Vertex AI 익스프레스 모드: Vertex AI 세션 및 메모리 사용하기¶

ADK에서 지원Python v0.1.0Java v0.1.0

VertexAiSessionService 또는 VertexAiMemoryBankService 사용에 관심이 있지만 Google Cloud 프로젝트가 없는 경우, Vertex AI 익스프레스 모드에 가입하여 무료로 액세스 권한을 얻고 이러한 서비스를 사용해 볼 수 있습니다! 자격 요건을 충족하는 gmail 계정으로 여기에서 가입할 수 있습니다. Vertex AI 익스프레스 모드에 대한 자세한 내용은 개요 페이지를 참조하세요. 가입 후 API 키를 발급받으면, 로컬 ADK 에이전트에서 Vertex AI 세션 및 메모리 서비스를 바로 사용할 수 있습니다!

Info

Vertex AI 익스프레스 모드는 무료 등급에 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 무료 익스프레스 모드 프로젝트는 90일 동안만 유효하며, 제한된 할당량으로 일부 서비스만 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 에이전트 엔진(Agent Engine)의 수는 10개로 제한되며 에이전트 엔진 배포는 유료 등급에서만 가능합니다. 할당량 제한을 해제하고 모든 Vertex AI 서비스를 사용하려면 익스프레스 모드 프로젝트에 결제 계정을 추가하세요.

에이전트 엔진 생성하기¶

Session 객체는 AgentEngine의 하위 요소입니다. Vertex AI 익스프레스 모드를 사용할 때, 모든 Session 및 Memory 객체를 관리하기 위한 부모로서 빈 AgentEngine을 생성할 수 있습니다. 먼저, 환경 변수가 올바르게 설정되었는지 확인하세요. 예를 들어, Python 환경에서는 다음과 같이 설정합니다:

agent/.env

GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=TRUE
GOOGLE_API_KEY=여기에_실제_익스프레스_모드_API_키를_붙여넣으세요

다음으로, 에이전트 엔진 인스턴스를 생성할 수 있습니다. Vertex AI SDK를 사용하면 됩니다.

Vertex AI SDK

Vertex AI SDK를 가져옵니다(import).

import vertexai
from vertexai import agent_engines

API 키로 Vertex AI 클라이언트를 초기화하고 에이전트 엔진 인스턴스를 생성합니다.

# Gen AI SDK로 에이전트 엔진 생성
client = vertexai.Client(
  api_key="YOUR_API_KEY",
)

agent_engine = client.agent_engines.create(
  config={
    "display_name": "데모 에이전트 엔진",
    "description": "세션 및 메모리용 에이전트 엔진",
  })

YOUR_AGENT_ENGINE_DISPLAY_NAME과 YOUR_AGENT_ENGINE_DESCRIPTION을 사용 사례에 맞게 바꾸세요.
응답에서 에이전트 엔진의 이름과 ID를 가져와 메모리 및 세션과 함께 사용합니다.
```
APP_ID = agent_engine.api_resource.name.split('/')[-1]
```

`VertexAiSessionService`로 세션 관리하기¶

VertexAiSessionService는 Vertex AI 익스프레스 모드 API 키와 호환됩니다. 우리는 프로젝트나 위치 정보 없이 세션 객체를 초기화할 수 있습니다.

# 필요: pip install google-adk[vertexai]
# 추가 환경 변수 설정:
# GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=TRUE
# GOOGLE_API_KEY=여기에_실제_익스프레스_모드_API_키를_붙여넣으세요
from google.adk.sessions import VertexAiSessionService

# 이 서비스에 사용되는 app_name은 Reasoning Engine ID 또는 이름이어야 합니다.
APP_ID = "your-reasoning-engine-id"

# Vertex 익스프레스 모드로 초기화할 때는 프로젝트와 위치 정보가 필요하지 않습니다.
session_service = VertexAiSessionService(agent_engine_id=APP_ID)
# 서비스 메서드를 호출할 때 REASONING_ENGINE_APP_ID를 사용하세요. 예:
# session = await session_service.create_session(app_name=APP_ID, user_id= ...)

Info

무료 익스프레스 모드 프로젝트의 경우, VertexAiSessionService는 다음과 같은 할당량을 가집니다:

분당 10회: Vertex AI 에이전트 엔진 세션 생성, 삭제 또는 업데이트
분당 30회: Vertex AI 에이전트 엔진 세션에 이벤트 추가

`VertexAiMemoryBankService`로 메모리 관리하기¶

VertexAiMemoryBankService는 Vertex AI 익스프레스 모드 API 키와 호환됩니다. 우리는 프로젝트나 위치 정보 없이 메모리 객체를 초기화할 수 있습니다.

# 필요: pip install google-adk[vertexai]
# 추가 환경 변수 설정:
# GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=TRUE
# GOOGLE_API_KEY=여기에_실제_익스프레스_모드_API_키를_붙여넣으세요
from google.adk.memory import VertexAiMemoryBankService

# 이 서비스에 사용되는 app_name은 Reasoning Engine ID 또는 이름이어야 합니다.
APP_ID = "your-reasoning-engine-id"

# Vertex 익스프레스 모드로 초기화할 때는 프로젝트와 위치 정보가 필요하지 않습니다.
memory_service = VertexAiMemoryBankService(agent_engine_id=APP_ID)
# 해당 세션에서 메모리를 생성하여 에이전트가 사용자에 대한 관련 세부 정보를 기억할 수 있도록 합니다.
# memory = await memory_service.add_session_to_memory(session)

Info

무료 익스프레스 모드 프로젝트의 경우, VertexAiMemoryBankService는 다음과 같은 할당량을 가집니다:

분당 10회: Vertex AI 에이전트 엔진 메모리 리소스 생성, 삭제 또는 업데이트
분당 10회: Vertex AI 에이전트 엔진 메모리 뱅크에서 가져오기, 목록 조회 또는 검색

코드 샘플: Vertex AI 익스프레스 모드를 사용한 세션 및 메모리 기능이 있는 날씨 에이전트¶

이 샘플에서는 VertexAiSessionService와 VertexAiMemoryBankService를 모두 활용하여 컨텍스트를 관리하는 날씨 에이전트를 만듭니다. 이를 통해 에이전트는 사용자의 선호도와 대화 내용을 기억할 수 있습니다!

Vertex AI 익스프레스 모드를 사용한 세션 및 메모리 기능이 있는 날씨 에이전트

Vertex AI 익스프레스 모드: Vertex AI 세션 및 메모리 사용하기¶

에이전트 엔진 생성하기¶

VertexAiSessionService로 세션 관리하기¶

VertexAiMemoryBankService로 메모리 관리하기¶

코드 샘플: Vertex AI 익스프레스 모드를 사용한 세션 및 메모리 기능이 있는 날씨 에이전트¶

`VertexAiSessionService`로 세션 관리하기¶

`VertexAiMemoryBankService`로 메모리 관리하기¶