Utiliser un agent LangChain

Avant de commencer

Ce tutoriel suppose que vous avez lu et suivi les instructions de :

Obtenir une instance d'un agent

Pour interroger un LangchainAgent, vous devez d'abord créer une instance ou obtenir une instance existante.

Pour obtenir le LangchainAgent correspondant à un ID de ressource spécifique :

SDK Vertex AI pour Python

Exécutez le code suivant :

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)

Où :

Bibliothèque de requêtes Python

Exécutez le code suivant :

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()}",
    },
)

API REST 

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

Lorsque vous utilisez le SDK Vertex AI pour Python, l'objet agent correspond à une classe AgentEngine qui contient les éléments suivants :

  • un agent.api_resource contenant des informations sur l'agent déployé. Vous pouvez également appeler agent.operation_schemas() pour renvoyer la liste des opérations compatibles avec l'agent. Pour en savoir plus, consultez Opérations compatibles.
  • un agent.api_client qui permet des interactions de service synchrones.
  • un agent.async_api_client qui permet des interactions de service asynchrones.

Le reste de cette section suppose que vous disposez d'une instance AgentEngine nommée agent.

Opérations compatibles

Les opérations suivantes sont acceptées :

  • query : pour obtenir une réponse à une requête de manière synchrone.
  • stream_query : pour diffuser une réponse à une requête.

Les méthodes query et stream_query acceptent le même type d'arguments :

  • input : messages à envoyer à l'agent.
  • config : configuration (le cas échéant) pour le contexte de la requête.

Interroger l'agent

La commande 

agent.query(input="What is the exchange rate from US dollars to SEK today?")

équivaut à ce qui suit (sous forme complète) :

agent.query(input={
    "input": [ # The input is represented as a list of messages (each message as a dict)
        {
            # The role (e.g. "system", "user", "assistant", "tool")
            "role": "user",
            # The type (e.g. "text", "tool_use", "image_url", "media")
            "type": "text",
            # The rest of the message (this varies based on the type)
            "text": "What is the exchange rate from US dollars to Swedish currency?",
        },
    ]
})

Les rôles aident le modèle à distinguer les différents types de messages lors de la réponse. Lorsque role est omis dans l'entrée, la valeur par défaut est "user".

Rôle Description
system Utilisé pour indiquer au modèle de chat comment se comporter et fournir un contexte supplémentaire. Non pris en charge par tous les fournisseurs de modèles de chat.
user Représente l'entrée d'un utilisateur interagissant avec le modèle, généralement sous la forme de texte ou d'une autre entrée interactive.
assistant Représente une réponse du modèle, qui peut inclure du texte ou une demande d'appel d'outils.
tool Message utilisé pour renvoyer les résultats d'un appel d'outil au modèle après récupération de données ou traitement externes.

Le type du message déterminera également la façon dont le reste du message est interprété (voir Gérer le contenu multimodal).

Interroger l'agent avec du contenu multimodal

Nous allons utiliser l'agent suivant (qui transmet l'entrée au modèle et n'utilise aucun outil) pour illustrer comment transmettre des entrées multimodales à un agent :

agent = agent_engines.LangchainAgent(
    model="gemini-2.0-flash",
    runnable_builder=lambda model, **kwargs: model,
)

Les messages multimodaux sont représentés par des blocs de contenu qui spécifient un type et les données correspondantes. En général, pour le contenu multimodal, vous devez spécifier type sur "media", file_uri pour pointer vers un URI Cloud Storage et mime_type pour interpréter le fichier.

Image 

agent.query(input={"input": [
    {"type": "text", "text": "Describe the attached media in 5 words!"},
    {"type": "media", "mime_type": "image/jpeg", "file_uri": "gs://cloud-samples-data/generative-ai/image/cricket.jpeg"},
]})

Vidéo 

agent.query(input={"input": [
    {"type": "text", "text": "Describe the attached media in 5 words!"},
    {"type": "media", "mime_type": "video/mp4", "file_uri": "gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/pixel8.mp4"},
]})

Audio 

agent.query(input={"input": [
    {"type": "text", "text": "Describe the attached media in 5 words!"},
    {"type": "media", "mime_type": "audio/mp3", "file_uri": "gs://cloud-samples-data/generative-ai/audio/pixel.mp3"},
]})

Pour obtenir la liste des types MIME compatibles avec Gemini, consultez la documentation sur :

Interroger l'agent avec une configuration exécutable

Lorsque vous interrogez l'agent, vous pouvez également spécifier un config pour l'agent (qui suit le schéma d'un RunnableConfig). Voici deux scénarios courants :

À titre d'exemple :

import uuid

run_id = uuid.uuid4()  # Generate an ID for tracking the run later.

response = agent.query(
    input="What is the exchange rate from US dollars to Swedish currency?",
    config={  # Specify the RunnableConfig here.
        "run_id": run_id                               # Optional.
        "tags": ["config-tag"],                        # Optional.
        "metadata": {"config-key": "config-value"},    # Optional.
        "configurable": {"session_id": "SESSION_ID"}   # Optional.
    },
)

print(response)

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