배포된 상담사 관리

이 페이지에서는 Agent Engine 관리 런타임에 배포된 에이전트를 관리하는 방법을 설명합니다. 배포된 에이전트는 Vertex AI에서 reasoningEngine 유형의 리소스입니다.

배포된 에이전트 나열

특정 프로젝트 및 위치에 배포된 모든 상담사를 나열합니다.

Python용 Vertex AI SDK

from vertexai import agent_engines

agent_engines.list()

display_name로 목록을 필터링하는 방법은 다음과 같습니다.

from vertexai import agent_engines

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

REST

reasoningEngines.list 메서드를 호출합니다.

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

• PROJECT_ID: GCP 프로젝트 ID
• LOCATION: 지원되는 리전

HTTP 메서드 및 URL:

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

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 펼칩니다.

cURL(Linux, macOS, Cloud Shell)

참고: 다음 명령어는 gcloud init 또는 gcloud auth login을 실행하거나 gcloud CLI에 자동으로 로그인하는 Cloud Shell을 사용하여 사용자 계정으로 gcloud CLI에 로그인했다고 가정합니다. gcloud auth list를 실행하면 현재 활성 계정을 확인할 수 있습니다.

다음 명령어를 실행합니다.

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)

참고: 다음 명령어는 gcloud init 또는 gcloud auth login을 실행하여 사용자 계정으로 gcloud CLI에 로그인했다고 가정합니다. gcloud auth list를 실행하면 현재 활성 계정을 확인할 수 있습니다.

다음 명령어를 실행합니다.

$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

성공 상태 코드(2xx)와 빈 응답을 받게 됩니다.

배포된 에이전트 가져오기

배포된 각 상담사에는 고유한 RESOURCE_ID 식별자가 있습니다. 자세한 내용은 에이전트 배포를 참고하세요.

Python용 Vertex AI SDK

다음 코드를 사용하면 특정 배포된 에이전트를 가져올 수 있습니다.

from vertexai import agent_engines

remote_agent = agent_engines.get("RESOURCE_ID")

또는 정규화된 리소스 이름을 제공할 수 있습니다.

from vertexai import agent_engines

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

REST

reasoningEngines.get 메서드를 호출합니다.

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

• PROJECT_ID: GCP 프로젝트 ID
• LOCATION: 지원되는 리전
• RESOURCE_ID: 배포된 에이전트의 리소스 ID입니다.

HTTP 메서드 및 URL:

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

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 펼칩니다.

cURL(Linux, macOS, Cloud Shell)

참고: 다음 명령어는 gcloud init 또는 gcloud auth login을 실행하거나 gcloud CLI에 자동으로 로그인하는 Cloud Shell을 사용하여 사용자 계정으로 gcloud CLI에 로그인했다고 가정합니다. gcloud auth list를 실행하면 현재 활성 계정을 확인할 수 있습니다.

다음 명령어를 실행합니다.

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)

참고: 다음 명령어는 gcloud init 또는 gcloud auth login을 실행하여 사용자 계정으로 gcloud CLI에 로그인했다고 가정합니다. gcloud auth list를 실행하면 현재 활성 계정을 확인할 수 있습니다.

다음 명령어를 실행합니다.

$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

성공 상태 코드(2xx)와 빈 응답을 받게 됩니다.

배포된 에이전트 업데이트

배포된 상담사의 하나 이상의 필드를 동시에 업데이트할 수 있지만 업데이트할 필드 중 하나 이상을 지정해야 합니다. 배포된 상담사를 업데이트하는 데 걸리는 시간은 실행되는 업데이트에 따라 다르지만 일반적으로 몇 초에서 몇 분 정도 걸립니다.

Python용 Vertex AI SDK

배포된 에이전트 (RESOURCE_NAME에 해당)를 업데이트된 에이전트 (UPDATED_AGENT에 해당)로 업데이트하려면 다음 단계를 따르세요.

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.
)

인수는 상담사를 배포할 때와 동일합니다. 자세한 내용은 API 참조를 참고하세요.

REST

reasoningEngines.patch 메서드를 호출하고 update_mask를 제공하여 업데이트할 필드를 지정합니다.

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

• PROJECT_ID: GCP 프로젝트 ID
• LOCATION: 지원되는 리전
• RESOURCE_ID: 배포된 에이전트의 리소스 ID
• update_mask: 업데이트할 필드의 쉼표로 구분된 목록

HTTP 메서드 및 URL:

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

JSON 요청 본문:

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

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 펼칩니다.

cURL(Linux, macOS, Cloud Shell)

참고: 다음 명령어는 gcloud init 또는 gcloud auth login을 실행하거나 gcloud CLI에 자동으로 로그인하는 Cloud Shell을 사용하여 사용자 계정으로 gcloud CLI에 로그인했다고 가정합니다. gcloud auth list를 실행하면 현재 활성 계정을 확인할 수 있습니다.

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.

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)

참고: 다음 명령어는 gcloud init 또는 gcloud auth login을 실행하여 사용자 계정으로 gcloud CLI에 로그인했다고 가정합니다. gcloud auth list를 실행하면 현재 활성 계정을 확인할 수 있습니다.

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.

$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

성공 상태 코드(2xx)와 빈 응답을 받게 됩니다.

배포된 에이전트 삭제

Python용 Vertex AI SDK

이미 배포된 에이전트의 기존 인스턴스(remote_agent)가 있는 경우 다음 명령어를 실행할 수 있습니다.

remote_agent.delete()

또는 다음과 같이 agent_engines.delete()를 호출하여 RESOURCE_NAME에 해당하는 배포된 에이전트를 삭제할 수 있습니다.

from vertexai import agent_engines

agent_engines.delete(RESOURCE_NAME)

REST

reasoningEngines.delete 메서드를 호출합니다.

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

• PROJECT_ID: GCP 프로젝트 ID
• LOCATION: 지원되는 리전
• RESOURCE_ID: 배포된 에이전트의 리소스 ID입니다.

HTTP 메서드 및 URL:

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

JSON 요청 본문:

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

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 펼칩니다.

cURL(Linux, macOS, Cloud Shell)

참고: 다음 명령어는 gcloud init 또는 gcloud auth login을 실행하거나 gcloud CLI에 자동으로 로그인하는 Cloud Shell을 사용하여 사용자 계정으로 gcloud CLI에 로그인했다고 가정합니다. gcloud auth list를 실행하면 현재 활성 계정을 확인할 수 있습니다.

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.

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)

참고: 다음 명령어는 gcloud init 또는 gcloud auth login을 실행하여 사용자 계정으로 gcloud CLI에 로그인했다고 가정합니다. gcloud auth list를 실행하면 현재 활성 계정을 확인할 수 있습니다.

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.

$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

성공 상태 코드(2xx)와 빈 응답을 받게 됩니다.