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Kurzanleitung: KI-Agent mit dem Agent Development Kit (ADK) erstellen und in Cloud Run bereitstellen

Hier erfahren Sie, wie Sie mit dem Agent Development Kit (ADK) für Python einen KI-Agenten mit einem einzigen Befehl erstellen und in Cloud Run bereitstellen. Der von Ihnen bereitgestellte Agent ruft den Wetterbericht für eine von Ihnen angegebene Stadt ab.

Wenn Sie die Schritte in dieser Kurzanleitung ausführen, erstellt Cloud Run automatisch ein Dockerfile für Sie, wenn Sie aus dem Quellcode bereitstellen.

Weitere Informationen dazu, wie das Python-Buildpack den Standard-Einstiegspunkt für Cloud Run-Quellcodebereitstellungen ermittelt, finden Sie unter Python-Anwendung erstellen.

Hinweise

Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

Install the Google Cloud CLI.

Hinweis: Wenn Sie die gcloud CLI bereits installiert haben, prüfen Sie, ob Sie die aktuelle Version haben, indem Sie gcloud components update ausführen.

Wenn Sie einen externen Identitätsanbieter (IdP) verwenden, müssen Sie sich zuerst mit Ihrer föderierten Identität in der gcloud CLI anmelden.

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die gcloud CLI zu initialisieren:

gcloud init

Create or select 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.

Create a Google Cloud project:
```
gcloud projects create PROJECT_ID
```
Replace PROJECT_ID with a name for the Google Cloud project you are creating.
Select the Google Cloud project that you created:
```
gcloud config set project PROJECT_ID
```
Replace PROJECT_ID with your Google Cloud project name.

Wenn Sie für diese Anleitung ein vorhandenes Projekt verwenden, prüfen Sie, ob Sie die erforderlichen Berechtigungen haben. Wenn Sie ein neues Projekt erstellt haben, haben Sie bereits die erforderlichen Berechtigungen.

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Install the Google Cloud CLI.

Hinweis: Wenn Sie die gcloud CLI bereits installiert haben, prüfen Sie, ob Sie die aktuelle Version haben, indem Sie gcloud components update ausführen.

Wenn Sie einen externen Identitätsanbieter (IdP) verwenden, müssen Sie sich zuerst mit Ihrer föderierten Identität in der gcloud CLI anmelden.

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die gcloud CLI zu initialisieren:

gcloud init

Create or select 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.

Create a Google Cloud project:
```
gcloud projects create PROJECT_ID
```
Replace PROJECT_ID with a name for the Google Cloud project you are creating.
Select the Google Cloud project that you created:
```
gcloud config set project PROJECT_ID
```
Replace PROJECT_ID with your Google Cloud project name.

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Cloud Run Admin API, Vertex AI API, and Cloud Build 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.
```
gcloud services enable run.googleapis.com aiplatform.googleapis.com cloudbuild.googleapis.com
```
Installieren Sie das ADK gemäß der Anleitung in der ADK-Dokumentation.
Wenn Sie einer Domaineinschränkung zur Organisation nicht eingeschränkter Aufrufe für Ihr Projekt unterliegen, müssen Sie auf Ihren bereitgestellten Dienst zugreifen, wie unter Private Dienste testen beschrieben.
Cloud Run-Preise ansehen oder Kosten mit dem Preisrechner schätzen

Erforderliche Rollen

Bitten Sie Ihren Administrator, Ihnen die folgenden IAM-Rollen zuzuweisen, um die Berechtigungen zu erhalten, die Sie zum Ausführen der Kurzanleitung benötigen:

Cloud Run Source Developer (roles/run.sourceDeveloper) im Projekt
Vertex AI User (roles/aiplatform.user) im Projekt
Dienstkontonutzer (roles/iam.serviceAccountUser) für die Dienstidentität
Loganzeige (roles/logging.viewer) für das Projekt

Weitere Informationen zum Zuweisen von Rollen finden Sie unter Zugriff auf Projekte, Ordner und Organisationen verwalten.

Sie können die erforderlichen Berechtigungen auch über benutzerdefinierte Rollen oder andere vordefinierte Rollen erhalten.

Cloud Build-Dienstkonto Zugriff auf Ihr Projekt gewähren

Cloud Build verwendet automatisch das Compute Engine-Standarddienstkonto als Standard-Cloud Build-Dienstkonto, um Ihren Quellcode und Ihre Cloud Run-Ressource zu erstellen, sofern Sie dieses Verhalten nicht überschreiben.

Damit Cloud Build Ihre Quellen erstellen kann, weisen Sie dem Cloud Build-Dienstkonto die Rolle Cloud Run Builder (roles/run.builder) für Ihr Projekt zu:

gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID \
    --member=serviceAccount:SERVICE_ACCOUNT_EMAIL_ADDRESS \
    --role=roles/run.builder

Ersetzen Sie PROJECT_ID durch Ihre Projekt-ID und SERVICE_ACCOUNT_EMAIL_ADDRESS durch die E-Mail-Adresse des Cloud Build-Dienstkontos. Google CloudWenn Sie das Compute Engine-Standarddienstkonto als Cloud Build-Dienstkonto verwenden, verwenden Sie das folgende Format für die E-Mail-Adresse des Dienstkontos:

PROJECT_NUMBER-compute@developer.gserviceaccount.com

Ersetzen Sie PROJECT_NUMBER durch die Google CloudProjektnummer.

Eine detaillierte Anleitung zum Ermitteln der Projekt-ID und der Projektnummer finden Sie unter Projekte erstellen und verwalten.

Es dauert einige Minuten, bis die Zuweisung der Rolle „Cloud Run Builder“ übertragen wurde.

Beispielanwendung schreiben

So schreiben Sie eine Anwendung in Python:

Erstellen Sie ein neues übergeordnetes Verzeichnis mit dem Namen parent_folder und ersetzen Sie das aktuelle Verzeichnis durch dieses Verzeichnis:
```
mkdir parent_folder
cd parent_folder
```
Erstellen Sie im Verzeichnis parent_folder ein neues Unterverzeichnis mit dem Namen multi_tool_agent und wechseln Sie dorthin:
```
mkdir multi_tool_agent
cd multi_tool_agent
```
Erstellen Sie eine __init__.py-Datei, um den Agent zu importieren:
```
from . import agent
```

Erstellen Sie eine agent.py-Datei, um den Agent zum Beantworten von Fragen zu Uhrzeit und Wetter in einer bestimmten Stadt zu definieren:

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],
)

Erstellen Sie eine .env-Datei und fügen Sie die folgenden Variablen hinzu:
```
GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=TRUE
GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID
GOOGLE_CLOUD_LOCATION=REGION
```
Ersetzen Sie Folgendes:
- PROJECT_ID: die Google Cloud Projekt-ID.
- REGION: die Region, in der Sie Ihren Dienst bereitstellen möchten.
Wechseln Sie zum übergeordneten Ordnerverzeichnis parent_folder und erstellen Sie eine requirements.txt-Datei, um die google-adk-Abhängigkeit hinzuzufügen:
```
google-adk
```
Ihr Quellprojekt hat die folgende Struktur:
```
parent_folder/
├── requirements.txt
└── multi_tool_agent/
    ├── __init__.py
    ├── agent.py
    └── .env
```

Die Anwendung ist fertig und kann bereitgestellt werden.

Für Cloud Run aus Quelle bereitstellen

Beim Bereitstellen aus dem Quellcode wird automatisch ein Container-Image aus dem Quellcode erstellt und bereitgestellt.

Stellen Sie in Ihrem Quellcodeverzeichnis (parent_folder) mit dem folgenden Befehl in Cloud Run bereit:
```
gcloud beta run deploy --source .
```
1. Wenn Sie zur Eingabe des Dienstnamens aufgefordert werden, drücken Sie die Eingabetaste, um den Standardnamen zu akzeptieren, z. B. weather-agent.
2. Wenn Sie aufgefordert werden, zusätzliche APIs für das Projekt zu aktivieren, z. B. die Artifact Registry API, antworten Sie durch Drücken von y.
3. Wenn Sie zur Eingabe der Region aufgefordert werden, wählen Sie die Region Ihrer Wahl aus, zum Beispiel europe-west1.
4. Wenn Sie aufgefordert werden, ein Repository in der angegebenen Region zu erstellen, antworten Sie durch Drücken von y.
5. Wenn Sie aufgefordert werden, öffentlichen Zugriff zu erlauben, antworten Sie mit y. Diese Eingabeaufforderung wird möglicherweise nicht angezeigt, wenn eine Organisationsrichtlinie zur Domaineinschränkung dies verhindert. Weitere Informationen finden Sie im Abschnitt Vorbereitung.
Warten Sie dann einige Sekunden, bis die Bereitstellung abgeschlossen ist. Bei Erfolg wird in der Befehlszeile die Dienst-URL angezeigt. Rufen Sie über Ihre Dienst-URL /list-apps auf. Beispiel: https://weather-agent-123456789101.us-central1.run.app/list-apps

Agent ausführen

Führen Sie die folgenden curl-Befehle aus, um den ADK-Agenten abzufragen:

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die Liste der Apps abzurufen:
```
curl -X GET SERVICE_URL/list-apps
```
Ersetzen Sie SERVICE_URL durch die URL Ihres bereitgestellten Dienstes.

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um eine Sitzung zu starten:

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}'

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um den Agenten abzufragen:

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?\" }]}}"

Der Agent gibt die Wetterinformationen in den Ergebnissen Ihrer Anfrage zurück.

Weitere Informationen und Beispiele zu den unterstützten curl-Befehlen finden Sie in der ADK-Dokumentation unter Use the API Server.

Bereinigen

Löschen Sie alle Ressourcen, die Sie mit dieser Kurzanleitung bereitgestellt haben, um zusätzliche Gebühren für Ihr Google Cloud -Konto zu vermeiden.

Repository löschen

Für Cloud Run fallen keine Kosten an, wenn Ihr bereitgestellter Dienst nicht verwendet wird. Das Speichern des Container-Images in Artifact Registry ist jedoch möglicherweise kostenpflichtig. Wenn Sie Artifact Registry-Repositories löschen möchten, folgen Sie der Anleitung unter Repositories löschen in der Artifact Registry-Dokumentation.

Service löschen

Für Cloud Run-Dienste fallen erst Kosten an, wenn sie Anfragen empfangen. So löschen Sie Ihren Cloud Run-Dienst:

Console

So löschen Sie einen Dienst:

Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Dienste für Cloud Run auf:

Zu Cloud Run
Klicken Sie in der Übersicht das Kästchen des zu löschenden Dienstes an.
Klicken Sie auf Löschen. Dadurch werden alle Überarbeitungen des Dienstes gelöscht.

gcloud

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um einen Dienst zu löschen:

gcloud run services delete SERVICE --region REGION

Ersetzen Sie Folgendes:

SERVICE: Name Ihres Dienstes.
REGION: Google Cloud Region des Dienstes.

Testprojekt löschen

Wenn Sie Ihr Google Cloud -Projekt löschen, wird die Abrechnung für alle Ressourcen in diesem Projekt beendet. So geben Sie alle Google Cloud Ressourcen in Ihrem Projekt frei:

Delete a Google Cloud project:

gcloud projects delete PROJECT_ID

Nächste Schritte

Weitere Informationen dazu, wie Sie einen Container aus Quellcode erstellen und diesen mithilfe eines Push-Vorgangs in ein Repository übertragen, finden Sie unter: