Vertex AI Agent Engineへのデプロイ¶
Agent Engineは、開発者が本番環境でAIエージェントをデプロイ、管理、スケーリングできるようにする、フルマネージドのGoogle Cloudサービスです。Agent Engineが本番環境でのエージェントのスケーリングに必要なインフラストラクチャを処理するため、開発者はインテリジェントでインパクトのあるアプリケーションの作成に集中できます。
from vertexai import agent_engines
remote_app = agent_engines.create(
agent_engine=root_agent,
requirements=[
"google-cloud-aiplatform[adk,agent_engines]",
]
)
Vertex AI SDKのインストール¶
Agent Engineは、Vertex AI SDK for Pythonの一部です。詳細については、Agent Engineクイックスタートドキュメントをご覧ください。
Vertex AI SDKのインストール¶
Info
Agent Engineがサポートしているのは、Pythonバージョン >=3.9 かつ <=3.12 のみです。
初期化¶
import vertexai
PROJECT_ID = "your-project-id" # あなたのプロジェクトID
LOCATION = "us-central1" # リージョン
STAGING_BUCKET = "gs://your-google-cloud-storage-bucket" # あなたのGoogle Cloud Storageバケット
vertexai.init(
project=PROJECT_ID,
location=LOCATION,
staging_bucket=STAGING_BUCKET,
)
LOCATIONについては、Agent Engineでサポートされているリージョンのリストを確認してください。
エージェントの作成¶
以下のサンプルエージェントを使用できます。このエージェントには2つのツール（天気の取得、指定された都市の時刻の取得）があります。
import datetime
from zoneinfo import ZoneInfo
from google.adk.agents import Agent
def get_weather(city: str) -> dict:
"""Retrieves the current weather report for a specified city.
Args:
city (str): The name of the city for which to retrieve the weather report.
Returns:
dict: status and result or error msg.
"""
if city.lower() == "new york":
return {
"status": "success",
"report": (
"The weather in New York is sunny with a temperature of 25 degrees"
" Celsius (77 degrees Fahrenheit)."
),
}
else:
return {
"status": "error",
"error_message": f"Weather information for '{city}' is not available.",
}
def get_current_time(city: str) -> dict:
"""Returns the current time in a specified city.
Args:
city (str): The name of the city for which to retrieve the current time.
Returns:
dict: status and result or error msg.
"""
if city.lower() == "new york":
tz_identifier = "America/New_York"
else:
return {
"status": "error",
"error_message": (
f"Sorry, I don't have timezone information for {city}."
),
}
tz = ZoneInfo(tz_identifier)
now = datetime.datetime.now(tz)
report = (
f'The current time in {city} is {now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S %Z%z")}'
)
return {"status": "success", "report": report}
root_agent = Agent(
name="weather_time_agent",
model="gemini-2.0-flash",
description=(
"Agent to answer questions about the time and weather in a city."
),
instruction=(
"You are a helpful agent who can answer user questions about the time and weather in a city."
),
tools=[get_weather, get_current_time],
)
Agent Engine向けにエージェントを準備する¶
reasoning_engines.AdkApp()を使用してエージェントをラップし、Agent Engineにデプロイできるようにします。
from vertexai.preview import reasoning_engines
app = reasoning_engines.AdkApp(
agent=root_agent,
enable_tracing=True,
)
エージェントをローカルで試す¶
Agent Engineにデプロイする前に、ローカルで試すことができます。
セッションの作成（ローカル）¶
create_sessionの期待される出力（ローカル）:
Session(id='c6a33dae-26ef-410c-9135-b434a528291f', app_name='default-app-name', user_id='u_123', state={}, events=[], last_update_time=1743440392.8689594)
セッションの一覧表示（ローカル）¶
list_sessionsの期待される出力（ローカル）:
特定のセッションの取得（ローカル）¶
get_sessionの期待される出力（ローカル）:
Session(id='c6a33dae-26ef-410c-9135-b434a528291f', app_name='default-app-name', user_id='u_123', state={}, events=[], last_update_time=1743681991.95696)
エージェントへのクエリ送信（ローカル）¶
for event in app.stream_query(
user_id="u_123",
session_id=session.id,
message="whats the weather in new york",
):
print(event)
stream_queryの期待される出力（ローカル）:
{'parts': [{'function_call': {'id': 'af-a33fedb0-29e6-4d0c-9eb3-00c402969395', 'args': {'city': 'new york'}, 'name': 'get_weather'}}], 'role': 'model'}
{'parts': [{'function_response': {'id': 'af-a33fedb0-29e6-4d0c-9eb3-00c402969395', 'name': 'get_weather', 'response': {'status': 'success', 'report': 'The weather in New York is sunny with a temperature of 25 degrees Celsius (41 degrees Fahrenheit).'}}}], 'role': 'user'}
{'parts': [{'text': 'The weather in New York is sunny with a temperature of 25 degrees Celsius (41 degrees Fahrenheit).'}], 'role': 'model'}
エージェントをAgent Engineにデプロイする¶
from vertexai import agent_engines
remote_app = agent_engines.create(
agent_engine=root_agent,
requirements=[
"google-cloud-aiplatform[adk,agent_engines]"
]
)
このステップは完了までに数分かかることがあります。デプロイされた各エージェントには一意の識別子があります。次のコマンドを実行して、デプロイされたエージェントのresource_name識別子を取得できます。
応答は次のような文字列になります。
追加の詳細については、Agent Engineドキュメントのエージェントのデプロイおよびデプロイ済みエージェントの管理をご覧ください。
Agent Engine上のエージェントを試す¶
セッションの作成（リモート）¶
create_sessionの期待される出力（リモート）:
{'events': [],
'user_id': 'u_456',
'state': {},
'id': '7543472750996750336',
'app_name': '7917477678498709504',
'last_update_time': 1743683353.030133}
idはセッションID、app_nameはAgent EngineにデプロイされたエージェントのリソースIDです。
セッションの一覧表示（リモート）¶
特定のセッションの取得（リモート）¶
Note
ローカルでエージェントを使用する場合、セッションIDはsession.idに保存されますが、Agent Engine上でリモートでエージェントを使用する場合、セッションIDはremote_session["id"]に保存されます。
エージェントへのクエリ送信（リモート）¶
for event in remote_app.stream_query(
user_id="u_456",
session_id=remote_session["id"],
message="whats the weather in new york",
):
print(event)
stream_queryの期待される出力（リモート）:
{'parts': [{'function_call': {'id': 'af-f1906423-a531-4ecf-a1ef-723b05e85321', 'args': {'city': 'new york'}, 'name': 'get_weather'}}], 'role': 'model'}
{'parts': [{'function_response': {'id': 'af-f1906423-a531-4ecf-a1ef-723b05e85321', 'name': 'get_weather', 'response': {'status': 'success', 'report': 'The weather in New York is sunny with a temperature of 25 degrees Celsius (41 degrees Fahrenheit).'}}}], 'role': 'user'}
{'parts': [{'text': 'The weather in New York is sunny with a temperature of 25 degrees Celsius (41 degrees Fahrenheit).'}], 'role': 'model'}
クリーンアップ¶
作業が完了したら、クラウドリソースをクリーンアップすることをお勧めします。 デプロイされたAgent Engineインスタンスを削除することで、Google Cloudアカウントでの予期せぬ 課金を避けることができます。
force=Trueは、セッションなど、デプロイされたエージェントから生成された子リソースも削除します。