Utilizzare un agente

Utilizzo dell'SDK Agent Platform

Quando utilizzi l'SDK Agent Platform, il codice per interrogare un agente è lo stesso indipendentemente dal fatto che venga eseguito localmente o implementato in remoto. Poiché l'insieme delle operazioni supportate varia a seconda dei framework, forniamo istruzioni per l'utilizzo di modelli specifici per il framework:

Framework Descrizione
Agent Development Kit Progettato in base alle best practice interne di Google per gli sviluppatori che creano applicazioni AI o per i team che devono prototipare ed eseguire il deployment rapidamente di soluzioni robuste basate su agenti.
Agent2Agent (anteprima) Il protocollo Agent2Agent (A2A) è uno standard aperto progettato per consentire una comunicazione e una collaborazione fluide tra gli agenti AI.
LangChain Più facile da usare per i casi d'uso di base grazie alle configurazioni e alle astrazioni predefinite.
LangGraph Approccio basato su grafici per definire i flussi di lavoro, con funzionalità avanzate human-in-the-loop e di riavvolgimento/riproduzione.
AG2 (in precedenza AutoGen) AG2 fornisce un framework di conversazione multi-agente come astrazione di alto livello per la creazione di workflow LLM.
LlamaIndex (anteprima) La pipeline di query di LlamaIndex offre un'interfaccia di alto livello per la creazione di workflow RAG (Retrieval-Augmented Generation).
Personalizzato Agenti sviluppati e implementati senza l'utilizzo di un modello specifico del framework.

Utilizzare agenti pubblicati su localhost

Se gestisci agenti tramite un server API che è in attesa di richieste su http://localhost:PORT_NUMBER, invierai le richieste a

http://localhost:PORT_NUMBER/API_PATH

dove

  • PORT_NUMBER è il numero di porta su cui il server è in ascolto (ad es. 8080)
  • API_PATH è il percorso dell'endpoint API corrispondente (ad esempio run o run_sse)

Utilizzare gli agenti di cui è stato eseguito il deployment tramite l'API sottostante

Se hai eseguito il deployment di un agente, invia le richieste all'endpoint corrispondente:

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

dove

  • PROJECT_ID è l'ID progetto Google Cloud in cui hai eseguito il deployment dell'agente
  • LOCATION è la regione in cui viene eseguito il deployment dell'agente
  • RESOURCE_ID è l'ID dell'agente di cui è stato eseguito il deployment come risorsa reasoningEngine
  • API_PATH è il percorso dell'endpoint API corrispondente

Questo endpoint equivale a sostituire l'URL di base localhost con l'URL di base dell'agente di cui è stato eseguito il deployment.

Per fare qualche esempio, se hai eseguito il deployment del server API ADK da un Dockerfile o da un'immagine container, richiama gli endpoint API nel seguente modo:

Esegui agente (singola risposta) 

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?"}]
  }
}'

Esegui agente (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
}'

Utilizzare gli agenti di cui è stato eseguito il deployment nella console Google Cloud

Per gli agenti di cui è stato eseguito il deployment sviluppati utilizzando Agent Development Kit (ADK), puoi utilizzare la consoleGoogle Cloud per interagire con l'agente:

  1. Nella console Google Cloud , vai alla pagina Deployment di Agent Platform.

    Vai ai deployment di Agent Platform

    Nell'elenco vengono visualizzati i runtime che fanno parte del progetto selezionato. Puoi utilizzare il campo Filtra per filtrare l'elenco in base alla colonna specificata.

  2. Fai clic sul nome del runtime.

  3. Fai clic sulla scheda Playground.

  4. Puoi digitare un messaggio per interagire con l'agente e fare clic su Nuova sessione per avviare una nuova sessione con l'agente.

  5. Se hai abilitato le tracce tramite OpenTelemetry, puoi visualizzare i dettagli sul comportamento dell'agente durante le interazioni:

    • Traccia: tracce delle tue conversazioni con l'agente.

    • Evento: un grafico delle API richiamate e dei dettagli degli eventi durante le conversazioni con l'agente.

    • Stato: informazioni sullo stato dell'agente durante le conversazioni.

    • Sessioni: un elenco di sessioni associate al tuo agente. Per ulteriori informazioni, consulta Gestire utilizzando la console Google Cloud o le chiamate API.

Supporto di Playground

Puoi utilizzare i seguenti framework per provare il tuo agente:

Framework Chatta con un agente Visualizza le sessioni
Agent Development Kit (ADK) Supportato Supportato. Richiede all'agente di implementare le sessioni di Agent Platform per la persistenza.
Agent2Agent (A2A) Supportato. Richiede all'agente di implementare le sessioni di Agent Platform per la persistenza. Supportato. Richiede all'agente di utilizzare le sessioni di Agent Platform e l'agente deve inviare il valore user_id come parte dell'oggetto contesto. Per un esempio su come trasmettere il valore user_id come parte dell'esecutore dell'agente, consulta il notebook Inizia a utilizzare A2A.

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