Résoudre les problèmes à l'aide d'un agent

Ce document explique comment résoudre les erreurs que vous pouvez rencontrer lors de l'utilisation d'un agent.

Les schémas d'opération sont vides.

Si votre agent renvoie une liste vide à partir de .operation_schemas(), cela peut être dû à l'un des problèmes suivants :

Échec de la génération d'un schéma lors de la création de l'agent

Problème :

Lorsque vous déployez votre agent, vous recevez un avertissement semblable à celui-ci :

WARNING:vertexai.agent_engines:failed to generate schema: issubclass() arg 1 must be a class

Cause possible :

Cet avertissement peut s'afficher si vous déployez un agent à l'aide du modèle LangchainAgent prédéfini sur une version de google-cloud-aiplatform antérieure à 1.49.0. Pour vérifier quelle version vous utilisez, exécutez la commande suivante dans le terminal :

pip show google-cloud-aiplatform

Solution recommandée :

Exécutez la commande suivante dans votre terminal pour mettre à jour votre package google-cloud-aiplatform :

pip install google-cloud-aiplatform --upgrade

Après avoir mis à jour votre package google-cloud-aiplatform, exécutez la commande suivante pour vérifier que sa version est 1.49.0 ou ultérieure :

pip show google-cloud-aiplatform

Si vous êtes dans une instance de notebook (par exemple, Jupyter, Colab ou Workbench), vous devrez peut-être redémarrer votre environnement d'exécution pour utiliser le package mis à jour. Après avoir vérifié que la version de google-cloud-aiplatform est 1.49.0 ou ultérieure, essayez à nouveau de déployer votre agent.

Erreur PermissionDenied lors de l'interrogation de votre agent

Votre requête peut échouer si vous ne disposez pas des autorisations requises.

Autorisations des extensions Vertex AI

Problème

Vous pouvez recevoir une erreur PermissionDenied semblable à celle-ci :

Permission 'aiplatform.extensions.get' denied on resource
'//aiplatform.googleapis.com/projects/{PROJECT_ID}/locations/{LOCATION}/extensions/
{EXTENSION}' (or it may not exist). [reason: "IAM_PERMISSION_DENIED"
domain: "aiplatform.googleapis.com"
metadata {
  key: "permission"
  value: "aiplatform.extensions.get"
}
metadata {
  key: "resource"
  value: "projects/{PROJECT_ID}/locations/{LOCATION}/extensions/{EXTENSION}"
}
]

Votre agent ne dispose pas des autorisations Vertex AI Extensions. Pour utiliser les extensions Vertex AI avec Vertex AI Agent Engine, accordez le rôle Utilisateur Vertex AI (roles/aiplatform.user) au compte de service de l'identité de votre agent. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'identité et les autorisations de votre agent.

Autorisations LLM

Problème :

Vous pouvez recevoir une erreur PermissionDenied semblable à celle-ci :

PermissionDenied: 403 Permission 'aiplatform.endpoints.predict' denied on resource 
'//aiplatform.googleapis.com/projects/{PROJECT_ID}/locations/{LOCATION}/publishers/
google/models/{MODEL}' (or it may not exist). [reason: "IAM_PERMISSION_DENIED"
domain: "aiplatform.googleapis.com"
metadata {
  key: "permission"
  value: "aiplatform.endpoints.predict"
}
metadata {
  key: "resource"
  value: "projects/{PROJECT_ID}/locations/{LOCATION}/publishers/google/models/{MODEL}"
}
]

Cause possible :

Il est possible que votre compte de service d'identité d'agent ne dispose pas des autorisations appropriées pour interroger votre grand modèle de langage (LLM).

Solution recommandée :

Assurez-vous que votre compte de service dispose des autorisations IAM (Identity and Access Management) appropriées répertoriées dans le message d'erreur. Voici un exemple d'autorisation IAM qui vous manque peut-être : aiplatform.endpoints.predict. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'identité et les autorisations de votre agent.

Échec de l'exécution du moteur de raisonnement

Si vous recevez le message d'erreur "Échec de l'exécution du moteur de raisonnement" lorsque vous interrogez votre agent, cela peut être dû à l'un des problèmes décrits dans cette section.

Données d'entrée non valides pour .query()

Problème :

Vous pouvez recevoir une erreur FailedPrecondition semblable à celle-ci :

FailedPrecondition: 400 Reasoning Engine Execution failed. Error Details:
{"detail":"Invalid request: `{'query': ...}`"}

Cause possible :

Cette erreur se produit lorsque vous spécifiez les entrées de la requête en tant qu'arguments de position au lieu d'arguments de mot clé. Par exemple, vous appelez agent.query(query_str) au lieu de agent.query(input=query_str).

Solution recommandée :

Lorsque vous interrogez une instance d'un moteur de raisonnement qui a été déployé, spécifiez toutes les entrées en tant qu'arguments de mot clé.

Quota de modèles Gemini dépassé

Problème :

Vous pouvez recevoir une erreur semblable à l'une des suivantes, ce qui indique que l'erreur est générée par l'appel à Gemini :

FailedPrecondition: 400 Reasoning Engine Execution failed. Error Details:
{"detail":"...langchain_google_vertexai/chat_models.py...google.api_core.exceptions.ResourceExhausted: 429 Unable to submit request because the service is temporarily out of capacity. Try again later."}

ou un autre message d'erreur :

FailedPrecondition: 400 Reasoning Engine Execution failed. Error Details:
{"detail":"...langchain_google_vertexai/chat_models.py...google.api_core.exceptions.InternalServerError: 500 Internal error occurred."}

Cause possible :

Cela peut se produire si vous avez envoyé trop de requêtes récemment et que vous avez atteint le quota de modèles Gemini.

Solution recommandée :

Suivez le processus de gestion des quotas pour les modèles Gemini pour augmenter votre quota. Vous pouvez également limiter la fréquence de vos tests et réessayer plus tard.

Ressources d'assistance

Si votre problème n'est toujours pas résolu, consultez notre guide d'assistance pour obtenir de l'aide.