Para trabajar con Cloud Logging en agentes cuando se implementan, utilice uno de los siguientes métodos:
- stdout/stderr: de forma predeterminada (sin ninguna configuración adicional), los registros escritos en stdout y stderr se dirigirán a los IDs de registro
reasoning_engine_stdout
yreasoning_engine_stderr
, respectivamente. La limitación es que deben ser de texto. - Registro de Python: el registrador de Python integrado se puede integrar con Cloud Logging. En comparación con la escritura en stdout o stderr, esta opción admite registros estructurados y requiere una configuración mínima.
- Cliente de Cloud Logging: los usuarios pueden escribir registros estructurados y tienen control total sobre el registrador (por ejemplo, pueden definir el
logName
y el tipo de recurso).
Escribir registros de un agente
Al escribir registros de un agente, determina lo siguiente:
- Gravedad: por ejemplo, info, warn o error.
- Carga útil: el contenido del registro (por ejemplo, texto o JSON).
- Campos adicionales: para correlacionar registros (por ejemplo, trazas o intervalos, etiquetas)
Por ejemplo, para registrar la entrada de cada consulta al desarrollar un agente, haz lo siguiente:
stdout o stderr
from typing import Dict
class MyAgent:
def set_up(self):
# No set up required. The logs from stdout and stderr are routed to
# `reasoning_engine_stdout` and `reasoning_engine_stderr` respectively.
pass
def query(self, input: Dict):
import sys
print(
f"input: {input}",
file=sys.stdout, # or sys.stderr
)
Registro de Python
from typing import Dict
class MyAgent:
def set_up(self):
import os
import google.cloud.logging
self.logging_client = google.cloud.logging.Client(project="PROJECT_ID")
self.logging_client.setup_logging(
name="LOG_ID", # the ID of the logName in Cloud Logging.
resource=google.cloud.logging.Resource(
type="aiplatform.googleapis.com/ReasoningEngine",
labels={
"location": "LOCATION",
"resource_container": "PROJECT_ID",
"reasoning_engine_id": os.environ.get("GOOGLE_CLOUD_AGENT_ENGINE_ID", ""),
},
),
)
def query(self, input: Dict):
import logging
import json
logging_extras = {
"labels": {"foo": "bar"},
"trace": "TRACE_ID",
}
logging.info( # or .warning(), .error()
json.dumps(input),
extra=logging_extras,
)
Cliente de Cloud Logging
from typing import Dict
class MyAgent:
def set_up(self):
import os
import google.cloud.logging
self.logging_client = google.cloud.logging.Client(project="PROJECT_ID")
self.logger = self.logging_client.logger(
name="LOG_ID", # the ID of the logName in Cloud Logging.
resource=google.cloud.logging.Resource(
type="aiplatform.googleapis.com/ReasoningEngine",
labels={
"location": "LOCATION",
"resource_container": "PROJECT_ID",
"reasoning_engine_id": os.environ.get("GOOGLE_CLOUD_AGENT_ENGINE_ID", ""),
},
),
)
def query(self, input: Dict):
logging_extras = {
"labels": {"foo": "bar"},
"trace": "TRACE_ID",
}
self.logger.log_struct(
input,
severity="INFO", # or "DEBUG", "WARNING", "ERROR", "CRITICAL"
**logging_extras,
)
Cuando el agente se implemente y se consulte, generará entradas de registro. Por ejemplo, el código
remote_agent = agent_engines.create(
MyAgent(),
requirements=["cloudpickle==3", "google-cloud-logging"],
)
remote_agent.query(input={"hello": "world"})
generará una entrada de registro similar a la siguiente:
stdout o stderr
{
"insertId": "67a3bb3b000cc2df444361ab",
"textPayload": "input: {'hello': 'world'}",
"resource": {
"type": "aiplatform.googleapis.com/ReasoningEngine",
"labels": {
"location": "LOCATION",
"resource_container": "PROJECT_ID",
"reasoning_engine_id": "RESOURCE_ID"
}
},
"timestamp": "2025-02-05T19:25:47.836319Z",
"logName": "projects/PROJECT_ID/logs/aiplatform.googleapis.com%2Freasoning_engine_stdout", # or `*_stderr`
"receiveTimestamp": "2025-02-05T19:25:47.842550772Z"
}
Registro de Python
{
"insertId": "1ek9a2jfqh777z",
"jsonPayload": {"hello": "world"},
"resource": {
"type": "aiplatform.googleapis.com/ReasoningEngine",
"labels": {
"location": "LOCATION",
"resource_container": "PROJECT_ID",
"reasoning_engine_id": "RESOURCE_ID",
}
},
"timestamp": "2025-02-05T20:30:19.348067Z",
"severity": "INFO",
"labels": {
"foo": "bar",
"python_logger": "root",
},
"logName": "projects/PROJECT_ID/logs/LOG_ID",
"trace": "TRACE_ID",
"receiveTimestamp": "2025-01-30T21:38:50.776813191Z"
}
Cliente de Cloud Logging
{
"insertId": "1ek9a2jfqh777z",
"jsonPayload": {"hello": "world"},
"resource": {
"type": "aiplatform.googleapis.com/ReasoningEngine",
"labels": {
"location": "LOCATION",
"resource_container": "PROJECT_ID",
"reasoning_engine_id": "RESOURCE_ID",
}
},
"timestamp": "2025-01-30T21:38:50.776813191Z",
"severity": "INFO",
"labels": {"foo": "bar"},
"logName": "projects/PROJECT_ID/logs/LOG_ID",
"trace": "TRACE_ID",
"receiveTimestamp": "2025-01-30T21:38:50.776813191Z"
}
Ver los registros de un agente
Puedes ver tus entradas de registro con el Explorador de registros:
Para obtener permiso para ver los registros en el Explorador de registros, pide a tu administrador que te conceda el rol Lector de registros (
roles/logging.viewer
) en tu proyecto.Ve al Explorador de registros de la Google Cloud consola:
Selecciona tu Google Cloud proyecto (correspondiente a
PROJECT_ID
) en la parte superior de la página.En Tipo de recurso, selecciona Vertex AI Reasoning Engine.
Crear consultas
Puedes usar el Explorador de registros para crear consultas de forma incremental. Las consultas se suelen crear en función de los siguientes aspectos:
- Cronología: para buscar entradas de registro relevantes en función de la hora
- scope: para buscar entradas de registro relevantes en función de los atributos canónicos.
- Recurso: sepáralo de otros tipos de recursos de tu proyecto.
type
: se muestra como "Vertex AI Reasoning Engine" en el Explorador de registros y"aiplatform.googleapis.com/ReasoningEngine"
en la entrada de registro.labels
: para la ubicación (LOCATION
), el proyectoPROJECT_ID
y el recursoRESOURCE_ID
.
- logName el registro al que pertenece la entrada de registro:
- Las entradas de registro en tiempo de compilación tienen el ID de registro
reasoning_engine_build
. - Las entradas de registro de
stdout
ystderr
tienen los IDs de registroreasoning_engine_stdout
yreasoning_engine_stderr
, respectivamente. - Las entradas de registro de python logging o del cliente de Cloud Logging tendrán IDs de registro personalizados basados en tu código en Escribir registros de un agente.
- Las entradas de registro en tiempo de compilación tienen el ID de registro
- Trazas y intervalos: para los registros cuando se rastrean consultas.
- severity: la gravedad de la entrada de registro.
- insertId: el identificador único de una entrada de registro.
- Recurso: sepáralo de otros tipos de recursos de tu proyecto.
- labels: un mapa de pares clave-valor que proporciona información adicional sobre la entrada de registro. Las etiquetas pueden ser definidas por el usuario o por el sistema, y son útiles para clasificar los registros y facilitar su búsqueda en el Explorador de registros.
- Carga útil: el contenido de la entrada de registro.
A continuación se muestra un ejemplo de consulta de todos los registros INFO
de un agente implementado con RESOURCE_ID
:
resource.labels.reasoning_engine_id=RESOURCE_ID AND
severity=INFO
Puedes verlo en el explorador de registros en
https://console.cloud.google.com/logs/query;query=severity%3DINFO%0Aresource.labels.reasoning_engine_id%3D%22RESOURCE_ID%22;duration=DURATION?project=PROJECT_ID
donde la consulta se ha codificado correctamente como URL y los demás parámetros son los siguientes:
DURATION
: por ejemplo,PT30M
durante los últimos 30 minutos (oPT10M
durante los últimos 10 minutos).PROJECT_ID
: el Google Cloud proyecto.
Para obtener más información, consulta el artículo Crear y guardar consultas con el lenguaje de consultas de registro.
Consultar los registros de un agente
Si quieres consultar los registros de forma programática, tienes dos opciones habituales:
- Lenguaje de consulta estructurado (SQL). Analíticas de registros te permite consultar vistas de registros o vistas de analíticas.
- Las vistas de registro tienen un esquema fijo que corresponde a las entradas de registro.
- Las vistas de Analytics tienen un esquema basado en los resultados de una consulta de SQL.
Python. Llama a la API Cloud Logging a través de la biblioteca de cliente de tu lenguaje de programación (en este caso, Python).
Python
from google.cloud import logging
logging_client = logging.Client(project="PROJECT_ID")
logger = logging_client.logger("LOG_ID") # E.g. "logging_client"
print("Listing entries for logger {}:".format(logger.name))
for entry in logger.list_entries(
filter_="resource.labels.reasoning_engine_id=RESOURCE_ID" # Optional
):
timestamp = entry.timestamp.isoformat()
print("* {}: {}".format(timestamp, entry.payload))
Cada entry
se corresponderá con un LogEntry
.
Para obtener información sobre los argumentos de entrada de logger.list_entries
, consulta la referencia de la API.
SQL
SELECT *
FROM `PROJECT_ID.LOCATION.BUCKET_ID.LOG_VIEW_ID`
SELECT *
FROM `analytics_view.PROJECT_ID.LOCATION.ANALYTICS_VIEW_ID`