Desarrolla e implementa agentes en Agent Engine

En esta página, se muestra cómo crear e implementar un agente que devuelve la tasa de cambio entre dos monedas en una fecha especificada.

Antes de comenzar

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  2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  3. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

  4. Enable the Vertex AI and Cloud Storage APIs.

    Enable the APIs

    5.

  5. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

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  6. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

  7. Enable the Vertex AI and Cloud Storage APIs.

    Enable the APIs

    8.

Para obtener los permisos que necesitas para usar el motor de agentes, pídele a tu administrador que te otorgue los siguientes roles de IAM en tu proyecto:

Para obtener más información sobre cómo otorgar roles, consulta Administra el acceso a proyectos, carpetas y organizaciones.

También puedes obtener los permisos necesarios mediante roles personalizados o cualquier otro rol predefinido.

Instala e inicializa el SDK de Vertex AI para Python

  1. Ejecuta el siguiente comando para instalar el SDK de Vertex AI para Python y otros paquetes necesarios:

    LangGraph 

    pip install --upgrade --quiet google-cloud-aiplatform[agent_engines,langchain]

    LangChain 

    pip install --upgrade --quiet google-cloud-aiplatform[agent_engines,langchain]

    AG2 

    pip install --upgrade --quiet google-cloud-aiplatform[agent_engines,ag2]

  2. Autentícate como usuario

    Colab

    Ejecuta el siguiente código:

    from google.colab import auth

auth.authenticate_user(project_id="PROJECT_ID")

    Cloud Shell

    No se requiere ninguna acción.

    Shell local

    Ejecuta el siguiente comando:

    gcloud auth application-default login

  3. Ejecuta el siguiente código para importar Agent Engine y, luego, inicializar el SDK:

    import vertexai
from vertexai import agent_engines

vertexai.init(
    project="PROJECT_ID",               # Your project ID.
    location="LOCATION",                # Your cloud region.
    staging_bucket="gs://BUCKET_NAME",  # Your staging bucket.
)

Desarrolla un agente

Primero, desarrolla una herramienta:

def get_exchange_rate(
    currency_from: str = "USD",
    currency_to: str = "EUR",
    currency_date: str = "latest",
):
    """Retrieves the exchange rate between two currencies on a specified date."""
    import requests

    response = requests.get(
        f"https://api.frankfurter.app/{currency_date}",
        params={"from": currency_from, "to": currency_to},
    )
    return response.json()

A continuación, crea una instancia de un agente:

LangGraph 

from vertexai.preview.reasoning_engines import LanggraphAgent

agent = LanggraphAgent(
    model="gemini-1.5-flash-001",
    tools=[get_exchange_rate],
    model_kwargs={
        "temperature": 0.28,
        "max_output_tokens": 1000,
        "top_p": 0.95,
    },
)

LangChain 

from vertexai.preview.reasoning_engines import LangchainAgent

agent = LangchainAgent(
    model="gemini-1.5-flash-001",
    tools=[get_exchange_rate],
    model_kwargs={
        "temperature": 0.28,
        "max_output_tokens": 1000,
        "top_p": 0.95,
    },
)

AG2 

from vertexai.preview.reasoning_engines import AG2Agent

agent = AG2Agent(
    model="gemini-1.5-flash-001",
    runnable_name="Get Exchange Rate Agent",
    tools=[get_exchange_rate],
)

Por último, prueba el agente de forma local:

LangGraph 

agent.query(input={"messages": [
    ("user", "What's the exchange rate from US dollars to Swedish currency?"),
]})

LangChain 

agent.query(
    input="What's the exchange rate from US dollars to Swedish currency?"
)

AG2 

agent.query(
    input="What's the exchange rate from US dollars to Swedish currency?"
)

Implementa un agente

Para implementar el agente, haz lo siguiente:

LangGraph 

remote_agent = agent_engines.create(
    agent,
    requirements=["google-cloud-aiplatform[agent_engines,langchain]"],
)

LangChain 

remote_agent = agent_engines.create(
    agent,
    requirements=["google-cloud-aiplatform[agent_engines,langchain]"],
)

AG2 

remote_agent = agent_engines.create(
    agent,
    requirements=["google-cloud-aiplatform[agent_engines,ag2]"],
)

Esto crea un recurso reasoningEngine en Vertex AI.

Usa un agente

Para probar el agente implementado, envía una consulta:

LangGraph 

remote_agent.query(input={"messages": [
    ("user", "What's the exchange rate from US dollars to Swedish currency?"),
]})

LangChain 

remote_agent.query(
    input="What's the exchange rate from US dollars to Swedish currency?"
)

AG2 

remote_agent.query(
    input="What's the exchange rate from US dollars to Swedish currency?"
)

Limpia

Para evitar que se apliquen cargos a tu Google Cloud cuenta por los recursos que usaste en esta página, sigue estos pasos. 

remote_agent.delete()

¿Qué sigue?