Sviluppa ed esegui il deployment di agenti su Agent Runtime

Sviluppa ed esegui il deployment di agenti su Agent Runtime

Agent Runtime ti consente di ospitare agenti sviluppati con vari framework. Questo documento spiega come creare, eseguire il deployment e testare un agente utilizzando LangGraph, LangChain, AG2 o LlamaIndex.

Questa guida rapida ti guiderà attraverso i seguenti passaggi:

• Configura il tuo Google Cloud progetto.
• Installa l'SDK Agent Platform Python e il framework scelto.
• Sviluppa un agente di cambio valuta.
• Esegui il deployment dell'agente su Agent Runtime.
• Testa l'agente di cui hai eseguito il deployment.

Per la guida rapida che utilizza l'Agent Development Kit (ADK), consulta Sviluppa ed esegui il deployment di agenti su Agent Platform con Agent Development Kit.

Prima di iniziare

Nota: per abilitare le API, devi disporre dell'autorizzazione serviceusage.services.enable. Se non hai questa autorizzazione, chiedi all'amministratore di concederti il ruolo Amministratore Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin).

Accedi al tuo Google Cloud account. Se non hai mai utilizzato Google Cloud, crea un account per valutare il rendimento dei nostri prodotti in scenari reali. I nuovi clienti ricevono anche 300 $di crediti senza costi per eseguire, testare ed eseguire il deployment dei carichi di lavoro.

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

Per ottenere le autorizzazioni necessarie per utilizzare Agent Runtime, chiedi all'amministratore di concederti i seguenti ruoli IAM nel progetto:

• Utente Agent Platform (roles/aiplatform.user)
• Storage Admin (roles/storage.admin)

Per saperne di più sulla concessione dei ruoli, consulta Gestisci l'accesso a progetti, cartelle e organizzazioni.

Potresti anche riuscire a ottenere le autorizzazioni richieste tramite i ruoli personalizzati o altri ruoli predefiniti.

Installa e inizializza l'SDK Agent Platform Python

1. Esegui questo comando per installare l'SDK Agent Platform Python e altri pacchetti richiesti:

   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

   Anteprima

   Questa funzionalità è soggetta ai "Termini dell'offerta pre-GA" nella sezione dei Termini di servizio generali dei Termini specifici dei servizi. Le funzionalità pre-GA sono disponibili "così come sono" e potrebbero avere un supporto limitato. Per ulteriori informazioni, consulta le descrizioni della fase di lancio.

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

2. Autenticati come utente

   Colab

   Esegui questo codice:

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

   Cloud Shell

   Non occorre alcun intervento.

   Shell locale

   Esegui questo comando:

   gcloud auth application-default login

3. Esegui questo codice per importare Agent Platform e inizializzare l'SDK:

   1. (Facoltativo) Prima di testare un agente che sviluppi, devi importare Agent Platform e inizializzare l'SDK come segue:

      Progetto Google Cloud

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

      Dove:

      • PROJECT_ID è l' Google Cloud ID progetto in cui sviluppi ed esegui il deployment degli agenti

      • LOCATION è una delle regioni supportate.

   2. Prima di eseguire il deployment di un agente, devi importare Agent Platform e inizializzare l'SDK come segue:

      Progetto Google Cloud

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

      Dove:

      • PROJECT_ID è l' Google Cloud ID progetto in cui sviluppi ed esegui il deployment degli agenti

      • LOCATION è una delle regioni supportate.

Sviluppa un agente

1. Sviluppa uno strumento di cambio valuta per il tuo 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 un'istanza di 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

   Anteprima

   Questa funzionalità è soggetta ai "Termini dell'offerta pre-GA" nella sezione dei Termini di servizio generali dei Termini specifici dei servizi. Le funzionalità pre-GA sono disponibili "così come sono" e potrebbero avere un supporto limitato. Per ulteriori informazioni, consulta le descrizioni della fase di lancio.

   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. Testa l'agente in locale:

   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

   Anteprima

   Questa funzionalità è soggetta ai "Termini dell'offerta pre-GA" nella sezione dei Termini di servizio generali dei Termini specifici dei servizi. Le funzionalità pre-GA sono disponibili "così come sono" e potrebbero avere un supporto limitato. Per ulteriori informazioni, consulta le descrizioni della fase di lancio.

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

Esegui il deployment di un agente

Esegui il deployment dell'agente creando una reasoningEngine risorsa in 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

Anteprima

Questa funzionalità è soggetta ai "Termini dell'offerta pre-GA" nella sezione dei Termini di servizio generali dei Termini specifici dei servizi. Le funzionalità pre-GA sono disponibili "così come sono" e potrebbero avere un supporto limitato. Per ulteriori informazioni, consulta le descrizioni della fase di lancio.

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

Utilizza un agente

Testa l'agente di cui hai eseguito il deployment inviando una query:

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

Anteprima

Questa funzionalità è soggetta ai "Termini dell'offerta pre-GA" nella sezione dei Termini di servizio generali dei Termini specifici dei servizi. Le funzionalità pre-GA sono disponibili "così come sono" e potrebbero avere un supporto limitato. Per ulteriori informazioni, consulta le descrizioni della fase di lancio.

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

Libera spazio

Per evitare che al tuo Google Cloud account vengano addebitati costi relativi alle risorse utilizzate in questa pagina, segui questi passaggi.

remote_agent.delete(force=True)

Passaggi successivi

Guida

Configurazione di Agent Platform Runtime

Configura l'ambiente per utilizzare Agent Platform Runtime.

Guida

Esegui il deployment degli agenti

Scopri i cinque modi per eseguire il deployment di un agente su Agent Platform Runtime in base alle tue esigenze di sviluppo.

Guida

Gestisci gli agenti di cui hai eseguito il deployment

Scopri come gestire gli agenti di cui è stato eseguito il deployment nel runtime gestito di Agent Platform.

Guida

Utilizza un agente

Utilizza un agente con Agent Platform Runtime.

Risorsa

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