排解程式碼執行問題

本節說明使用 Agent Engine 程式碼執行時的常見問題和解決方案。

沙箱建立問題

  • 權限錯誤：如果在建立沙箱時發生錯誤，請確認 Google Cloud 專案具有 Vertex AI 使用者(roles/aiplatform.user) Identity and Access Management (IAM) 角色。

  • 專案 ID 或位置無效：確認程式碼中使用的 PROJECT_ID 和 LOCATION 變數正確且受支援。如需支援的區域清單，請參閱「支援的區域」。

  • 未建立 Agent Engine：建立沙箱前，請確認 Agent Engine 執行個體已成功建立。agent_engine.create()方法必須順利完成，不得發生錯誤。

程式碼執行問題

  • 程式碼錯誤：查看 execute_code 回應中的 stderr 輸出內容，找出程式碼中的語法錯誤、執行階段例外狀況或邏輯瑕疵。

  • 檔案 I/O 問題：

    • 找不到檔案：請確保程式碼中正確參照 input_data 陣列的 files 內指定的所有輸入檔案。程式碼會在與檔案相同的資料夾中執行，且無法存取其他資料夾。

    • 未產生輸出檔案：檢查程式碼是否寫入預期的輸出檔案名稱，以及是否有任何錯誤導致檔案無法建立或寫入。

    • 大小限制：檔案大小上限為 100 MB。

  • 狀態持續性：如果程式碼依賴先前的狀態，請確認後續呼叫使用相同的 sandbox_name。此外，請確認沙箱未過期。

  • 逾時：程式碼執行時間超過 300 秒就會逾時。 建議您最佳化程式碼以提升效能，或將複雜的工作細分為較小且易於管理的步驟。

沙箱管理與清除

  • 找不到要刪除的沙箱：如果無法刪除沙箱，請確認使用的 sandbox_name 正確無誤，且沙箱仍存在。

  • 找不到要刪除的代理引擎：與沙箱類似，嘗試刪除代理引擎時，請驗證 agent_engine_name。

  • 資源配額：如果您建立大量沙箱或經常執行作業，可能會遇到資源配額限制。檢查專案的 Vertex AI 服務配額，並視需要申請調高配額。如需 Agent Engine 配額清單，請參閱「配額」。