrollo de agentes (ADK), consulta Desarrolla e implementa agentes en Agent Platform con el Kit de desarrollo de agentes.

Antes de comenzar

Nota: Para habilitar las APIs, necesitas el permiso serviceusage.services.enable. Si no tienes este permiso, pídele a tu administrador que te otorgue el rol de administrador de Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin).

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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

Para obtener los permisos que necesitas para usar Agent Runtime, pídele a tu administrador que te otorgue los siguientes roles de IAM en tu proyecto:

• Usuario de Agent Platform (roles/aiplatform.user)
• Administrador de almacenamiento (roles/storage.admin)

Para obtener más información sobre cómo otorgar roles, consulta Administra el acceso a proyectos, carpetas y organizaciones.

También puedes obtener los permisos necesarios a través de roles personalizados o cualquier otro rol predefinido.

Instala e inicializa el SDK de Agent Platform para Python

1. Ejecuta el siguiente comando para instalar el SDK de Agent Platform para Python y otros paquetes necesarios:

   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

   Vista previa

   Esta función está sujeta a las "Condiciones de la oferta previa a la DG" en la sección Condiciones Generales del Servicio de las Condiciones Específicas del Servicio. Las funciones de la fase previa a la DG están disponibles “sin modificaciones” y pueden tener asistencia limitada. Para obtener más información, consulta las descripciones de la etapa de lanzamiento.

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

2. Autentícate como usuario

   Colab

   Ejecuta el siguiente código:

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

   Cloud Shell

   No se requiere ninguna acción.

   Shell local

   Ejecuta el siguiente comando:

   gcloud auth application-default login

3. Ejecuta el siguiente código para importar Agent Platform y, luego, inicializar el SDK:

   1. (Opcional) Antes de probar un agente que desarrolles, debes importar Agent Platform y, luego, inicializar el SDK de la siguiente manera:

      Proyecto de Google Cloud

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

      Aquí:

      • PROJECT_ID es el Google Cloud ID del proyecto en el que desarrollas e implementas agentes.

      • LOCATION es una de las regiones admitidas.

   2. Antes de implementar un agente, debes importar Agent Platform y, luego, inicializar el SDK de la siguiente manera:

      Proyecto de Google Cloud

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

      Aquí:

      • PROJECT_ID es el Google Cloud ID del proyecto en el que desarrollas e implementas agentes.

      • LOCATION es una de las regiones admitidas.

Desarrolla un agente

1. Desarrolla una herramienta de cambio de divisas para tu agente:

   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. Crea una instancia de un agente:

   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

   Vista previa

   Esta función está sujeta a las "Condiciones de la oferta previa a la DG" en la sección Condiciones Generales del Servicio de las Condiciones Específicas del Servicio. Las funciones de la fase previa a la DG están disponibles “sin modificaciones” y pueden tener asistencia limitada. Para obtener más información, consulta las descripciones de la etapa de lanzamiento.

   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. Prueba el agente localmente:

   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

   Vista previa

   Esta función está sujeta a las "Condiciones de la oferta previa a la DG" en la sección Condiciones Generales del Servicio de las Condiciones Específicas del Servicio. Las funciones de la fase previa a la DG están disponibles “sin modificaciones” y pueden tener asistencia limitada. Para obtener más información, consulta las descripciones de la etapa de lanzamiento.

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

Implementa un agente

Para implementar el agente, crea un recurso reasoningEngine en 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

Vista previa

Esta función está sujeta a las "Condiciones de la oferta previa a la DG" en la sección Condiciones Generales del Servicio de las Condiciones Específicas del Servicio. Las funciones de la fase previa a la DG están disponibles “sin modificaciones” y pueden tener asistencia limitada. Para obtener más información, consulta las descripciones de la etapa de lanzamiento.

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

Usa un agente

Para probar el agente implementado, envía una consulta:

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

Vista previa

Esta función está sujeta a las "Condiciones de la oferta previa a la DG" en la sección Condiciones Generales del Servicio de las Condiciones Específicas del Servicio. Las funciones de la fase previa a la DG están disponibles “sin modificaciones” y pueden tener asistencia limitada. Para obtener más información, consulta las descripciones de la etapa de lanzamiento.

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

Limpia

Sigue estos pasos para evitar que se apliquen cargos a tu Google Cloud cuenta de por los recursos que usaste en esta página.

remote_agent.delete(force=True)

¿Qué sigue?

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Obtén información sobre las cinco formas de implementar un agente en el entorno de ejecución de Agent Platform según tus necesidades de desarrollo.

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