Mengembangkan dan men-deploy agen di Agent Engine
Halaman ini menunjukkan cara membuat dan men-deploy agen yang menampilkan kurs antara dua mata uang pada tanggal yang ditentukan.
Sebelum memulai
- 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.
-
In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
-
Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.
-
Enable the Vertex AI and Cloud Storage APIs.
-
In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
-
Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.
-
Enable the Vertex AI and Cloud Storage APIs.
Untuk mendapatkan izin yang Anda perlukan untuk menggunakan Agent Engine, minta administrator untuk memberi Anda peran IAM berikut di project Anda:
-
Pengguna Vertex AI (
roles/aiplatform.user
) -
Storage Admin (
roles/storage.admin
)
Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang cara memberikan peran, lihat Mengelola akses ke project, folder, dan organisasi.
Anda mungkin juga bisa mendapatkan izin yang diperlukan melalui peran khusus atau peran bawaan lainnya.
Menginstal dan melakukan inisialisasi Vertex AI SDK untuk Python
Jalankan perintah berikut untuk menginstal Vertex AI SDK untuk Python dan paket lain yang diperlukan:
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]
Mengautentikasi sebagai pengguna
Colab
Jalankan kode berikut:
from google.colab import auth auth.authenticate_user(project_id="PROJECT_ID")
Cloud Shell
Tindakan tidak diperlukan.
Shell Lokal
Jalankan perintah berikut:
gcloud auth application-default login
Jalankan kode berikut untuk mengimpor Agent Engine dan melakukan inisialisasi 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. )
Mengembangkan agen
Pertama, kembangkan alat:
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()
Selanjutnya, buat instance agen:
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],
)
Terakhir, uji agen secara lokal:
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?"
)
Men-deploy agen
Untuk men-deploy agen:
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]"],
)
Tindakan ini akan membuat resource reasoningEngine
di Vertex AI.
Menggunakan agen
Uji agen yang di-deploy dengan mengirim kueri:
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?"
)
Pembersihan
Agar akun Google Cloud Anda tidak dikenai biaya untuk resource yang digunakan di halaman ini, ikuti langkah-langkah berikut.
remote_agent.delete()