Nesta página, descrevemos como gerenciar agentes implantados no ambiente de execução gerenciado do Vertex AI Agent Engine. Os agentes implantados são recursos do tipo reasoningEngine
na Vertex AI.
Listar agentes implantados
Liste todos os agentes implantados em um determinado projeto e local:
Console
- No console do Google Cloud , acesse a página Vertex AI Agent Engine.
Os agentes implantados que fazem parte do projeto selecionado aparecem na lista. Use o campo Filtro para filtrar a lista pela coluna especificada.
SDK da Vertex AI para Python
import vertexai
client = vertexai.Client( # For service interactions via client.agent_engines
project="PROJECT_ID",
location="LOCATION",
)
for agent in client.agent_engines.list():
print(agent)
Para filtrar a lista por display_name
:
for agent in client.agent_engines.list(
config={
"filter": 'display_name="DISPLAY_NAME"',
},
):
print(agent)
REST
Chame o método reasoningEngines.list
.
Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:
PROJECT_ID
: ID do projeto do GCPLOCATION
: uma região compatível
Método HTTP e URL:
GET https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines
Para enviar a solicitação, expanda uma destas opções:
Você receberá um código de status bem-sucedido (2xx) e uma resposta vazia.
Receber um agente implantado
Cada agente implantado tem um identificador RESOURCE_ID
exclusivo.
Para saber mais, consulte Implantar um agente.
Console
- No console do Google Cloud , acesse a página Vertex AI Agent Engine.
Os agentes implantados que fazem parte do projeto selecionado aparecem na lista. Use o campo Filtro para filtrar a lista pela coluna especificada.
Clique no nome do agente especificado. A página Métricas do agente é aberta.
(Opcional) Para ver os detalhes da implantação do agente, clique em Detalhes da implantação. O painel Detalhes da implantação será aberto. Para fechar o painel, clique em Concluído.
(Opcional) Para conferir os URLs
query
estreamQuery
do agente, clique em URLs da API. O painel URLs da API será aberto. Para fechar o painel, clique em Concluído.
SDK da Vertex AI para Python
O código a seguir permite receber um agente implantado específico:
import vertexai
client = vertexai.Client( # For service interactions via client.agent_engines
project="PROJECT_ID",
location="LOCATION",
)
remote_agent = client.agent_engines.get(
name="projects/PROJECT_ID_OR_NUMBER/locations/LOCATION/reasoningEngines/RESOURCE_ID"
)
REST
Chame o método reasoningEngines.get
.
Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:
PROJECT_ID
: ID do projeto do GCPLOCATION
: uma região compatívelRESOURCE_ID
: o ID do recurso do agente implantado
Método HTTP e URL:
GET https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/RESOURCE_ID
Para enviar a solicitação, expanda uma destas opções:
Você receberá um código de status bem-sucedido (2xx) e uma resposta vazia.
Atualizar um agente implantado
É possível atualizar um ou mais campos do agente implantado ao mesmo tempo, mas é necessário especificar pelo menos um dos campos a serem atualizados. O tempo necessário para atualizar o agente implantado depende da atualização que está sendo realizada, mas geralmente leva de alguns segundos a alguns minutos.
Console
- No console do Google Cloud , acesse a página Vertex AI Agent Engine.
No agente especificado, clique no menu mais ações (
).Clique em Editar. O painel Editar do agente é aberto.
Edite o Nome de exibição ou a Descrição do agente.
Clique em Salvar.
SDK da Vertex AI para Python
Para atualizar um agente implantado (correspondente a RESOURCE_NAME
) para um agente atualizado (correspondente a UPDATED_AGENT
):
import vertexai
client = vertexai.Client( # For service interactions via client.agent_engines
project="PROJECT_ID",
location="LOCATION",
)
client.agent_engines.update(
name=RESOURCE_NAME, # Required.
agent=UPDATED_AGENT, # Optional.
config={ # Optional.
"requirements": REQUIREMENTS, # Optional.
"display_name": "DISPLAY_NAME", # Optional.
"description": "DESCRIPTION", # Optional.
"extra_packages": EXTRA_PACKAGES, # Optional.
},
)
Os argumentos são os mesmos de quando você implanta um agente.
REST
Chame o método reasoningEngines.patch
e forneça um update_mask
para especificar quais campos serão atualizados.
Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:
PROJECT_ID
: ID do projeto do GCPLOCATION
: uma região compatívelRESOURCE_ID
: o ID do recurso do agente implantadoupdate_mask
: uma lista de campos separados por vírgulas a serem atualizados
Método HTTP e URL:
PATCH https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/RESOURCE_ID?update_mask="display_name,description"
Corpo JSON da solicitação:
{ "displayName": "DISPLAY_NAME", "description": "DESCRIPTION" }
Para enviar a solicitação, expanda uma destas opções:
Você receberá um código de status bem-sucedido (2xx) e uma resposta vazia.
Excluir um agente implantado
Excluir um agente implantado do ambiente de execução gerenciado do Vertex AI Agent Engine.
Console
- No console do Google Cloud , acesse a página Vertex AI Agent Engine.
No agente especificado, clique no menu mais ações (
).Clique em Excluir.
Clique em Excluir agente.
SDK da Vertex AI para Python
Se você já tiver uma instância do agente implantado
(como remote_agent
), execute o seguinte comando:
remote_agent.delete(
force=True, # Optional, if the agent has resources (e.g. sessions, memory)
)
Como alternativa, chame agent_engines.delete()
para excluir o
agente implantado correspondente a RESOURCE_NAME
da seguinte maneira:
import vertexai
client = vertexai.Client( # For service interactions via client.agent_engines
project="PROJECT_ID",
location="LOCATION",
)
client.agent_engines.delete(
name=RESOURCE_NAME,
force=True, # Optional, if the agent has resources (e.g. sessions, memory)
)
REST
Chame o método reasoningEngines.delete
.
Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:
PROJECT_ID
: ID do projeto do GCPLOCATION
: uma região compatívelRESOURCE_ID
: o ID do recurso do agente implantado
Método HTTP e URL:
DELETE https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/RESOURCE_ID
Para enviar a solicitação, expanda uma destas opções:
Você receberá um código de status bem-sucedido (2xx) e uma resposta vazia.