Vertex AI Agent Engine (antes conocido como LangChain en Vertex AI o Vertex AI Reasoning Engine) es un servicio Google Cloud completamente administrado que permite a los desarrolladores implementar, administrar y escalar agentes de IA en producción. Agent Engine controla la infraestructura para escalar agentes en producción, de modo que puedas enfocarte en crear aplicaciones inteligentes y eficaces. Vertex AI Agent Engine ofrece lo siguiente:
Completamente administrado: Implementa y escala agentes con un entorno de ejecución administrado que proporciona funciones de seguridad sólidas, como el cumplimiento de VPC-SC y capacidades de administración de extremo a extremo integrales. Obtén acceso de CRUD a las aplicaciones de varios agentes que usan Google Cloud Trace (compatible con OpenTelemetry) para la supervisión del rendimiento y el registro. Para obtener más información, consulta Cómo implementar un agente.
Calidad y evaluación: Garantiza la calidad de los agentes con el servicio integrado de evaluación rápida de Vertex AI.
Desarrollo simplificado: Agent Engine abstrae las tareas de bajo nivel, como el desarrollo del servidor de aplicaciones y la configuración de la autenticación y el IAM, lo que te permite enfocarte en las capacidades únicas de tu agente, como su comportamiento, sus herramientas y sus parámetros de modelo. Además, tus agentes pueden usar cualquiera de los modelos y herramientas, como las llamadas a función, en Vertex AI.
Independiente de frameworks: Disfruta de la flexibilidad cuando implementes agentes que compilas con diferentes frameworks de Python, incluidos LangGraph, Langchain, AG2 y CrewAI. Si ya tienes un agente existente, puedes adaptarlo para que se ejecute en Agent Engine con la plantilla personalizada de nuestro SDK. De lo contrario, puedes desarrollar un agente desde cero con una de las plantillas específicas del framework que proporcionamos.
Casos de uso
Para obtener información sobre Agent Engine con ejemplos de extremo a extremo, consulta los siguientes recursos:
Crea e implementa en Agent Engine
Nota: Para obtener una experiencia de desarrollo y de implementación optimizada y basada en IDE con Agent Engine, considera el agent-starter-pack. Proporciona plantillas listas para usar, una IU integrada para la experimentación y simplifica la implementación, las operaciones, la evaluación, la personalización y la observabilidad.
El flujo de trabajo para compilar un agente en Agent Engine es el siguiente:
| Pasos | Descripción |
|---|---|
| 1. Configura el entorno | Configura tu proyecto de Google e instala la versión más reciente del SDK de Vertex AI para Python. |
| 2. Desarrolla un agente | Desarrolla un agente que se pueda implementar en Agent Engine. |
| 3. Implementa el agente | Implementa el agente en el entorno de ejecución administrado de Agent Engine. |
| 4. Cómo usar el agente | Envía una solicitud a la API para consultar al agente. |
| 5. Administra el agente implementado | Administra y borra los agentes que implementaste en Agent Engine. |
Los pasos se ilustran en el siguiente diagrama:
Seguridad empresarial
Agent Engine admite los Controles del servicio de VPC para fortalecer la seguridad de los datos y mitigar los riesgos de robo de datos. Cuando se configuran los Controles del servicio de VPC, el agente implementado retiene el acceso seguro a las APIs y los servicios de Google, como la API de BigQuery, la API de Administrador de Cloud SQL y la API de Vertex AI, lo que garantiza un funcionamiento sin problemas dentro del perímetro definido. De manera fundamental, los Controles del servicio de VPC bloquean de forma eficaz todo el acceso a Internet público, confinan el movimiento de datos a los límites de tu red autorizada y mejoran significativamente tu postura de seguridad empresarial.
Precios
Los precios se basan en los recursos de procesamiento (horas de CPU virtual) y memoria (horas de GiB) que usan los agentes que se implementan en el entorno de ejecución administrado de Agent Engine.
| Producto | ID de SKU | Precio |
|---|---|---|
| CPU virtual de ReasoningEngine | 8A55-0B95-B7DC | USD 0.0994 por vCPU-hora |
| Memoria de ReasoningEngine | 0B45-6103-6EC1 | USD 0.0105 por GiB-h |
Para obtener más información, consulta Precios.