배포된 에이전트 관리

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

배포된 에이전트 나열

특정 프로젝트 및 위치에 배포된 모든 상담사를 나열합니다.

콘솔

프리뷰

이 기능에는 서비스별 약관의 일반 서비스 약관 섹션에 있는 'GA 이전 제공 서비스 약관'이 적용됩니다. GA 이전 기능은 '있는 그대로' 제공되며 지원이 제한될 수 있습니다. 자세한 내용은 출시 단계 설명을 참조하세요.

1. Google Cloud 콘솔에서 Vertex AI Agent Engine 페이지로 이동합니다.
   

   Agent Engine으로 이동

선택한 프로젝트에 속하는 배포된 에이전트가 목록에 표시됩니다. 필터 필드를 사용하여 지정된 열을 기준으로 목록을 필터링할 수 있습니다.

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 에이전트에는 고유한 RESOURCE_ID 식별자가 있습니다. 자세한 내용은 에이전트 배포를 참조하세요.

콘솔

프리뷰

이 기능에는 서비스별 약관의 일반 서비스 약관 섹션에 있는 'GA 이전 제공 서비스 약관'이 적용됩니다. GA 이전 기능은 '있는 그대로' 제공되며 지원이 제한될 수 있습니다. 자세한 내용은 출시 단계 설명을 참조하세요.

1. Google Cloud 콘솔에서 Vertex AI Agent Engine 페이지로 이동합니다.
   

   Agent Engine으로 이동

   선택한 프로젝트에 속하는 배포된 에이전트가 목록에 표시됩니다. 필터 필드를 사용하여 지정된 열을 기준으로 목록을 필터링할 수 있습니다.

2. 지정된 에이전트의 이름을 클릭합니다. 에이전트의 측정항목 페이지가 열립니다.

3. (선택사항) 에이전트의 배포 세부정보를 보려면 배포 세부정보를 클릭합니다. 배포 세부정보 창이 열립니다. 창을 닫으려면 완료를 클릭합니다.

4. (선택사항) 에이전트의 query 및 streamQuery URL을 보려면 API URL을 클릭합니다. API URL 창이 열립니다. 창을 닫으려면 완료를 클릭합니다.

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_OR_NUMBER/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 출시 버전의 리소스 ID

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

콘솔

프리뷰

이 기능에는 서비스별 약관의 일반 서비스 약관 섹션에 있는 'GA 이전 제공 서비스 약관'이 적용됩니다. GA 이전 기능은 '있는 그대로' 제공되며 지원이 제한될 수 있습니다. 자세한 내용은 출시 단계 설명을 참조하세요.

1. Google Cloud 콘솔에서 Vertex AI Agent Engine 페이지로 이동합니다.
   

   Agent Engine으로 이동

2. 지정된 에이전트의 경우 추가 작업 메뉴()를 클릭합니다.

3. 수정을 클릭합니다. 에이전트의 수정 창이 열립니다.

4. 에이전트의 표시 이름 또는 설명을 수정합니다.

5. 저장을 클릭합니다.

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 에이전트를 배포할 때와 동일합니다. 자세한 내용은 API 참조를 참조하세요.

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 출시 버전의 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

Vertex AI Agent Engine 관리형 런타임에서 배포된 에이전트를 삭제합니다.

콘솔

프리뷰

이 기능에는 서비스별 약관의 일반 서비스 약관 섹션에 있는 'GA 이전 제공 서비스 약관'이 적용됩니다. GA 이전 기능은 '있는 그대로' 제공되며 지원이 제한될 수 있습니다. 자세한 내용은 출시 단계 설명을 참조하세요.

1. Google Cloud 콘솔에서 Vertex AI Agent Engine 페이지로 이동합니다.
   

   Agent Engine으로 이동

2. 지정된 에이전트의 경우 추가 작업 메뉴()를 클릭합니다.

3. 삭제를 클릭합니다.

4. 에이전트 삭제를 클릭합니다.

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 출시 버전의 리소스 ID

HTTP 메서드 및 URL:

DELETE 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 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)

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 DELETE `
    -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.

다음 단계

• 에이전트 사용
• 배포된 에이전트 관리 문제 해결