使用 AG2 代理

除了使用智能体的一般说明之外，本页面还介绍了特定于 AG2Agent 的功能。

准备工作

本教程假定您已阅读并遵循以下说明：

获取智能体实例

如需查询 AG2Agent，您需要先创建新实例或获取现有实例。

如需获取与特定资源 ID 对应的 AG2Agent，请执行以下操作：

Vertex AI SDK for Python

运行以下代码：

import vertexai

client = vertexai.Client(  # For service interactions via client.agent_engines
    project="PROJECT_ID",
    location="LOCATION",
)

agent = client.agent_engines.get(name="projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/RESOURCE_ID")

print(agent)

其中

Python 请求库

运行以下代码：

from google import auth as google_auth
from google.auth.transport import requests as google_requests
import requests

def get_identity_token():
    credentials, _ = google_auth.default()
    auth_request = google_requests.Request()
    credentials.refresh(auth_request)
    return credentials.token

response = requests.get(
f"https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/RESOURCE_ID",
    headers={
        "Content-Type": "application/json; charset=utf-8",
        "Authorization": f"Bearer {get_identity_token()}",
    },
)

REST API

curl \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/RESOURCE_ID

使用 Vertex AI SDK for Python 时，agent 对象对应于包含以下内容的 AgentEngine 类：

  • 包含所部署智能体相关信息的 agent.api_resource。您还可以调用 agent.operation_schemas() 来返回智能体所支持操作的列表。如需了解详情，请参阅支持的操作。
  • 允许同步服务交互的 agent.api_client
  • 允许异步服务交互的 agent.async_api_client

本部分的其余内容假定您有一个名为 agent 的 AgentEngine 实例。

支持的操作

AG2Agent 支持以下操作：

  • query：用于同步获取对查询的响应。

query 方法支持以下参数：

  • input：要发送给智能体的消息。
  • max_turns：允许的最大对话轮数。使用工具时，至少需要 max_turns=2 轮对话：一轮用于生成工具参数，另一轮用于执行工具。

查询智能体

query() 方法提供了一种与代理互动的简化方式。典型的调用如下所示：

response = agent.query(input="What is the exchange rate from US dollars to Swedish currency?", max_turns=2)

此方法处理与代理的底层通信，并以字典形式返回代理的最终响应。它相当于以下内容（完整形式）：

from autogen import ConversableAgent
import dataclasses
import json

input_message: str = "What is the exchange rate from US dollars to Swedish currency?"
max_turns: int = 2

with agent._runnable._create_or_get_executor(
    tools=agent._ag2_tool_objects,            # Use the agent's existing tools
    agent_name="user",                        # Default
    agent_human_input_mode="NEVER",           # query() enforces this
) as executor:
    chat_result = executor.initiate_chat(
        agent._runnable,
        message=input_message,
        max_turns=max_turns,
        clear_history=False,                  # Default
        summary_method="last_msg"             # Default
    )

response = json.loads(
  json.dumps(dataclasses.asdict(chat_result)) # query() does this conversion
)

您可以通过向 query() 传递其他关键字参数来自定义智能体在 input 和 max_turns 之外的行为。

response = agent.query(
    input="What is the exchange rate from US dollars to Swedish currency?",
    max_turns=2,
    msg_to="user"  # Start the conversation with the "user" agent
)
print(response)

如需查看可用参数的完整列表，请参阅 ConversableAgent.run 文档。不过，请注意，user_input 始终会被 AG2Agent 模板替换为 False。

后续步骤