使用 Agent Development Kit (ADK) 建構 AI 代理，並部署至 Cloud Run

預先發布版 — The Python buildpack supports default entrypoint detection for the Agent Development Kit (ADK) framework google-adk

這項功能 適用《服務專屬條款》。 正式發布前的功能是按照「原樣」提供，支援範圍可能有限。 詳情請參閱推出階段說明。

Agent Development Kit (ADK) 架構可簡化 AI 代理的建立、評估及部署作業。ADK 提供以程式碼為主的模組化方法，可建構能夠推論、規劃及使用工具的代理程式。

本教學課程說明如何使用 Python 適用的 ADK，在 Cloud Run 中建構及部署 AI 代理程式。這個代理程式會擷取你指定城市的天氣報告。

如要進一步瞭解如何使用 Google Cloud CLI 代管 ADK 代理程式，請參閱 ADK 說明文件中的「部署至 Cloud Run」。

目標

• 編寫範例應用程式，定義天氣代理程式。
• 從來源將代理程式部署至 Cloud Run。
• 執行代理程式，查詢天氣資訊。

費用

在本文件中，您會使用下列 Google Cloud的計費元件：

• Artifact Registry
• Cloud Build
• Cloud Run
• Vertex AI

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事前準備

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1. Enable the Cloud Run Admin API, Vertex AI API, and Cloud Build APIs.

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   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

2. 在 Google Cloud 專案中設定 Cloud Run 開發環境。
3. 請按照代理程式開發套件說明文件中的指示安裝 ADK。

4. 如果專案受限於網域限制組織政策，禁止未經驗證的叫用，您必須按照「測試私人服務」一節的說明存取已部署的服務。

必要的角色

如要取得將 AI 代理程式部署至 Cloud Run 所需的權限，請要求管理員授予下列 IAM 角色：

• 專案的「Cloud Run 原始碼開發人員」 (roles/run.sourceDeveloper)
• Vertex AI 使用者 (roles/aiplatform.user) 專案
• 服務帳戶使用者 (roles/iam.serviceAccountUser) 服務身分
• 專案的記錄檢視器 (roles/logging.viewer)

如要進一步瞭解如何授予角色，請參閱「管理專案、資料夾和組織的存取權」。

您或許也能透過自訂角色或其他預先定義的角色，取得必要權限。

編寫範例應用程式

如要使用 Python 編寫應用程式，請按照下列步驟操作：

1. 建立名為 parent_folder 的新父項目錄，然後將目錄變更為該目錄：

   mkdir parent_folder
   cd parent_folder
   

2. 在 parent_folder 目錄中，建立名為 multi_tool_agent 的新子目錄，然後將目錄變更為該目錄：

   mkdir multi_tool_agent
   cd multi_tool_agent
   

3. 建立 __init__.py 檔案來匯入代理程式：

   from . import agent
   

4. 建立 agent.py 檔案，定義代理程式，用來回答特定城市的時間和天氣相關問題：

   import datetime
   from zoneinfo import ZoneInfo
   from google.adk.agents import Agent
   
   def get_weather(city: str) -> dict:
       """Retrieves the current weather report for a specified city.
   
       Args:
           city (str): The name of the city for which to retrieve the weather report.
   
       Returns:
           dict: status and result or error msg.
       """
       if city.lower() == "new york":
           return {
               "status": "success",
               "report": (
                   "The weather in New York is sunny with a temperature of 25 degrees"
                   " Celsius (77 degrees Fahrenheit)."
               ),
           }
       else:
           return {
               "status": "error",
               "error_message": f"Weather information for '{city}' is not available.",
           }
   
   def get_current_time(city: str) -> dict:
       """Returns the current time in a specified city.
   
       Args:
           city (str): The name of the city for which to retrieve the current time.
   
       Returns:
           dict: status and result or error msg.
       """
   
       if city.lower() == "new york":
           tz_identifier = "America/New_York"
       else:
           return {
               "status": "error",
               "error_message": (
                   f"Sorry, I don't have timezone information for {city}."
               ),
           }
   
       tz = ZoneInfo(tz_identifier)
       now = datetime.datetime.now(tz)
       report = (
           f'The current time in {city} is {now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S %Z%z")}'
       )
       return {"status": "success", "report": report}
   
   root_agent = Agent(
       name="weather_time_agent",
       model="gemini-2.0-flash",
       description=(
           "Agent to answer questions about the time and weather in a city."
       ),
       instruction=(
           "You are a helpful agent who can answer user questions about the time and weather in a city."
       ),
       tools=[get_weather, get_current_time],
   )
   

5. 建立 .env 檔案並新增下列變數：

   GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=TRUE
   GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID
   GOOGLE_CLOUD_LOCATION=REGION
   

   更改下列內容：

   • PROJECT_ID： Google Cloud 專案 ID。
   • REGION：您打算部署服務的區域。

6. 前往上層資料夾目錄 parent_folder，然後建立 requirements.txt 檔案，新增 google-adk 依附元件：

   google-adk
   

   來源專案包含下列結構：

   parent_folder/
   ├── requirements.txt
   └── multi_tool_agent/
       ├── __init__.py
       ├── agent.py
       └── .env
   

您的應用程式已完成，可以開始部署。

從來源部署至 Cloud Run

從來源部署功能會自動從原始碼建構容器映像檔，並進行部署。

1. 在原始碼目錄 (parent_folder) 中，使用下列指令部署至 Cloud Run：

   gcloud beta run deploy --source .

   1. 系統提示您輸入服務名稱時，請按 Enter 鍵接受預設名稱，例如 weather-agent。

   2. 如果系統提示您在專案中啟用其他 API (例如 Artifact Registry API)，請按下 y 鍵回應。

   3. 系統提示您選擇地區時，請選取偏好的地區，例如 europe-west1。

   4. 如果系統提示您在指定區域建立存放區，請按下 y 回應。

   5. 如果系統提示您允許公開存取： 請回覆 y。如果網域限制機構政策禁止顯示這項提示，您可能不會看到提示。詳情請參閱「事前準備」一節。

   然後稍等片刻，等待部署成功。成功完成後，指令列會顯示服務網址。從服務網址前往 /list-apps。例如：https://weather-agent-123456789101.us-central1.run.app/list-apps。

執行代理程式

如要查詢 ADK 代理程式，請執行下列 curl 指令：

1. 如要取得應用程式清單，請執行下列指令：

   curl -X GET SERVICE_URL/list-apps
   

   將 SERVICE_URL 換成已部署服務的網址。

2. 如要啟動工作階段，請執行下列指令：

   curl -X POST SERVICE_URL/apps/multi_tool_agent/users/u_123/sessions/s_123 -H "Content-Type: application/json" -d '{"key1": "value1", "key2": 42}'
   

3. 如要查詢代理程式，請執行下列指令：

   curl -X POST SERVICE_URL/run \
   -H "Content-Type: application/json" \
   -d "{\"appName\": \"multi_tool_agent\",\"userId\": \"u_123\",\"sessionId\": \"s_123\",\"newMessage\": { \"role\": \"user\", \"parts\": [{ \"text\": \"What's the weather in New York today?\" }]}}"
   

代理程式會在查詢結果中傳回天氣資訊。

如要進一步瞭解支援的 curl 指令及相關範例，請參閱 ADK 說明文件中的「使用 API 伺服器」。

成功：您已使用 Agent Development Kit 將 AI 代理部署至 Cloud Run。

清除所用資源

為避免系統向您的 Google Cloud 帳戶收取額外費用，請刪除您在本教學課程中部署的所有資源。

刪除專案

如果您是為了這個教學課程建立新專案，請刪除該專案。如果您使用現有專案，並想保留專案，但不要本教學課程新增的變更，請刪除為本教學課程建立的資源。

如要避免付費，最簡單的方法就是刪除您為了本教學課程所建立的專案。

刪除專案的方法如下：

注意：刪除專案會造成以下結果：

• 專案中的所有內容都會遭到刪除。如果使用現有專案來進行本文中的任務，刪除專案將一併移除當中已完成的其他任務'。
• 自訂專案 ID 會消失。當您之前建立這個專案時，可能建立了想要在日後使用的自訂專案 ID。如要保留使用該專案 ID 的網址 (例如 appspot.com 網址)，請刪除在該專案中選取的資源，而不是刪除整個專案。

如果計劃探索多種架構、教學課程或快速入門導覽課程，重複使用專案可避免超出專案配額限制。

1. In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.

   Go to Manage resources

2. In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
3. In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

刪除教學課程資源

1. 刪除您在本教學課程中部署的 Cloud Run 服務。Cloud Run 服務收到要求後才會開始計費。

   如要刪除 Cloud Run 服務，請執行下列指令：

   gcloud run services delete SERVICE-NAME

   將 SERVICE-NAME 改為您的服務名稱。

   您也可以從Google Cloud 控制台刪除 Cloud Run 服務。

2. 移除您在教學課程設定期間新增的 gcloud 預設區域設定：

    gcloud config unset run/region
   

3. 移除專案設定：

    gcloud config unset project