A partir de 29 de abril de 2025, os modelos Gemini 1.5 Pro e Gemini 1.5 Flash não estarão disponíveis em projetos que não os usaram antes, incluindo novos projetos. Para mais detalhes, consulte Versões e ciclo de vida do modelo.

Esta página foi traduzida pela API Cloud Translation.

Gerenciar agentes implantados

Nesta página, descrevemos como gerenciar agentes implantados no ambiente de execução gerenciado do Vertex AI Agent Engine. Os agentes implantados são recursos do tipo reasoningEngine na Vertex AI.

Listar agentes implantados

Listar todos os agentes implantados em um determinado projeto e local:

Console

No console Google Cloud , acesse a página Vertex AI Agent Engine.

Acessar o Agent Engine

Os agentes implantados que fazem parte do projeto selecionado aparecem na lista. Use o campo Filtro para filtrar a lista pela coluna especificada.

SDK da Vertex AI para Python

from vertexai import agent_engines

agent_engines.list()

Para filtrar a lista por display_name:

from vertexai import agent_engines

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

REST

Chame o método reasoningEngines.list.

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

PROJECT_ID: ID do projeto do GCP
LOCATION: uma região compatível

Método HTTP e URL:

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

Para enviar a solicitação, expanda uma destas opções:

curl (Linux, macOS ou Cloud Shell)

Observação: o comando a seguir pressupõe que você fez login na CLI gcloud com sua conta de usuário executando gcloud init ou gcloud auth login, ou usando o Cloud Shell, que faz login automaticamente na CLI gcloud. . É possível verificar a conta ativa atual executando gcloud auth list.

execute o seguinte comando:

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)

Observação: o comando a seguir pressupõe que você fez login na CLI gcloud com sua conta de usuário executando gcloud init ou gcloud auth login . É possível verificar a conta ativa atual executando gcloud auth list.

execute o seguinte comando:

$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

Você receberá um código de status bem-sucedido (2xx) e uma resposta vazia.

Receber um agente implantado

Cada agente implantado tem um identificador RESOURCE_ID exclusivo. Para saber mais, consulte Implantar um agente.

Console

No console Google Cloud , acesse a página Vertex AI Agent Engine.

Acessar o Agent Engine

Os agentes implantados que fazem parte do projeto selecionado aparecem na lista. Use o campo Filtro para filtrar a lista pela coluna especificada.
Clique no nome do agente especificado. A página Métricas do agente é aberta.
(Opcional) Para ver os detalhes da implantação do agente, clique em Detalhes da implantação. O painel Detalhes da implantação será aberto. Para fechar o painel, clique em Concluído.
(Opcional) Para conferir os URLs query e streamQuery do agente, clique em URLs da API. O painel URLs da API será aberto. Para fechar o painel, clique em Concluído.

SDK da Vertex AI para Python

O código a seguir permite receber um agente implantado específico:

from vertexai import agent_engines

remote_agent = agent_engines.get("RESOURCE_ID")

Como alternativa, forneça o nome completo do recurso:

from vertexai import agent_engines

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

REST

Chame o método reasoningEngines.get.

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

PROJECT_ID: ID do projeto do GCP
LOCATION: uma região compatível
RESOURCE_ID: o ID do recurso do agente implantado

Método HTTP e URL:

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

Para enviar a solicitação, expanda uma destas opções:

curl (Linux, macOS ou Cloud Shell)

execute o seguinte comando:

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)

execute o seguinte comando:

$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

Você receberá um código de status bem-sucedido (2xx) e uma resposta vazia.

Atualizar um agente implantado

É possível atualizar um ou mais campos do agente implantado ao mesmo tempo, mas é necessário especificar pelo menos um dos campos a serem atualizados. O tempo necessário para atualizar o agente implantado depende da atualização que está sendo realizada, mas geralmente leva de alguns segundos a alguns minutos.

Console

No console Google Cloud , acesse a página Vertex AI Agent Engine.

Acessar o Agent Engine
No agente especificado, clique no menu mais ações ().
Clique em Editar. O painel Editar do agente é aberto.
Edite o Nome de exibição ou a Descrição do agente.
Clique em Salvar.

SDK da Vertex AI para Python

Para atualizar um agente implantado (correspondente a RESOURCE_NAME) para um agente atualizado (correspondente a 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.
)

Os argumentos são os mesmos de quando você implanta um agente. Confira os detalhes na referência da API.

REST

Chame o método reasoningEngines.patch e forneça um update_mask para especificar quais campos serão atualizados.

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

PROJECT_ID: ID do projeto do GCP
LOCATION: uma região compatível
RESOURCE_ID: o ID do recurso do agente implantado
update_mask: uma lista de campos separados por vírgulas a serem atualizados

Método HTTP e URL:

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

Corpo JSON da solicitação:

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

Para enviar a solicitação, expanda uma destas opções:

curl (Linux, macOS ou Cloud Shell)

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:

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)

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:

$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

Você receberá um código de status bem-sucedido (2xx) e uma resposta vazia.

Excluir um agente implantado

Excluir um agente implantado do ambiente de execução gerenciado do Vertex AI Agent Engine.

Console

No console Google Cloud , acesse a página Vertex AI Agent Engine.

Acessar o Agent Engine
No agente especificado, clique no menu mais ações ().
Clique em Excluir.
Clique em Excluir agente.

SDK da Vertex AI para Python

Se você já tiver uma instância do agente implantado (como remote_agent), execute o seguinte comando:

remote_agent.delete()

Como alternativa, chame agent_engines.delete() para excluir o agente implantado correspondente a RESOURCE_NAME da seguinte maneira:

from vertexai import agent_engines

agent_engines.delete(RESOURCE_NAME)

REST

Chame o método reasoningEngines.delete.

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

PROJECT_ID: ID do projeto do GCP
LOCATION: uma região compatível
RESOURCE_ID: o ID do recurso do agente implantado

Método HTTP e URL:

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

Para enviar a solicitação, expanda uma destas opções:

curl (Linux, macOS ou Cloud Shell)

execute o seguinte comando:

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

PowerShell (Windows)

execute o seguinte comando:

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

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

Você receberá um código de status bem-sucedido (2xx) e uma resposta vazia.

Gerenciar agentes implantados Mantenha tudo organizado com as coleções Salve e categorize o conteúdo com base nas suas preferências.

Listar agentes implantados

Console

SDK da Vertex AI para Python

REST

curl (Linux, macOS ou Cloud Shell)

PowerShell (Windows)

Receber um agente implantado

Console

SDK da Vertex AI para Python

REST

curl (Linux, macOS ou Cloud Shell)

PowerShell (Windows)

Atualizar um agente implantado

Console

SDK da Vertex AI para Python

REST

curl (Linux, macOS ou Cloud Shell)

PowerShell (Windows)

Excluir um agente implantado

Console

SDK da Vertex AI para Python

REST

curl (Linux, macOS ou Cloud Shell)

PowerShell (Windows)

A seguir

Gerenciar agentes implantados