En esta página se explica cómo desarrollar un agente con la plantilla del kit de desarrollo de agentes (la clase AdkApp del SDK de Vertex AI para Python). El agente devuelve el tipo de cambio entre dos monedas en una fecha específica.
Sigue estos pasos:
Antes de empezar
Para configurar tu entorno, sigue los pasos que se indican en el artículo Configurar el entorno.
Definir y configurar un modelo
Define la versión del modelo:
model = "gemini-2.0-flash"
(Opcional) Configura los ajustes de seguridad del modelo. Para obtener más información sobre las opciones disponibles para los ajustes de seguridad en Gemini, consulta Configurar atributos de seguridad. A continuación, se muestra un ejemplo de cómo puedes configurar los ajustes de seguridad:
from google.genai import types
safety_settings = [
types.SafetySetting(
category=types.HarmCategory.HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT,
threshold=types.HarmBlockThreshold.OFF,
),
]
(Opcional) Especifica los parámetros de generación de contenido:
from google.genai import types
generate_content_config = types.GenerateContentConfig(
safety_settings=safety_settings,
temperature=0.28,
max_output_tokens=1000,
top_p=0.95,
)
Crea un AdkApp con las configuraciones del modelo:
from google.adk.agents import Agent
from vertexai.agent_engines import AdkApp
agent = Agent(
model=model, # Required.
name='currency_exchange_agent', # Required.
generate_content_config=generate_content_config, # Optional.
)
app = AdkApp(agent=agent)
Si estás en un entorno interactivo, como el terminal o un cuaderno de Colab, puedes ejecutar una consulta como paso de prueba intermedio:
async for event in app.async_stream_query(
user_id="USER_ID", # Required
message="What is the exchange rate from US dollars to Swedish currency?",
):
print(event)
donde USER_ID es un ID definido por el usuario con un límite de 128 caracteres.
La respuesta es un diccionario de Python similar al siguiente ejemplo:
{'actions': {'artifact_delta': {},
'requested_auth_configs': {},
'state_delta': {}},
'author': 'currency_exchange_agent',
'content': {'parts': [{'text': 'To provide you with the most accurate '
'exchange rate, I need to know the specific '
'currencies you\'re asking about. "Swedish '
'currency" could refer to:\n'
'\n'
'* **Swedish Krona (SEK):** This is the '
'official currency of Sweden.\n'
'\n'
"Please confirm if you're interested in the "
'exchange rate between USD and SEK. Once you '
'confirm, I can fetch the latest exchange rate '
'for you.\n'}],
'role': 'model'},
'id': 'LYg7wg8G',
'invocation_id': 'e-113ca547-0f19-4d50-9dde-f76cbc001dce',
'timestamp': 1744166956.925927}
Definir y usar una herramienta
Después de definir el modelo, define las herramientas que usará para razonar.
Cuando definas una función, es importante que incluyas comentarios que describan de forma completa y clara los parámetros de la función, lo que hace y lo que devuelve. El modelo usa esta información para determinar qué función debe usar. También debes probar la función localmente para confirmar que funciona.
Usa el siguiente código para definir una función que devuelva un tipo de cambio:
def get_exchange_rate(
currency_from: str = "USD",
currency_to: str = "EUR",
currency_date: str = "latest",
):
"""Retrieves the exchange rate between two currencies on a specified date.
Uses the Frankfurter API (https://api.frankfurter.app/) to obtain
exchange rate data.
Args:
currency_from: The base currency (3-letter currency code).
Defaults to "USD" (US Dollar).
currency_to: The target currency (3-letter currency code).
Defaults to "EUR" (Euro).
currency_date: The date for which to retrieve the exchange rate.
Defaults to "latest" for the most recent exchange rate data.
Can be specified in YYYY-MM-DD format for historical rates.
Returns:
dict: A dictionary containing the exchange rate information.
Example: {"amount": 1.0, "base": "USD", "date": "2023-11-24",
"rates": {"EUR": 0.95534}}
"""
import requests
response = requests.get(
f"https://api.frankfurter.app/{currency_date}",
params={"from": currency_from, "to": currency_to},
)
return response.json()
Para probar la función antes de usarla en tu agente, ejecuta lo siguiente:
get_exchange_rate(currency_from="USD", currency_to="SEK")
La respuesta debería ser similar a la siguiente:
{'amount': 1.0, 'base': 'USD', 'date': '2025-04-03', 'rates': {'SEK': 9.6607}}
Para usar la herramienta en la plantilla AdkApp, añádela a la lista de herramientas del argumento tools=:
from google.adk.agents import Agent
agent = Agent(
model=model, # Required.
name='currency_exchange_agent', # Required.
tools=[get_exchange_rate], # Optional.
)
Puedes probar el agente de forma local haciendo consultas de prueba. Ejecuta el siguiente comando para probar el agente de forma local con dólares estadounidenses y coronas suecas:
from vertexai.agent_engines import AdkApp
app = AdkApp(agent=agent)
async for event in app.async_stream_query(
user_id="USER_ID",
message="What is the exchange rate from US dollars to SEK on 2025-04-03?",
):
print(event)
La respuesta es una secuencia de diccionarios similar a la siguiente:
{'author': 'currency_exchange_agent',
'content': {'parts': [{'function_call': {'args': {'currency_date': '2025-04-03',
'currency_from': 'USD',
'currency_to': 'SEK'},
'id': 'adk-e39f3ba2-fa8c-4169-a63a-8e4c62b89818',
'name': 'get_exchange_rate'}}],
'role': 'model'},
'id': 'zFyIaaif',
# ...
}
{'author': 'currency_exchange_agent',
'content': {'parts': [{'function_response': {'id': 'adk-e39f3ba2-fa8c-4169-a63a-8e4c62b89818',
'name': 'get_exchange_rate',
'response': {'amount': 1.0,
'base': 'USD',
'date': '2025-04-03',
'rates': {'SEK': 9.6607}}}}],
'role': 'user'},
'id': 'u2YR4Uom',
# ...
}
{'author': 'currency_exchange_agent',
'content': {'parts': [{'text': 'The exchange rate from USD to SEK on '
'2025-04-03 is 9.6607.'}],
'role': 'model'},
'id': 'q3jWA3wl',
# ...
}
Gestionar sesiones
AdkApp usa sesiones en memoria cuando se ejecuta de forma local y usa sesiones gestionadas basadas en la nube después de desplegar el agente en Vertex AI Agent Engine. En esta sección se describe cómo configurar el agente del ADK para que funcione con sesiones gestionadas.
(Opcional) Personalizar la base de datos de sesiones
Si quieres anular el servicio de sesión gestionado predeterminado con tu propia base de datos, puedes definir una función session_service_builder de la siguiente manera:
def session_service_builder():
from google.adk.sessions import InMemorySessionService
return InMemorySessionService()
Transfiere tu base de datos a AdkApp como session_service_builder=:
from vertexai.agent_engines import AdkApp
app = AdkApp(
agent=agent, # Required.
session_service_builder=session_service_builder, # Optional.
)
Usar el agente con sesiones
Cuando ejecutas el agente de forma local, las siguientes instrucciones usan sesiones en memoria:
Crea una sesión para tu agente:
session = await app.async_create_session(user_id="USER_ID")
Lista de sesiones asociadas a tu agente:
await app.async_list_sessions(user_id="USER_ID")
Obtener una sesión concreta:
session = await app.async_get_session(user_id="USER_ID", session_id="SESSION_ID")
donde SESSION_ID es el ID de la sesión concreta que quieres recuperar.
Consulta el agente mediante sesiones:
async for event in app.async_stream_query(
user_id="USER_ID",
session_id=SESSION_ID, # Optional. you can pass in the session_id when querying the agent
message="What is the exchange rate from US dollars to Swedish currency on 2025-04-03?",
):
print(event)
El agente puede responder con una solicitud de información como la siguiente:
{'author': 'currency_exchange_agent',
'content': {'parts': [{'text': 'I need to know the Swedish currency code to '
'provide you with the exchange rate.'}],
'role': 'model'},
'id': 'wIgZAtQ4',
#...
}
Puedes enviar una respuesta durante la sesión (por ejemplo, "SEK") especificando el session_id:
async for event in app.async_stream_query(
user_id="USER_ID",
session_id=session.id, # Optional. you can pass in the session_id when querying the agent
message="SEK",
):
print(event)
Deberías recibir una continuación de la conversación como la siguiente secuencia de diccionarios:
{'author': 'currency_exchange_agent',
'content': {'parts': [{'function_call': {'args': {'currency_date': '2025-04-03',
'currency_from': 'USD',
'currency_to': 'SEK'},
'id': 'adk-2b9230a6-4b92-4a1b-9a65-b708ff6c68b6',
'name': 'get_exchange_rate'}}],
'role': 'model'},
'id': 'bOPHtzji',
# ...
}
{'author': 'currency_exchange_agent',
'content': {'parts': [{'function_response': {'id': 'adk-2b9230a6-4b92-4a1b-9a65-b708ff6c68b6',
'name': 'get_exchange_rate',
'response': {'amount': 1.0,
'base': 'USD',
'date': '2025-04-03',
'rates': {'SEK': 9.6607}}}}],
'role': 'user'},
'id': '9AoDFmiL',
# ...
}
{'author': 'currency_exchange_agent',
'content': {'parts': [{'text': 'The exchange rate from USD to SEK on '
'2025-04-03 is 1 USD to 9.6607 SEK.'}],
'role': 'model'},
'id': 'hmle7trT',
# ...
}
Siguientes pasos
- Evalúa un agente.
- Desplegar un agente.
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