Bereitstgestellte Kundenservicemitarbeiter verwalten

Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie Agenten verwalten, die in der verwalteten Laufzeit der Agent Engine bereitgestellt wurden. Bereitstgestellte Kundenservicemitarbeiter sind Ressourcen vom Typ reasoningEngine in Vertex AI.

Bereitstgestellte Kundenservicemitarbeiter auflisten

Listet alle bereitgestellten Kundenservicemitarbeiter für ein bestimmtes Projekt und einen bestimmten Standort auf:

Vertex AI SDK für Python

from vertexai import agent_engines

agent_engines.list()

So filtern Sie die Liste nach display_name:

from vertexai import agent_engines

agent_engines.list(filter='display_name="Demo Langchain Agent"')

REST

Rufen Sie die Methode reasoningEngines.list auf.

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

• PROJECT_ID: ID Ihres GCP-Projekts
• LOCATION: eine unterstützte Region

HTTP-Methode und URL:

GET https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, maximieren Sie eine der folgenden Optionen:

curl (Linux, macOS oder Cloud Shell)

Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto bei der gcloud-Befehlszeile angemeldet haben. Dazu haben Sie gcloud init oder gcloud auth login ausgeführt oder die Cloud Shell genutzt, die Sie automatisch bei der gcloud-Befehlszeile anmeldet. Um herauszufinden, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

Führen Sie folgenden Befehl aus:

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

PowerShell (Windows)

Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto bei der gcloud-Befehlszeile angemeldet haben. Dazu führen Sie gcloud init oder gcloud auth login aus. Um herauszufinden, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

Führen Sie folgenden Befehl aus:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines" | Select-Object -Expand Content

Sie sollten einen erfolgreichen Statuscode (2xx) und eine leere Antwort als Ausgabe erhalten.

Bereitstellen eines Agents

Jeder bereitgestellte Agent hat eine eindeutige RESOURCE_ID-ID. Weitere Informationen finden Sie unter Agent bereitstellen.

Vertex AI SDK für Python

Mit dem folgenden Code können Sie einen bestimmten bereitgestellten Agenten abrufen:

from vertexai import agent_engines

remote_agent = agent_engines.get("RESOURCE_ID")

Alternativ können Sie den voll qualifizierten Ressourcennamen angeben:

from vertexai import agent_engines

remote_agent = agent_engines.get(
"projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/RESOURCE_ID"
)

REST

Rufen Sie die Methode reasoningEngines.get auf.

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

• PROJECT_ID: ID Ihres GCP-Projekts
• LOCATION: eine unterstützte Region
• RESOURCE_ID: die Ressourcen-ID des bereitgestellten Agents

HTTP-Methode und URL:

GET https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/RESOURCE_ID

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, maximieren Sie eine der folgenden Optionen:

curl (Linux, macOS oder Cloud Shell)

Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto bei der gcloud-Befehlszeile angemeldet haben. Dazu haben Sie gcloud init oder gcloud auth login ausgeführt oder die Cloud Shell genutzt, die Sie automatisch bei der gcloud-Befehlszeile anmeldet. Um herauszufinden, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

Führen Sie folgenden Befehl aus:

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

PowerShell (Windows)

Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto bei der gcloud-Befehlszeile angemeldet haben. Dazu führen Sie gcloud init oder gcloud auth login aus. Um herauszufinden, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

Führen Sie folgenden Befehl aus:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/RESOURCE_ID" | Select-Object -Expand Content

Sie sollten einen erfolgreichen Statuscode (2xx) und eine leere Antwort als Ausgabe erhalten.

Bereitstellen eines Agents aktualisieren

Sie können ein oder mehrere Felder des bereitgestellten Agents gleichzeitig aktualisieren. Sie müssen jedoch mindestens eines der zu aktualisierenden Felder angeben. Wie lange die Aktualisierung des bereitgestellten Agents dauert, hängt vom durchgeführten Update ab. In der Regel sollte sie jedoch nur wenige Sekunden bis Minuten in Anspruch nehmen.

Vertex AI SDK für Python

So aktualisieren Sie einen bereitgestellten Agenten (entspricht RESOURCE_NAME) auf einen aktualisierten Agenten (entspricht UPDATED_AGENT):

from vertexai import agent_engines

agent_engines.update(
    resource_name=RESOURCE_NAME,    # Required.
    agent_engine=UPDATED_AGENT,     # Optional.
    requirements=REQUIREMENTS,      # Optional.
    display_name="DISPLAY_NAME",    # Optional.
    description="DESCRIPTION",      # Optional.
    extra_packages=EXTRA_PACKAGES,  # Optional.
)

Die Argumente sind dieselben wie bei der Bereitstellung eines Agents. Weitere Informationen finden Sie in der API-Referenz.

REST

Rufen Sie die Methode reasoningEngines.patch auf und geben Sie einen update_mask an, um anzugeben, welche Felder aktualisiert werden sollen.

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

• PROJECT_ID: ID Ihres GCP-Projekts
• LOCATION: eine unterstützte Region
• RESOURCE_ID: die Ressourcen-ID des bereitgestellten Agents
• update_mask: eine Liste von durch Kommas getrennten Feldern, die aktualisiert werden sollen

HTTP-Methode und URL:

PATCH https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/RESOURCE_ID?update_mask="display_name,description"

JSON-Text anfordern:

{
"displayName": "DISPLAY_NAME",
"description": "DESCRIPTION" 
}

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, maximieren Sie eine der folgenden Optionen:

curl (Linux, macOS oder Cloud Shell)

Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto bei der gcloud-Befehlszeile angemeldet haben. Dazu haben Sie gcloud init oder gcloud auth login ausgeführt oder die Cloud Shell genutzt, die Sie automatisch bei der gcloud-Befehlszeile anmeldet. Um herauszufinden, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

curl -X PATCH \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/RESOURCE_ID?update_mask="display_name,description""

PowerShell (Windows)

Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto bei der gcloud-Befehlszeile angemeldet haben. Dazu führen Sie gcloud init oder gcloud auth login aus. Um herauszufinden, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method PATCH `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/RESOURCE_ID?update_mask="display_name,description"" | Select-Object -Expand Content

Sie sollten einen erfolgreichen Statuscode (2xx) und eine leere Antwort als Ausgabe erhalten.

Bereitstellen eines Kundenservicemitarbeiters löschen

Vertex AI SDK für Python

Wenn Sie bereits eine Instanz des bereitgestellten Agents (als remote_agent) haben, können Sie den folgenden Befehl ausführen:

remote_agent.delete()

Alternativ können Sie agent_engines.delete() aufrufen, um den bereitgestellten Agenten zu löschen, der RESOURCE_NAME entspricht. Gehen Sie dazu so vor:

from vertexai import agent_engines

agent_engines.delete(RESOURCE_NAME)

REST

Rufen Sie die Methode reasoningEngines.delete auf.

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

• PROJECT_ID: ID Ihres GCP-Projekts
• LOCATION: eine unterstützte Region
• RESOURCE_ID: die Ressourcen-ID des bereitgestellten Agents

HTTP-Methode und URL:

DELETE https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/RESOURCE_ID

JSON-Text anfordern:

{
"displayName": "DISPLAY_NAME",
"description": "DESCRIPTION" 
}

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, maximieren Sie eine der folgenden Optionen:

curl (Linux, macOS oder Cloud Shell)

Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto bei der gcloud-Befehlszeile angemeldet haben. Dazu haben Sie gcloud init oder gcloud auth login ausgeführt oder die Cloud Shell genutzt, die Sie automatisch bei der gcloud-Befehlszeile anmeldet. Um herauszufinden, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

curl -X DELETE \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/RESOURCE_ID"

PowerShell (Windows)

Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto bei der gcloud-Befehlszeile angemeldet haben. Dazu führen Sie gcloud init oder gcloud auth login aus. Um herauszufinden, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method DELETE `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/RESOURCE_ID" | Select-Object -Expand Content

Sie sollten einen erfolgreichen Statuscode (2xx) und eine leere Antwort als Ausgabe erhalten.