KI-Agent verwenden

Agent Platform SDK verwenden

Wenn Sie das Agent Platform SDK verwenden, ist der Code zum Abfragen eines Agents unabhängig davon, ob er lokal oder remote bereitgestellt wird. Da die unterstützten Vorgänge je nach Framework variieren, stellen wir Nutzungsanleitungen für frameworkspezifische Vorlagen bereit:

Framework Beschreibung
Agent Development Kit Sie basieren auf den internen Best Practices von Google für Entwickler, die KI-Anwendungen erstellen, oder Teams, die schnell robuste agentenbasierte Lösungen prototypisieren und bereitstellen müssen.
Agent2Agent (Vorschau) Das Agent2Agent-Protokoll (A2A) ist ein offener Standard, der eine nahtlose Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen KI-Agenten ermöglichen soll.
LangChain Einfacher für grundlegende Anwendungsfälle zu verwenden, da vordefinierte Konfigurationen und Abstraktionen vorhanden sind.
LangGraph Graphbasierter Ansatz zum Definieren von Workflows mit erweiterten Human-in-the-Loop- und Rewind/Replay-Funktionen.
AG2 (früher AutoGen) AG2 bietet ein Framework für Unterhaltungen mit mehreren Agenten als Abstraktion auf hoher Ebene zum Erstellen von LLM-Workflows.
LlamaIndex (Vorschau) Die Abfragepipeline von LlamaIndex bietet eine Schnittstelle auf hoher Ebene zum Erstellen von RAG-Workflows (Retrieval-Augmented Generation).
Benutzerdefiniert Agenten, die ohne Verwendung einer frameworkspezifischen Vorlage entwickelt und bereitgestellt wurden.
Laufzeitvertrag HTTP-API-Spezifikation für benutzerdefinierte containerbasierte Agents.

Auf localhost bereitgestellte Agents verwenden

Wenn Sie Agents über einen API-Server bereitstellen, der auf Anfragen an http://localhost:PORT_NUMBER wartet, senden Sie Anfragen an

http://localhost:PORT_NUMBER/API_PATH

Dabei gilt:

  • PORT_NUMBER ist die Portnummer, die der Server überwacht (z. B. 8080).
  • API_PATH ist der Pfad des entsprechenden API-Endpunkt (z. B. run oder run_sse).

Bereitgestellte Agents über die zugrunde liegende API verwenden

Wenn Sie einen Agent bereitgestellt haben, senden Sie Anfragen an den entsprechenden Endpunkt:

https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/reasoningEngines/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/<var>LOCATION</var>/reasoningEngines/RESOURCE_ID/api/API_PATH

Dabei gilt:

  • PROJECT_ID ist die Google Cloud Projekt-ID, in der Sie den Agenten bereitgestellt haben.
  • LOCATION ist die Region, in der der Agent bereitgestellt wird.
  • RESOURCE_ID ist die ID des bereitgestellten Agenten als reasoningEngine-Ressource.
  • API_PATH ist der Pfad des entsprechenden API-Endpunkt.

Dieser Endpunkt entspricht dem Ersetzen der localhost-Basis-URL durch die bereitgestellte Agent-Basis-URL. Wenn Sie einen benutzerdefinierten Container bereitstellen, werden die API-Endpunkte sowie die Anfrage- und Antwortstrukturen durch den Laufzeitvertrag definiert.

Wenn Sie beispielsweise den ADK API-Server über ein Dockerfile oder ein Container-Image bereitgestellt haben, rufen Sie die API-Endpunkte so auf:

Agent ausführen (einzelne Antwort) 

curl \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/RESOURCE_ID/api/run -d '{
  "appName": "my_sample_agent",
  "userId": "u_123",
  "sessionId": "s_abc",
  "newMessage": {
    "role": "user",
    "parts": [{"text": "What is the capital of France?"}]
  }
}'

Agent ausführen (Streaming) 

curl \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/RESOURCE_ID/api/run_sse -d '{
  "appName": "my_sample_agent",
  "userId": "u_123",
  "sessionId": "s_abc",
  "newMessage": {
    "role": "user",
    "parts": [{"text": "What is the weather in New York?"}]
  },
  "streaming": true
}'

Bereitgestellte Agents in der Google Cloud Console verwenden

Bei bereitgestellten KI-Agenten, die mit dem Agent Development Kit (ADK) entwickelt wurden, können Sie über dieGoogle Cloud Console mit Ihrem KI-Agenten interagieren:

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Agent Platform Deployments
    auf.

    Zu Agent Platform-Bereitstellungen

    Laufzeiten, die Teil des ausgewählten Projekts sind, werden in der Liste angezeigt. Mit dem Feld Filter können Sie die Liste nach der von Ihnen angegebenen Spalte filtern.

  2. Klicken Sie auf den Namen Ihrer Laufzeit.

  3. Klicken Sie auf den Tab Playground.

  4. Sie können eine Nachricht eingeben, um mit Ihrem Agent zu interagieren, und auf Neue Sitzung klicken, um eine neue Sitzung mit Ihrem Agent zu starten.

  5. Wenn Sie Traces über OpenTelemetry aktiviert haben, können Sie Details zum Verhalten Ihres Agenten während Ihrer Interaktionen ansehen:

    • Trace: Traces Ihrer Unterhaltungen mit dem Agenten.

    • Ereignis: Ein Diagramm der aufgerufenen APIs und Ereignisdetails während Ihrer Unterhaltungen mit dem Agent.

    • Status: Informationen zum Status Ihres Agenten während Ihrer Unterhaltungen.

    • Sitzungen: Eine Liste der Sitzungen, die mit Ihrem Agenten verknüpft sind. Weitere Informationen finden Sie unter Mit der Google Cloud Console oder API-Aufrufen verwalten.

Playground-Support

Sie können die folgenden Frameworks verwenden, um Ihren Agent zu testen:

Framework Mit Agent chatten Sessions ansehen
Agent Development Kit (ADK) Unterstützt Unterstützt. Erfordert, dass der Agent Agent Platform-Sitzungen für die Persistenz implementiert.
Agent2Agent (A2A) Unterstützt. Erfordert, dass der Agent Agent Platform-Sitzungen für die Persistenz implementiert. Unterstützt. Der Agent muss Agent Platform Sessions verwenden und den Wert user_id als Teil des Kontextobjekts senden. Ein Beispiel dafür, wie Sie den Wert user_id als Teil des Agent-Executors übergeben, finden Sie im Notebook Erste Schritte mit A2A.

Nächste Schritte