Guida rapida: crea ed esegui il deployment di un agente AI su Cloud Run utilizzando Agent Development Kit (ADK)
Scopri come utilizzare un singolo comando per creare ed eseguire il deployment di un agente AI su Cloud Run utilizzando l'Agent Development Kit (ADK) per Python. L'agente che esegui il deployment recupera il bollettino meteo per una città che specifichi.
Se segui i passaggi descritti in questa guida rapida, Cloud Run crea automaticamente un Dockerfile quando esegui il deployment dal codice sorgente.
Per ulteriori informazioni su come il buildpack Python determina il punto di ingresso predefinito per i deployment delle origini Cloud Run, consulta Creare un'applicazione Python.
Prima di iniziare
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Installa Google Cloud CLI.
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Se utilizzi un provider di identità (IdP) esterno, devi prima accedere a gcloud CLI con la tua identità federata.
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Per inizializzare gcloud CLI, esegui questo comando:
gcloud init -
Crea o seleziona un Google Cloud progetto.
Ruoli richiesti per selezionare o creare un progetto
- Seleziona un progetto: la selezione di un progetto non richiede un ruolo IAM specifico. Puoi selezionare qualsiasi progetto per il quale ti è stato concesso un ruolo.
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Crea un progetto: per creare un progetto, devi disporre del ruolo Autore progetto
(
roles/resourcemanager.projectCreator), che contiene l'autorizzazioneresourcemanager.projects.create. Scopri come concedere i ruoli.
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Creare un progetto Google Cloud :
gcloud projects create PROJECT_ID
Sostituisci
PROJECT_IDcon un nome per il progetto Google Cloud che stai creando. -
Seleziona il progetto Google Cloud che hai creato:
gcloud config set project PROJECT_ID
Sostituisci
PROJECT_IDcon il nome del progetto Google Cloud .
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Se utilizzi un progetto esistente per questa guida, verifica di disporre delle autorizzazioni necessarie per completare la guida. Se hai creato un nuovo progetto, disponi già delle autorizzazioni necessarie.
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Verifica che la fatturazione sia abilitata per il tuo progetto Google Cloud .
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Installa Google Cloud CLI.
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Se utilizzi un provider di identità (IdP) esterno, devi prima accedere a gcloud CLI con la tua identità federata.
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Per inizializzare gcloud CLI, esegui questo comando:
gcloud init -
Crea o seleziona un Google Cloud progetto.
Ruoli richiesti per selezionare o creare un progetto
- Seleziona un progetto: la selezione di un progetto non richiede un ruolo IAM specifico. Puoi selezionare qualsiasi progetto per il quale ti è stato concesso un ruolo.
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Crea un progetto: per creare un progetto, devi disporre del ruolo Autore progetto
(
roles/resourcemanager.projectCreator), che contiene l'autorizzazioneresourcemanager.projects.create. Scopri come concedere i ruoli.
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Creare un progetto Google Cloud :
gcloud projects create PROJECT_ID
Sostituisci
PROJECT_IDcon un nome per il progetto Google Cloud che stai creando. -
Seleziona il progetto Google Cloud che hai creato:
gcloud config set project PROJECT_ID
Sostituisci
PROJECT_IDcon il nome del progetto Google Cloud .
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Se utilizzi un progetto esistente per questa guida, verifica di disporre delle autorizzazioni necessarie per completare la guida. Se hai creato un nuovo progetto, disponi già delle autorizzazioni necessarie.
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Verifica che la fatturazione sia abilitata per il tuo progetto Google Cloud .
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Abilita le API Cloud Run Admin, Vertex AI e Cloud Build:
Ruoli richiesti per abilitare le API
Per abilitare le API, devi disporre del ruolo IAM Amministratore utilizzo dei servizi (
roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), che include l'autorizzazioneserviceusage.services.enable. Scopri come concedere i ruoli.gcloud services enable run.googleapis.com
aiplatform.googleapis.com cloudbuild.googleapis.com - Installa ADK seguendo le istruzioni riportate nella documentazione di Agent Development Kit.
Se il tuo progetto è soggetto a un criterio dell'organizzazione con restrizioni di dominio che limitano le chiamate non autenticate, devi accedere al servizio di cui è stato eseguito il deployment come descritto in Test dei servizi privati.
- Consulta i prezzi di Cloud Run o stima i costi con il Calcolatore prezzi.
Ruoli obbligatori
Per ottenere le autorizzazioni necessarie per completare questa guida rapida, chiedi all'amministratore di concederti i seguenti ruoli IAM:
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Cloud Run Source Developer (
roles/run.sourceDeveloper) sul progetto -
Vertex AI User (
roles/aiplatform.user) sul progetto -
Service Account User (
roles/iam.serviceAccountUser) sull'identità di servizio -
Visualizzatore log (
roles/logging.viewer) sul progetto
Per saperne di più sulla concessione dei ruoli, consulta Gestisci l'accesso a progetti, cartelle e organizzazioni.
Potresti anche riuscire a ottenere le autorizzazioni richieste tramite i ruoli personalizzati o altri ruoli predefiniti.
Concedi al account di servizio Cloud Build l'accesso al tuo progetto
Cloud Build utilizza automaticamente l'account di servizio predefinito di Compute Engine come account di servizio Cloud Build predefinito per creare il codice sorgente e la risorsa Cloud Run, a meno che tu non esegua l'override di questo comportamento.
Affinché Cloud Build possa creare le tue origini, concedi al service account Cloud Build il ruolo Cloud Run Builder (roles/run.builder) nel tuo progetto:
gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID \ --member=serviceAccount:SERVICE_ACCOUNT_EMAIL_ADDRESS \ --role=roles/run.builder
Sostituisci PROJECT_ID con il tuo ID progetto Google Cloude SERVICE_ACCOUNT_EMAIL_ADDRESS con l'indirizzo email del account di servizio Cloud Build. Se utilizzi il account di servizio predefinito di Compute Engine come account di servizio Cloud Build, utilizza il seguente formato per l'indirizzo email del account di servizio:
PROJECT_NUMBER-compute@developer.gserviceaccount.com
Sostituisci PROJECT_NUMBER con il numero del tuo progetto Google Cloud.
Per istruzioni dettagliate su come trovare l'ID progetto e il numero di progetto, vedi Creazione e gestione dei progetti.
La concessione del ruolo di builder Cloud Run richiede un paio di minuti per la propagazione.
scrivi l'applicazione di esempio
Per scrivere un'applicazione in Python:
Crea una nuova directory principale denominata
parent_foldere passa a questa directory:mkdir parent_folder cd parent_folderNella directory
parent_folder, crea una nuova sottodirectory denominatamulti_tool_agente passa a questa directory:mkdir multi_tool_agent cd multi_tool_agentCrea un file
__init__.pyper importare l'agente:from . import agentCrea un file
agent.pyper definire l'agente per rispondere alle domande sull'ora e sul meteo in una città specificata: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], )Crea un file
.enve aggiungi le seguenti variabili:GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=TRUE GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID GOOGLE_CLOUD_LOCATION=REGIONSostituisci quanto segue:
- PROJECT_ID: l'ID progetto Google Cloud .
- REGION: la regione in cui prevedi di eseguire il deployment del servizio.
Vai alla directory della cartella principale
parent_foldere crea un filerequirements.txtper aggiungere la dipendenzagoogle-adk:google-adkIl progetto di origine include la seguente struttura:
parent_folder/ ├── requirements.txt └── multi_tool_agent/ ├── __init__.py ├── agent.py └── .env
La tua app è stata completata ed è pronta per il deployment.
Esegui il deployment in Cloud Run dall'origine
Il deployment dal codice sorgente crea automaticamente un'immagine container dal codice sorgente e la esegue il deployment.
Nella directory del codice sorgente (
parent_folder), esegui il deployment su Cloud Run utilizzando il seguente comando:gcloud run deploy --source .
Quando ti viene richiesto il nome del servizio, premi Invio per accettare il nome predefinito, ad esempio
weather-agent.Se ti viene chiesto di abilitare API aggiuntive nel progetto, ad esempio l'API Artifact Registry, rispondi premendo
y.Se ti viene chiesto di creare un repository nella regione specificata, rispondi premendo
y.Se ti viene chiesto di consentire l'accesso pubblico: rispondi
y. Potresti non visualizzare questo prompt se è presente un criterio dell'organizzazione con limitazioni del dominio che lo impedisce. Per maggiori dettagli, consulta la sezione Prima di iniziare.
Poi, attendi qualche istante fino al completamento del deployment. Se l'operazione riesce, la riga di comando visualizza l'URL del servizio. Vai a
/list-appsdall'URL del servizio. Ad esempio,https://weather-agent-123456789101.us-central1.run.app/list-apps.
Esegui l'agente
Per eseguire query sull'agente ADK, esegui i seguenti comandi curl:
Per ottenere l'elenco delle app, esegui questo comando:
curl -X GET SERVICE_URL/list-appsSostituisci SERVICE_URL con l'URL del servizio di cui è stato eseguito il deployment.
Per avviare una sessione, esegui questo comando:
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}'Per eseguire una query sull'agente, esegui questo comando:
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?\" }]}}"
L'agente restituisce le informazioni meteo nei risultati della query.
Per ulteriori informazioni ed esempi sui comandi curl supportati, consulta Utilizzare il server API nella documentazione di ADK.
Esegui la pulizia
Per evitare costi aggiuntivi al tuo account Google Cloud , elimina tutte le risorse che hai eseguito il deployment con questa guida rapida.
Eliminare il repository
Cloud Run non ti addebita costi quando il servizio di cui hai eseguito il deployment non è in uso. Tuttavia, potresti comunque pagare l'archiviazione dell'immagine container in Artifact Registry. Per eliminare i repository Artifact Registry, segui i passaggi descritti in Eliminare i repository nella documentazione di Artifact Registry.
Eliminare il servizio
I servizi Cloud Run non comportano costi finché non ricevono richieste. Per eliminare il servizio Cloud Run, segui uno di questi passaggi:
Console
Per eliminare un servizio:
Nella console Google Cloud , vai alla pagina Servizi di Cloud Run:
Individua il servizio che vuoi eliminare nell'elenco dei servizi e fai clic sulla relativa casella di controllo per selezionarlo.
Fai clic su Elimina. Vengono eliminate tutte le revisioni del servizio.
gcloud
Per eliminare un servizio, esegui questo comando:
gcloud run services delete SERVICE --region REGION
Sostituisci quanto segue:
- SERVICE: il nome del servizio.
- REGION: Google Cloud regione del servizio.
Eliminare il progetto di test
L'eliminazione del progetto Google Cloud interrompe la fatturazione per tutte le risorse al suo interno. Per rilasciare tutte le Google Cloud risorse nel progetto:
Elimina un progetto Google Cloud :
gcloud projects delete PROJECT_ID
Passaggi successivi
Per saperne di più sulla creazione di un container dal codice sorgente e sul push in un repository, consulta: