Panduan memulai: Membangun dan men-deploy agen AI ke Cloud Run menggunakan Agent Development Kit (ADK)
Pelajari cara menggunakan satu perintah untuk membangun dan men-deploy agen AI ke Cloud Run menggunakan Agent Development Kit (ADK) untuk Python. Agen yang Anda deploy akan mengambil laporan cuaca untuk kota yang Anda tentukan.
Dengan mengikuti langkah-langkah dalam panduan memulai ini, Cloud Run akan otomatis membuat Dockerfile untuk Anda saat Anda men-deploy dari kode sumber.
Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang cara buildpack Python menentukan titik entri default untuk deployment sumber Cloud Run, lihat Membangun aplikasi Python.
Sebelum memulai
- 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.
-
Jika Anda menggunakan penyedia identitas (IdP) eksternal, Anda harus login ke gcloud CLI dengan identitas gabungan Anda terlebih dahulu.
-
Untuk melakukan inisialisasi pada gcloud CLI, jalankan perintah berikut:
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 theresourcemanager.projects.createpermission. Learn how to grant roles.
-
Create a Google Cloud project:
gcloud projects create PROJECT_ID
Replace
PROJECT_IDwith 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_IDwith your Google Cloud project name.
-
Jika Anda menggunakan project yang sudah ada untuk panduan ini, pastikan Anda memiliki izin yang diperlukan untuk menyelesaikan panduan ini. Jika berhasil membuat project baru, berarti Anda sudah memiliki izin yang diperlukan.
-
Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.
-
Install the Google Cloud CLI.
-
Jika Anda menggunakan penyedia identitas (IdP) eksternal, Anda harus login ke gcloud CLI dengan identitas gabungan Anda terlebih dahulu.
-
Untuk melakukan inisialisasi pada gcloud CLI, jalankan perintah berikut:
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 theresourcemanager.projects.createpermission. Learn how to grant roles.
-
Create a Google Cloud project:
gcloud projects create PROJECT_ID
Replace
PROJECT_IDwith 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_IDwith your Google Cloud project name.
-
Jika Anda menggunakan project yang sudah ada untuk panduan ini, pastikan Anda memiliki izin yang diperlukan untuk menyelesaikan panduan ini. Jika berhasil membuat project baru, berarti Anda sudah memiliki izin yang diperlukan.
-
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 theserviceusage.services.enablepermission. Learn how to grant roles.gcloud services enable run.googleapis.com
aiplatform.googleapis.com cloudbuild.googleapis.com - Instal ADK dengan mengikuti petunjuk dalam dokumentasi Agent Development Kit.
Jika Anda dikenai kebijakan organisasi pembatasan domain yang membatasi pemanggilan yang tidak diautentikasi untuk project, Anda perlu mengakses layanan yang di-deploy seperti yang dijelaskan di bagian Menguji layanan pribadi.
- Tinjau harga Cloud Run atau perkirakan biaya dengan kalkulator harga.
-
Cloud Run Source Developer (
roles/run.sourceDeveloper) di project -
Vertex AI User (
roles/aiplatform.user) di project -
Pengguna Akun Layanan (
roles/iam.serviceAccountUser) di identitas layanan -
Logs Viewer (
roles/logging.viewer) di project Buat direktori induk baru bernama
parent_folderdan ubah ke direktori tersebut:mkdir parent_folder cd parent_folderDi direktori
parent_folder, buat subdirektori baru bernamamulti_tool_agentdan ubah ke direktori tersebut:mkdir multi_tool_agent cd multi_tool_agentBuat file
__init__.pyuntuk mengimpor agen:from . import agentBuat file
agent.pyuntuk menentukan agen yang akan menjawab pertanyaan tentang waktu dan cuaca di kota tertentu: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], )Buat file
.envdan tambahkan variabel berikut:GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=TRUE GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID GOOGLE_CLOUD_LOCATION=REGIONGanti kode berikut:
- PROJECT_ID: Google Cloud Project ID
- REGION: region tempat Anda berencana men-deploy layanan.
Buka direktori folder induk
parent_folder, lalu buat filerequirements.txtuntuk menambahkan dependensigoogle-adk:google-adkProject sumber Anda mencakup struktur berikut:
parent_folder/ ├── requirements.txt └── multi_tool_agent/ ├── __init__.py ├── agent.py └── .envDalam direktori kode sumber Anda (
parent_folder), deploy ke Cloud Run menggunakan perintah berikut:gcloud beta run deploy --source .
Saat diminta memasukkan nama layanan, tekan Enter untuk menerima nama default, misalnya
weather-agent.Jika Anda diminta untuk mengaktifkan API tambahan di project, misalnya, Artifact Registry API, tanggapi dengan menekan
y.Saat Anda diminta untuk memasukkan region: pilih region pilihan Anda, misalnya
europe-west1.Jika Anda diminta untuk membuat repositori di region yang ditentukan, respons dengan menekan
y.Jika Anda diminta untuk mengizinkan akses publik: respons
y. Anda mungkin tidak melihat perintah ini jika ada kebijakan organisasi pembatasan domain yang mencegahnya; untuk mengetahui detail selengkapnya, lihat bagian Sebelum memulai.
Lalu tunggu sebentar sampai proses deployment selesai. Jika berhasil, command line akan menampilkan URL layanannya. Buka
/list-appsdari URL layanan Anda. Contoh,https://weather-agent-123456789101.us-central1.run.app/list-apps.Untuk mendapatkan daftar aplikasi, jalankan perintah berikut:
curl -X GET SERVICE_URL/list-appsGanti SERVICE_URL dengan URL layanan yang di-deploy.
Untuk memulai sesi, jalankan perintah berikut:
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}'Untuk membuat kueri agen, jalankan perintah berikut:
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?\" }]}}"Di konsol Google Cloud , buka halaman Services Cloud Run:
Temukan layanan yang ingin Anda hapus dalam daftar layanan, lalu klik kotak centang layanan tersebut untuk memilihnya.
Klik Hapus. Tindakan ini akan menghapus semua revisi layanan.
- SERVICE: nama layanan Anda.
- REGION: Google Cloud region layanan.
Peran yang diperlukan
Untuk mendapatkan izin yang Anda perlukan untuk menyelesaikan panduan memulai ini, minta administrator untuk memberi Anda peran IAM berikut:
Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang pemberian peran, lihat Mengelola akses ke project, folder, dan organisasi.
Anda mungkin juga bisa mendapatkan izin yang diperlukan melalui peran khusus atau peran bawaan lainnya.
Memberi akun layanan Cloud Build akses ke project Anda
Cloud Build otomatis menggunakan akun layanan default Compute Engine sebagai akun layanan Cloud Build default untuk membangun kode sumber dan resource Cloud Run Anda, kecuali jika Anda mengganti perilaku ini.
Agar Cloud Build dapat membangun sumber Anda, berikan peran Cloud Run
Builder
(roles/run.builder) di project Anda kepada akun layanan Cloud Build:
gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID \ --member=serviceAccount:SERVICE_ACCOUNT_EMAIL_ADDRESS \ --role=roles/run.builder
Ganti PROJECT_ID dengan project ID Google Cloud
Anda dan SERVICE_ACCOUNT_EMAIL_ADDRESS dengan alamat email akun layanan Cloud Build. Jika Anda menggunakan akun layanan default Compute Engine sebagai akun layanan Cloud Build, gunakan format berikut untuk alamat email akun layanan:
PROJECT_NUMBER-compute@developer.gserviceaccount.com
Ganti PROJECT_NUMBER dengan nomor project Google Cloud
Anda.
Untuk mengetahui petunjuk mendetail tentang cara menemukan project ID dan nomor project Anda, lihat Membuat dan mengelola project.
Pemberian peran builder Cloud Run memerlukan waktu beberapa menit untuk diterapkan.
Menulis aplikasi contoh
Untuk menulis aplikasi di Python:
Aplikasi Anda sudah selesai dan siap untuk di-deploy.
Men-deploy ke Cloud Run dari sumber
Men-deploy dari sumber secara otomatis akan mem-build image container dari kode sumber dan men-deploy-nya.
Menjalankan agen Anda
Untuk membuat kueri agen ADK, jalankan perintah curl berikut:
Agen akan menampilkan informasi cuaca dalam hasil kueri Anda.
Untuk mengetahui informasi dan contoh selengkapnya tentang perintah curl yang didukung, lihat Menggunakan Server API dalam dokumentasi ADK.
Pembersihan
Untuk menghindari biaya tambahan pada akun Google Cloud Anda, hapus semua resource yang Anda deploy dengan panduan memulai ini.
Menghapus repositori Anda
Cloud Run tidak mengenakan biaya saat layanan yang di-deploy tidak digunakan. Namun, Anda mungkin tetap dikenai biaya atas penyimpanan image container di Artifact Registry. Untuk menghapus repositori Artifact Registry, ikuti langkah-langkah di Menghapus repositori dalam dokumentasi Artifact Registry.
Menghapus layanan Anda
Layanan Cloud Run tidak menimbulkan biaya hingga menerima permintaan. Untuk menghapus layanan Cloud Run, ikuti salah satu langkah berikut:
Konsol
Untuk menghapus layanan:
gcloud
Untuk menghapus layanan, jalankan perintah berikut:
gcloud run services delete SERVICE --region REGION
Ganti kode berikut:
Menghapus project pengujian Anda
Menghapus project Google Cloud akan menghentikan penagihan untuk semua resource dalam project tersebut. Untuk melepaskan semua Google Cloud resource di project Anda, ikuti langkah-langkah berikut:
Delete a Google Cloud project:
gcloud projects delete PROJECT_ID
Langkah berikutnya
Untuk informasi lebih lanjut dalam mem-build container dari kode sumber dan penerapan untuk repositori, lihat: