Développer et déployer des agents sur Vertex AI Agent Engine

Cette page explique comment créer et déployer un agent qui renvoie le taux de change entre deux devises à une date donnée, à l'aide des frameworks d'agents suivants :

Avant de commencer

  1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.
  2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Roles required to select or create a project

    • Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
    • Create a project: To create a project, you need the Project Creator (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

    Go to project selector

  3. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

  4. Enable the Vertex AI and Cloud Storage APIs.

    Roles required to enable APIs

    To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

    Enable the APIs

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

    Roles required to select or create a project

    • Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
    • Create a project: To create a project, you need the Project Creator (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

    Go to project selector

  6. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

  7. Enable the Vertex AI and Cloud Storage APIs.

    Roles required to enable APIs

    To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

    Enable the APIs

  8. Pour obtenir les autorisations nécessaires à l'utilisation de Vertex AI Agent Engine, demandez à votre administrateur de vous accorder les rôles IAM suivants sur votre projet :

    Pour en savoir plus sur l'attribution de rôles, consultez Gérer l'accès aux projets, aux dossiers et aux organisations.

    Vous pouvez également obtenir les autorisations requises avec des rôles personnalisés ou d'autres rôles prédéfinis.

    Installer et initialiser le SDK Vertex AI pour Python

    1. Exécutez la commande suivante pour installer le SDK Vertex AI pour Python et les autres packages requis :

      ADK

      pip install --upgrade --quiet google-cloud-aiplatform[agent_engines,adk]>=1.112

      LangGraph

      pip install --upgrade --quiet google-cloud-aiplatform[agent_engines,langchain]>=1.112

      LangChain

      pip install --upgrade --quiet google-cloud-aiplatform[agent_engines,langchain]>=1.112

      AG2

      pip install --upgrade --quiet google-cloud-aiplatform[agent_engines,ag2]>=1.112

      LlamaIndex

      pip install --upgrade --quiet google-cloud-aiplatform[agent_engines,llama_index]>=1.112
    2. S'authentifier en tant qu'utilisateur

      Colab

      Exécutez le code suivant :

      from google.colab import auth
      
      auth.authenticate_user(project_id="PROJECT_ID")
      

      Cloud Shell

      Aucune action n'est requise.

      Shell local

      Exécutez la commande suivante :

      gcloud auth application-default login
    3. Exécutez le code suivant pour importer Vertex AI Agent Engine et initialiser le SDK :

      import vertexai
      
      client = vertexai.Client(
          project="PROJECT_ID",               # Your project ID.
          location="LOCATION",                # Your cloud region.
      )
      

      Où :

    Développer un agent

    Commencez par développer un outil :

    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()
    

    Instanciez ensuite un agent :

    ADK

    from google.adk.agents import Agent
    from vertexai import agent_engines
    
    agent = Agent(
        model="gemini-2.0-flash",
        name='currency_exchange_agent',
        tools=[get_exchange_rate],
    )
    
    app = agent_engines.AdkApp(agent=agent)
    

    LangGraph

    from vertexai import agent_engines
    
    agent = agent_engines.LanggraphAgent(
        model="gemini-2.0-flash",
        tools=[get_exchange_rate],
        model_kwargs={
            "temperature": 0.28,
            "max_output_tokens": 1000,
            "top_p": 0.95,
        },
    )
    

    LangChain

    from vertexai import agent_engines
    
    agent = agent_engines.LangchainAgent(
        model="gemini-2.0-flash",
        tools=[get_exchange_rate],
        model_kwargs={
            "temperature": 0.28,
            "max_output_tokens": 1000,
            "top_p": 0.95,
        },
    )
    

    AG2

    from vertexai import agent_engines
    
    agent = agent_engines.AG2Agent(
        model="gemini-2.0-flash",
        runnable_name="Get Exchange Rate Agent",
        tools=[get_exchange_rate],
    )
    

    LlamaIndex

    from vertexai.preview import reasoning_engines
    
    def runnable_with_tools_builder(model, runnable_kwargs=None, **kwargs):
        from llama_index.core.query_pipeline import QueryPipeline
        from llama_index.core.tools import FunctionTool
        from llama_index.core.agent import ReActAgent
    
        llama_index_tools = []
        for tool in runnable_kwargs.get("tools"):
            llama_index_tools.append(FunctionTool.from_defaults(tool))
        agent = ReActAgent.from_tools(llama_index_tools, llm=model, verbose=True)
        return QueryPipeline(modules = {"agent": agent})
    
    agent = reasoning_engines.LlamaIndexQueryPipelineAgent(
        model="gemini-2.0-flash",
        runnable_kwargs={"tools": [get_exchange_rate]},
        runnable_builder=runnable_with_tools_builder,
    )
    

    Enfin, testez l'agent localement :

    ADK

    async for event in app.async_stream_query(
        user_id="USER_ID",
        message="What is the exchange rate from US dollars to SEK today?",
    ):
        print(event)
    
    • USER_ID : choisissez votre propre ID utilisateur (128 caractères maximum). Exemple :user-123

    LangGraph

    agent.query(input={"messages": [
        ("user", "What is the exchange rate from US dollars to SEK today?"),
    ]})
    

    LangChain

    agent.query(
        input="What is the exchange rate from US dollars to SEK today?"
    )
    

    AG2

    agent.query(
        input="What is the exchange rate from US dollars to SEK today?"
    )
    

    LlamaIndex

    agent.query(
        input="What is the exchange rate from US dollars to SEK today?"
    )
    

    Déployer un agent

    Pour déployer l'agent :

    ADK

    remote_agent = client.agent_engines.create(
        agent=app,
        config={
            "requirements": ["google-cloud-aiplatform[agent_engines,adk]"],
        }
    )
    

    LangGraph

    remote_agent = client.agent_engines.create(
        agent,
        config={
            "requirements": ["google-cloud-aiplatform[agent_engines,langchain]"],
        },
    )
    

    LangChain

    remote_agent = client.agent_engines.create(
        agent,
        config={
            "requirements": ["google-cloud-aiplatform[agent_engines,langchain]"],
        },
    )
    

    AG2

    from vertexai import agent_engines
    
    remote_agent = agent_engines.create(
        agent,
        config={
            "requirements": ["google-cloud-aiplatform[agent_engines,ag2]"],
        },
    )
    

    LlamaIndex

    from vertexai import agent_engines
    
    remote_agent = agent_engines.create(
        agent,
        config={
            "requirements": ["google-cloud-aiplatform[agent_engines,llama_index]"],
        },
    )
    

    Cela crée une ressource reasoningEngine dans Vertex AI.

    Utiliser un agent

    Testez l'agent déployé en envoyant une requête :

    ADK

    async for event in remote_agent.async_stream_query(
        user_id="USER_ID",
        message="What is the exchange rate from US dollars to SEK today?",
    ):
        print(event)
    

    USER_ID correspond à l'ID utilisateur que vous avez défini lors du test de l'agent en local. Exemple :currency-exchange

    LangGraph

    remote_agent.query(input={"messages": [
        ("user", "What is the exchange rate from US dollars to SEK today?"),
    ]})
    

    LangChain

    remote_agent.query(
        input="What is the exchange rate from US dollars to SEK today?"
    )
    

    AG2

    remote_agent.query(
        input="What is the exchange rate from US dollars to SEK today?"
    )
    

    LlamaIndex

    remote_agent.query(
        input="What is the exchange rate from US dollars to SEK today?"
    )
    

    Effectuer un nettoyage

    Pour éviter que les ressources utilisées dans cette démonstration soient facturées sur votre compte Google Cloud , procédez comme suit :

    remote_agent.delete(force=True)
    

    Étapes suivantes