Développer et déployer des agents sur Agent Engine

Cette page explique comment créer et déployer un agent qui renvoie le taux de change entre deux devises à une date spécifiée.

Avant de commencer

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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.

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    8.

Pour obtenir les autorisations nécessaires pour utiliser 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 la page Gérer l'accès aux projets, aux dossiers et aux organisations.

Vous pouvez également obtenir les autorisations requises via 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:

    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. 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.

    Interface système locale

    Exécutez la commande suivante :

    gcloud auth application-default login

  3. Exécutez le code suivant pour importer Agent Engine et initialiser le 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.
)

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:

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],
)

Enfin, testez l'agent en 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?"
)

Déployer un agent

Pour déployer l'agent:

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]"],
)

Une ressource reasoningEngine est alors créée dans Vertex AI.

Utiliser un agent

Testez l'agent déployé en envoyant une requête:

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?"
)

Effectuer un nettoyage

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

remote_agent.delete()

Étape suivante