פיתוח ופריסה של סוכנים ב-Agent Runtime

פיתוח ופריסה של סוכנים ב-Agent Runtime

‫Agent Runtime מאפשר לכם לארח סוכנים שפותחו באמצעות מסגרות שונות. במאמר הזה מוסבר איך ליצור, לפרוס ולבדוק סוכן באמצעות LangGraph,‏ LangChain,‏ AG2 או LlamaIndex.

במדריך למתחילים הזה מפורטים השלבים הבאים:

• מגדירים את הפרויקט ב- Google Cloud .
• מתקינים את Agent Platform SDK ל-Python ואת המסגרת שבחרתם.
• פיתוח סוכן להמרת מטבעות.
• פורסים את הסוכן ל-Agent Runtime.
• בודקים את הסוכן הפעיל.

למדריך למתחילים באמצעות הערכה לפיתוח סוכנים (ADK), אפשר לעיין במאמר פיתוח ופריסה של סוכנים ב-Agent Platform באמצעות הערכה לפיתוח סוכנים.

לפני שמתחילים

הערה: כדי להפעיל ממשקי API, צריך הרשאה מסוג serviceusage.services.enable. אם אין לכם את ההרשאה הזו, בקשו מהאדמין להקצות לכם את התפקיד 'אדמין של השימוש בשירות' (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin).

נכנסים לחשבון Google Cloud . אם אתם משתמשים חדשים ב- Google Cloud, צרו חשבון כדי שתוכלו להעריך את הביצועים של המוצרים שלנו בתרחישים מהעולם האמיתי. לקוחות חדשים מקבלים בחינם גם קרדיט בשווי 300$ להרצה, לבדיקה ולפריסה של עומסי העבודה.

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

כדי לקבל את ההרשאות שדרושות לשימוש ב-Agent Runtime, צריך לבקש מהאדמין להקצות לכם בפרויקט את תפקידי ה-IAM הבאים:

• משתמש ב-Agent Platform (roles/aiplatform.user)
• אדמין באחסון (roles/storage.admin)

להסבר על מתן תפקידים, ראו איך מנהלים את הגישה ברמת הפרויקט, התיקייה והארגון.

יכול להיות שאפשר לקבל את ההרשאות הנדרשות גם באמצעות תפקידים בהתאמה אישית או תפקידים מוגדרים מראש.

התקנה והפעלה של Agent Platform SDK ל-Python

1. מריצים את הפקודה הבאה כדי להתקין את Agent Platform SDK for Python וחבילות נדרשות אחרות:

   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

   תצוגה מקדימה

   השימוש בתכונה הזו כפוף לתנאי השימוש במוצרים בגרסת טרום-GA, שמפורטים בחלק "תנאי שירות הכלליים" בתנאים הספציפיים של השירות. השימוש בתכונות בגרסת טרום-GA הוא "כפי שהן" (As is), ויכול להיות שהתמיכה בהן תהיה מוגבלת. מידע נוסף זמין בקטע תיאור שלבי ההשקה.

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

2. אימות כמשתמש

   Colab

   מריצים את הקוד הבא:

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

   Cloud Shell

   לא נדרשת כל פעולה.

   מעטפת מקומית

   מריצים את הפקודה הבאה:

   gcloud auth application-default login

3. מריצים את הקוד הבא כדי לייבא את Agent Platform ולהפעיל את ה-SDK:

   1. (אופציונלי) לפני שבודקים נציג שפיתחתם, צריך לייבא את Agent Platform ולהפעיל את ה-SDK באופן הבא:

      פרויקט ב-Google Cloud

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

      כאשר:

      • ‫PROJECT_ID הוא מזהה הפרויקט שבו מפתחים ופורסים סוכנים. Google Cloud

      • ‫LOCATION הוא אחד מהאזורים הנתמכים.

   2. לפני פריסת נציג, צריך לייבא את Agent Platform ולאתחל את ה-SDK באופן הבא:

      פרויקט ב-Google Cloud

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

      כאשר:

      • ‫PROJECT_ID הוא מזהה הפרויקט שבו מפתחים ופורסים סוכנים. Google Cloud

      • ‫LOCATION הוא אחד מהאזורים הנתמכים.

פיתוח סוכן

1. פיתוח כלי להמרת מטבע לסוכן:

   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. ליצור מופע של סוכן:

   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

   תצוגה מקדימה

   השימוש בתכונה הזו כפוף לתנאי השימוש במוצרים בגרסת טרום-GA, שמפורטים בחלק "תנאי שירות הכלליים" בתנאים הספציפיים של השירות. השימוש בתכונות בגרסת טרום-GA הוא "כפי שהן" (As is), ויכול להיות שהתמיכה בהן תהיה מוגבלת. מידע נוסף זמין בקטע תיאור שלבי ההשקה.

   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. בדיקת הסוכן באופן מקומי:

   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

   תצוגה מקדימה

   השימוש בתכונה הזו כפוף לתנאי השימוש במוצרים בגרסת טרום-GA, שמפורטים בחלק "תנאי שירות הכלליים" בתנאים הספציפיים של השירות. השימוש בתכונות בגרסת טרום-GA הוא "כפי שהן" (As is), ויכול להיות שהתמיכה בהן תהיה מוגבלת. מידע נוסף זמין בקטע תיאור שלבי ההשקה.

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

פריסת סוכן

פורסים את הסוכן על ידי יצירת משאב reasoningEngine ב-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

תצוגה מקדימה

השימוש בתכונה הזו כפוף לתנאי השימוש במוצרים בגרסת טרום-GA, שמפורטים בחלק "תנאי שירות הכלליים" בתנאים הספציפיים של השירות. השימוש בתכונות בגרסת טרום-GA הוא "כפי שהן" (As is), ויכול להיות שהתמיכה בהן תהיה מוגבלת. מידע נוסף זמין בקטע תיאור שלבי ההשקה.

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

שימוש בסוכן

כדי לבדוק את הסוכן שפרסתם, שולחים לו שאילתה:

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

תצוגה מקדימה

השימוש בתכונה הזו כפוף לתנאי השימוש במוצרים בגרסת טרום-GA, שמפורטים בחלק "תנאי שירות הכלליים" בתנאים הספציפיים של השירות. השימוש בתכונות בגרסת טרום-GA הוא "כפי שהן" (As is), ויכול להיות שהתמיכה בהן תהיה מוגבלת. מידע נוסף זמין בקטע תיאור שלבי ההשקה.

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

הסרת המשאבים

כדי לא לצבור חיובים לחשבון Google Cloud על המשאבים שבהם השתמשתם בדף הזה, פועלים לפי השלבים הבאים:

remote_agent.delete(force=True)

המאמרים הבאים

מדריך

הגדרה של Agent Platform Runtime

מגדירים את הסביבה לשימוש ב-Agent Platform Runtime.

מדריך

פריסת סוכנים

במאמר הזה מוסבר על חמש דרכים לפריסת סוכן ב-Agent Platform Runtime, בהתאם לצרכי הפיתוח שלכם.

מדריך

ניהול הסוכנים שנפרסו

מידע על ניהול סוכנים שנפרסו בסביבת זמן הריצה המנוהלת של Agent Platform

מדריך

שימוש בסוכן

שימוש בסוכן עם Agent Platform Runtime.

Resource

קבלת תמיכה

מקורות מידע ותמיכה ב-Agent Platform של Google.