Google uses AI technology to translate content into your preferred language. AI translations can contain errors.

מדריך למתחילים: יצירה ופריסה של סוכן AI ב-Cloud Run באמצעות הערכה לפיתוח סוכנים (ADK)

במאמר הזה נסביר איך להשתמש בפקודה אחת כדי ליצור ולפרוס סוכן AI ב-Cloud Run באמצעות הערכה לפיתוח סוכנים (ADK) ל-Python. הסוכן שפורס משיג את דוח מזג האוויר עבור עיר שאתם מציינים.

אם פועלים לפי השלבים במדריך למתחילים הזה, Cloud Run יוצר בשבילכם באופן אוטומטי קובץ Dockerfile כשפורסים מקוד מקור.

מידע נוסף על האופן שבו ה-buildpack של Python קובע את נקודת הכניסה (entrypoint) שמוגדרת כברירת מחדל לפריסות של קוד מקור ב-Cloud Run זמין במאמר פיתוח אפליקציית Python.

לפני שמתחילים

נכנסים לחשבון Google Cloud . אם אתם משתמשים חדשים ב- Google Cloud, צרו חשבון כדי שתוכלו להעריך את הביצועים של המוצרים שלנו בתרחישים מהעולם האמיתי. לקוחות חדשים מקבלים בחינם גם קרדיט בשווי 300$ להרצה, לבדיקה ולפריסה של עומסי העבודה.

התקינו את ה-CLI של Google Cloud.

הערה: אם התקנתם את ה-CLI של gcloud, השתמשו בפקודה gcloud components update כדי לבדוק אם הגרסה העדכנית מותקנת.

אם אתם משתמשים בספק זהויות חיצוני (IdP), קודם אתם צריכים להיכנס ל-CLI של gcloud באמצעות המאגר המאוחד לניהול זהויות.

כדי לאתחל את ה-CLI של gcloud, הריצו את הפקודה הבאה:

gcloud init

יוצרים או בוחרים Google Cloud פרויקט.

תפקידים שנדרשים כדי לבחור או ליצור פרויקט

Select a project: כדי לבחור פרויקט לא צריך תפקיד IAM ספציפי – אפשר לבחור כל פרויקט שקיבלתם בו תפקיד.
יצירת פרויקט: כדי ליצור פרויקט, צריך את התפקיד Project Creator (יצירת פרויקטים) (roles/resourcemanager.projectCreator), שכולל את ההרשאה resourcemanager.projects.create. איך מקצים תפקידים

יוצרים Google Cloud פרויקט:
```
gcloud projects create PROJECT_ID
```
מחליפים את PROJECT_ID בשם של פרויקט Google Cloud שיוצרים.
בוחרים את הפרויקט שיצרתם: Google Cloud
```
gcloud config set project PROJECT_ID
```
מחליפים את PROJECT_ID בשם הפרויקט ב- Google Cloud .

אם משתמשים בפרויקט קיים, מוודאים שיש את ההרשאות הנדרשות כדי להשלים את ההדרכה. אם משתמשים בפרויקט חדש, לא צריך לוודא כי כבר יש את ההרשאות הנדרשות.

מוודאים שהחיוב מופעל בפרויקט Google Cloud .

התקינו את ה-CLI של Google Cloud.

הערה: אם התקנתם את ה-CLI של gcloud, השתמשו בפקודה gcloud components update כדי לבדוק אם הגרסה העדכנית מותקנת.

אם אתם משתמשים בספק זהויות חיצוני (IdP), קודם אתם צריכים להיכנס ל-CLI של gcloud באמצעות המאגר המאוחד לניהול זהויות.

כדי לאתחל את ה-CLI של gcloud, הריצו את הפקודה הבאה:

gcloud init

יוצרים או בוחרים Google Cloud פרויקט.

תפקידים שנדרשים כדי לבחור או ליצור פרויקט

Select a project: כדי לבחור פרויקט לא צריך תפקיד IAM ספציפי – אפשר לבחור כל פרויקט שקיבלתם בו תפקיד.
יצירת פרויקט: כדי ליצור פרויקט, צריך את התפקיד Project Creator (יצירת פרויקטים) (roles/resourcemanager.projectCreator), שכולל את ההרשאה resourcemanager.projects.create. איך מקצים תפקידים

יוצרים Google Cloud פרויקט:
```
gcloud projects create PROJECT_ID
```
מחליפים את PROJECT_ID בשם של פרויקט Google Cloud שיוצרים.
בוחרים את הפרויקט שיצרתם: Google Cloud
```
gcloud config set project PROJECT_ID
```
מחליפים את PROJECT_ID בשם הפרויקט ב- Google Cloud .

מוודאים שהחיוב מופעל בפרויקט Google Cloud .

מפעילים את Cloud Run Admin API,‏ Vertex AI API ו-Cloud Build APIs:
תפקידים שנדרשים להפעלת ממשקי API
כדי להפעיל ממשקי API, צריך את תפקיד ה-IAM 'אדמין של Service Usage' (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), שכולל את ההרשאה serviceusage.services.enable. איך מקצים תפקידים
```
gcloud services enable run.googleapis.com aiplatform.googleapis.com cloudbuild.googleapis.com
```
כדי להתקין את ADK, פועלים לפי ההוראות בתיעוד של הערכה לפיתוח סוכנים.
אם אתם כפופים למדיניות ארגונית של הגבלת דומיין שמגבילה הפעלות לא מאומתות של הפרויקט, תצטרכו לגשת לשירות הפרוס שלכם כמו שמתואר בקטע בדיקת שירותים פרטיים.
אפשר לעיין במחירון של Cloud Run או להשתמש במחשבון התמחור כדי לקבל הערכה של העלויות.

התפקידים הנדרשים

כדי לקבל את ההרשאות שדרושות להשלמת המדריך הזה, אתם צריכים לבקש מהאדמין להקצות לכם את תפקידי ה-IAM הבאים:

‫Cloud Run Source Developer (roles/run.sourceDeveloper) בפרויקט
משתמש Vertex AI (roles/aiplatform.user) בפרויקט
משתמש בחשבון שירות (roles/iam.serviceAccountUser) בזהות השירות
מציג היומנים (roles/logging.viewer) בפרויקט

להסבר על מתן תפקידים, ראו איך מנהלים את הגישה ברמת הפרויקט, התיקייה והארגון.

יכול להיות שאפשר לקבל את ההרשאות הנדרשות גם באמצעות תפקידים בהתאמה אישית או תפקידים מוגדרים מראש.

נותנים לחשבון השירות ב-Cloud Build גישה לפרויקט

כברירת מחדל, Cloud Build משתמש בחשבון השירות שמוגדר כברירת מחדל ב-Compute Engine כחשבון השירות שמוגדר כברירת מחדל ב-Cloud Build כדי לבנות את קוד המקור ואת משאב Cloud Run, אלא אם משנים את ההתנהגות הזו.

כדי ש-Cloud Build יוכל לבנות את המקורות, צריך להקצות לחשבון השירות של Cloud Build את התפקיד Cloud Run Builder‏ (roles/run.builder) בפרויקט:

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

מחליפים את PROJECT_ID במזהה הפרויקט שלכם ב- Google Cloudואת SERVICE_ACCOUNT_EMAIL_ADDRESS בכתובת האימייל של חשבון השירות של Cloud Build. אם אתם משתמשים בחשבון השירות שמוגדר כברירת מחדל ב-Compute Engine כחשבון השירות ב-Cloud Build, אתם צריכים להשתמש בפורמט הבא עבור כתובת האימייל בחשבון השירות:

PROJECT_NUMBER-compute@developer.gserviceaccount.com

מחליפים את PROJECT_NUMBER במספר הפרויקט ב- Google Cloud.

הוראות מפורטות לאיתור מזהה הפרויקט ומספר הפרויקט זמינות במאמר יצירה וניהול של פרויקטים.

לוקח כמה דקות עד שההרשאה של התפקיד Cloud Run builder מתעדכנת.

כתיבת האפליקציה לדוגמה

כדי לכתוב אפליקציה ב-Python:

יוצרים ספריית הורה חדשה בשם parent_folder ועוברים אליה:
```
mkdir parent_folder
cd parent_folder
```
בספרייה parent_folder, יוצרים ספריית משנה חדשה בשם multi_tool_agent ועוברים אליה:
```
mkdir multi_tool_agent
cd multi_tool_agent
```
יוצרים קובץ __init__.py כדי לייבא את הסוכן:
```
from . import agent
```

יוצרים קובץ agent.py כדי להגדיר את הסוכן שיענה על שאלות לגבי השעה ומזג האוויר בעיר מסוימת:

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-2.5-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],
)

יוצרים קובץ .env ומוסיפים את המשתנים הבאים:
```
GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=TRUE
GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID
GOOGLE_CLOUD_LOCATION=REGION
```
מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:
- ‫PROJECT_ID: מזהה הפרויקט ב- Google Cloud .
- ‫REGION: האזור שבו אתם מתכננים לפרוס את השירות.
עוברים לספרייה של התיקייה הראשית parent_folder ויוצרים קובץ requirements.txt כדי להוסיף את התלות google-adk:
```
google-adk
```
פרויקט המקור כולל את המבנה הבא:
```
parent_folder/
├── requirements.txt
└── multi_tool_agent/
    ├── __init__.py
    ├── agent.py
    └── .env
```

האפליקציה מוכנה לפריסה.

פריסה מקוד המקור ל-Cloud Run

כשפורסים מקוד המקור, המערכת יוצרת באופן אוטומטי קובץ אימג' של קונטיינר מקוד המקור ופורסת אותו.

בספריית קוד המקור (parent_folder), פורסים ל-Cloud Run באמצעות הפקודה הבאה:
```
gcloud run deploy --source .
```
1. כשמופיעה בקשה להזין את שם השירות, לוחצים על Enter כדי לאשר את שם ברירת המחדל, לדוגמה weather-agent.
2. אם תתבקשו להפעיל ממשקי API נוספים בפרויקט, למשל Artifact Registry API, תצטרכו להגיב בהקשה על y.
3. כשמוצגת בקשה לבחור אזור: בוחרים את האזור הרצוי, לדוגמה europe-west1.
4. אם מוצגת בקשה ליצור מאגר באזור שצוין, משיבים על ידי לחיצה על y.
5. אם מופיעה בקשה לאפשר גישה לכולם: משיבים y. יכול להיות שההנחיה הזו לא תוצג אם יש מדיניות ארגונית עם הגבלת דומיין שמונעת את זה. פרטים נוספים מופיעים בקטע לפני שמתחילים.
אחר כך מחכים כמה רגעים עד שהפריסה תסתיים. אם הפקודה מצליחה, כתובת ה-URL של הסוכן שנפרס מוצגת בשורת הפקודה. היא תהיה בפורמט הבא, https://weather-agent-123456789101.us-central1.run.app/list-apps.

הפעלת הסוכן

כדי להשתמש בסוכן ADK, אפשר להריץ את פקודות ה-curl הבאות:

כדי לקבל את רשימת האפליקציות, מריצים את הפקודה הבאה:
```
curl -X GET SERVICE_URL/list-apps
```
מחליפים את SERVICE_URL בכתובת ה-URL של השירות שפרסתם.

כדי להתחיל סשן, מריצים את הפקודה הבאה:

curl -X POST SERVICE_URL/apps/multi_tool_agent/users/u_123/sessions/s_123 -H "Content-Type: application/json" -d '{"key1": "value1", "key2": "value2"}'

כדי לשלוח שאילתה לסוכן, מריצים את הפקודה הבאה:

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?\" }]}}"

הסוכן מחזיר את נתוני מזג האוויר בתוצאות השאילתה.

למידע נוסף ולדוגמאות לגבי פקודות curl נתמכות, אפשר לעיין במאמר שימוש בשרת ה-API במסמכי התיעוד של ADK.

הסרת המשאבים

כדי להימנע מחיובים נוספים בחשבון Google Cloud , מוחקים את כל המשאבים שהצבתם באמצעות המדריך הזה.

מחיקת המאגר

ב-Cloud Run לא מחייבים אתכם כשהשירות שפרסתם לא נמצא בשימוש. עם זאת, יכול להיות שעדיין תחויבו על אחסון קובץ האימג' של הקונטיינר ב-Artifact Registry. כדי למחוק מאגרי Artifact Registry, פועלים לפי השלבים שמפורטים במאמר מחיקת מאגרים במסמכי התיעוד של Artifact Registry.

מחיקת השירות

שירותי Cloud Run לא צוברים עלויות עד שהם מקבלים בקשות. כדי למחוק את שירות Cloud Run, פועלים לפי אחד מהשלבים הבאים:

המסוף

כדי למחוק שירות:

נכנסים לדף Services של Cloud Run במסוף Google Cloud :

כניסה ל-Cloud Run
ברשימת השירותים, מאתרים את השירות שרוצים למחוק ולוחצים על תיבת הסימון שלו כדי לבחור אותו.
לוחצים על Delete. כל הגרסאות של השירות יימחקו.

gcloud

כדי למחוק שירות, מריצים את הפקודה הבאה:

gcloud run services delete SERVICE --region REGION

מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:

‫SERVICE: השם של השירות.
‫REGION: Google Cloud האזור של השירות.

מחיקת פרויקט הבדיקה

כשמוחקים פרויקט ב- Google Cloud , החיוב על כל המשאבים באותו פרויקט מופסק. כדי לשחרר את כל Google Cloud המשאבים בפרויקט, פועלים לפי השלבים הבאים:

כדי למחוק Google Cloud פרויקט:

gcloud projects delete PROJECT_ID

המאמרים הבאים

מידע נוסף על בניית מאגר תגים ממקור קוד ודחיפה למאגר זמין במאמרים הבאים: