Descripción general de Vertex AI Agent Engine

Vertex AI Agent Engine (antes conocido como LangChain en Vertex AI o Vertex AI Reasoning Engine) es un conjunto de servicios que permite a los desarrolladores implementar, administrar y escalar agentes de IA en producción. Agent Engine administra la infraestructura para escalar agentes en producción, de modo que puedas enfocarte en crear aplicaciones. Vertex AI Agent Engine ofrece los siguientes servicios que puedes usar de forma individual o combinada:

• Entorno de ejecución administrado:

  • Implementa y escala agentes con un entorno de ejecución administrado y capacidades de administración de extremo a extremo.
  • Personaliza la imagen del contenedor del agente con secuencias de comandos de instalación en tiempo de compilación para las dependencias del sistema.
  • Usa funciones de seguridad, como el cumplimiento de VPC-SC y la configuración de la autenticación y de IAM.
  • Acceder a modelos y herramientas, como la llamada a función
  • Implementa agentes creados con diferentes frameworks de Python:

• Administración de contexto:

  • Sesiones (versión preliminar): Las sesiones de Agent Engine te permiten almacenar interacciones individuales entre usuarios y agentes, lo que proporciona fuentes definitivas para el contexto de la conversación.

  • Banco de memoria (versión preliminar): El Banco de memoria de Agent Engine te permite almacenar y recuperar información de las sesiones para personalizar las interacciones del agente.

  • Example Store (vista previa): Example Store te permite almacenar y recuperar dinámicamente varios ejemplos.

• Calidad y evaluación (vista previa):

  • Evalúa la calidad del agente con el servicio de evaluación de IA generativa integrado.
  • Mejora el rendimiento del agente con Example Store.
  • Optimiza los agentes con ejecuciones de entrenamiento de modelos de Gemini.

• Observabilidad:

  • Comprende el comportamiento del agente con Google Cloud Trace (compatible con OpenTelemetry), Cloud Monitoring y Cloud Logging.

Vertex AI Agent Engine es parte de Vertex AI Agent Builder, un conjunto de funciones para descubrir, crear y, luego, implementar agentes de IA.

Crea e implementa en Vertex AI Agent Engine

Nota: Para una experiencia de desarrollo y de implementación basada en IDE optimizada con Vertex AI Agent Engine, considera el agent-starter-pack. Proporciona plantillas listas para usar, una IU integrada para la experimentación y simplifica la implementación, las operaciones, la evaluación, la personalización y la observabilidad.

El flujo de trabajo para compilar un agente en Vertex AI Agent Engine es el siguiente:

Pasos	Descripción
1. Configura el entorno	Configura tu proyecto de Google e instala la versión más reciente del SDK de Vertex AI para Python.
2. Desarrolla un agente	Desarrolla un agente que se pueda implementar en Vertex AI Agent Engine.
3. Implementa el agente	Implementa el agente en el entorno de ejecución administrado de Vertex AI Agent Engine.
4. Cómo usar el agente	Envía una solicitud a la API para consultar al agente.
5. Administra el agente implementado	Administra y borra los agentes que implementaste en Vertex AI Agent Engine.

Los pasos se ilustran en el siguiente diagrama:

 

Frameworks compatibles

En la siguiente tabla, se describe el nivel de compatibilidad que proporciona Vertex AI Agent Engine para varios frameworks de agentes:

Nivel de asistencia	Frameworks de agentes
Plantilla personalizada: Puedes adaptar una plantilla personalizada para admitir la implementación en Vertex AI Agent Engine desde tu framework.	CrewAI, marcos personalizados
Integración del SDK de Vertex AI: Vertex AI Agent Engine proporciona plantillas administradas por framework en el SDK y la documentación de Vertex AI.	AG2, LlamaIndex
Integración completa: Las funciones se integran para trabajar en todo el framework, Vertex AI Agent Engine y el ecosistema Google Cloud más amplio.	Agent Development Kit (ADK), LangChain, LangGraph

Implementa en producción con el paquete inicial de agentes

El paquete de inicio de agentes es una colección de plantillas de agentes de IA generativa listas para producción creadas para Vertex AI Agent Engine. El paquete de inicio del agente proporciona lo siguiente:

• Plantillas de agentes prediseñadas: ReAct, RAG, multiagente y otras plantillas.
• Zona de pruebas interactiva: Prueba tu agente e interactúa con él.
• Infraestructura automatizada: Usa Terraform para optimizar la administración de recursos.
• Canalizaciones de CI/CD: Flujos de trabajo de implementación automatizados que aprovechan Cloud Build.
• Observabilidad: Compatibilidad integrada con Cloud Trace y Cloud Logging.

Para comenzar, consulta la Guía de inicio rápido.

Casos de uso

Para obtener información sobre Vertex AI Agent Engine con ejemplos de extremo a extremo, consulta los siguientes recursos:

Caso de uso	Descripción	Vínculos
Compila agentes conectándote a APIs públicas	Convierte entre monedas. Crea una función que se conecte a una app de cambio de moneda, lo que permite que el modelo proporcione respuestas precisas a consultas como "¿Cuál es el tipo de cambio de euros a dólares hoy?".	Notebook del SDK de Vertex AI para Python: Introducción a la compilación y la implementación de un agente con Vertex AI Agent Engine
	Diseña un proyecto de huerto solar. Identifica ubicaciones potenciales, busca oficinas y proveedores gubernamentales relevantes, y revisa imágenes satelitales y el potencial solar de regiones y edificios para encontrar la ubicación óptima para instalar tus paneles solares.	Notebook de SDK de Vertex AI para Python - Compila e implementa un agente de la API de Google Maps con Vertex AI Agent Engine
Crea agentes conectándote a bases de datos	Integración con AlloyDB y Cloud SQL para PostgreSQL	Entrada de blog: Anunciamos LangChain en Vertex AI para AlloyDB y Cloud SQL para PostgreSQL Notebook del SDK de Vertex AI para Python: Implementa una aplicación de RAG con Cloud SQL para PostgreSQL en Vertex AI Agent Engine Notebook del SDK de Vertex AI para Python: Implementa una aplicación de RAG con AlloyDB para PostgreSQL en Vertex AI Agent Engine
	Crea agentes con herramientas que accedan a los datos de tu base de datos.	Notebook del SDK de Vertex AI para Python - Implementa un agente con Vertex AI Agent Engine y MCP Toolbox for Databases
	Consulta y comprende los almacenes de datos estructurados con lenguaje natural.	Notebook del SDK de Vertex AI para Python - Compila un agente de búsqueda conversacional con Vertex AI Agent Engine y RAG en Vertex AI Search
	Consulta y comprende bases de datos de grafos con lenguaje natural	Entrada de blog - GenAI GraphRAG y agentes de IA que usan Vertex AI Agent Engine con LangChain y Neo4j
	Consulta y comprende los almacenes de vectores con lenguaje natural	Entrada de blog: Simplifica la API de RAG de GenAI con MongoDB Atlas y Vertex AI Agent Engine
Crea agentes con el kit de desarrollo de agentes (versión preliminar)	Crea e implementa agentes con el Kit de desarrollo de agentes.	Kit de desarrollo de agentes: Implementa en Vertex AI Agent Engine
	Administra el contexto con las sesiones de Vertex AI Agent Engine y el banco de memoria en el modo express de Vertex AI sin facturación.	Kit de desarrollo de agentes: Sesiones de Vertex AI Agent Engine y Memory Bank en el modo express de Vertex AI.
Compila agentes con frameworks de OSS	Compila e implementa agentes con el framework de código abierto OneTwo.	Entrada de blog - OneTwo y Vertex AI Agent Engine: explora el desarrollo avanzado de agentes de IA en Google Cloud
	Compila e implementa agentes con el framework de código abierto LangGraph.	Notebook del SDK de Vertex AI para Python: Compila e implementa una aplicación de LangGraph con Vertex AI Agent Engine
Depuración y optimización de agentes	Compila y realiza seguimientos de agentes mediante OpenTelemetry y Cloud Trace.	Cuaderno de notas del SDK de Vertex AI para Python - Agentes de depuración y optimización: Una guía de seguimiento en Vertex AI Agent Engine

Seguridad empresarial

Vertex AI Agent Engine admite los Controles del servicio de VPC para fortalecer la seguridad de los datos y mitigar los riesgos de robo de datos. Cuando se configuran los Controles del servicio de VPC, el agente implementado conserva el acceso seguro a las APIs y los servicios de Google, como la API de BigQuery, la API de Cloud SQL Admin y la API de Vertex AI, lo que verifica el funcionamiento sin problemas dentro del perímetro definido. Fundamentalmente, los Controles del servicio de VPC bloquean de manera eficaz todo el acceso a Internet público, lo que limita el movimiento de datos a los límites de la red autorizada y mejora significativamente el nivel de seguridad de tu empresa.

Regiones admitidas

Vertex AI Agent Engine es compatible con las siguientes regiones:

Región	Ubicación	Versiones compatibles
us-central1	Iowa	Se admite v1 para las funciones de DG. v1beta1 es compatible con las funciones de vista previa.
us-east4	Virginia del Norte	Se admite v1 para las funciones de DG. v1beta1 es compatible con las funciones de vista previa.
us-west1	Oregón	Se admite v1 para las funciones de DG. v1beta1 es compatible con las funciones de vista previa.
europe-west1	Bélgica	Se admite v1 para las funciones de DG. v1beta1 es compatible con las funciones de vista previa.
europe-west2	Londres	Se admite v1 para las funciones de DG. v1beta1 es compatible con las funciones de vista previa.
europe-west3	Fráncfort	Se admite v1 para las funciones de DG. v1beta1 es compatible con las funciones de vista previa.
europe-west4	Países Bajos	Se admite v1 para las funciones de DG. v1beta1 es compatible con las funciones de vista previa.
europe-southwest1	Madrid	Se admite v1 para las funciones de DG. v1beta1 es compatible con las funciones de vista previa.
asia-east1	Taiwán	Se admite v1 para las funciones de DG. v1beta1 es compatible con las funciones de vista previa.
asia-northeast1	Tokio	Se admite v1 para las funciones de DG. v1beta1 es compatible con las funciones de vista previa.
asia-south1	Bombay	Se admite v1 para las funciones de DG. v1beta1 es compatible con las funciones de vista previa.
asia-southeast1	Singapur	Se admite v1 para las funciones de DG. v1beta1 es compatible con las funciones de vista previa.
australia-southeast2	Melbourne	Se admite v1 para las funciones de DG. v1beta1 es compatible con las funciones de vista previa.

Para Agent Engine Memory Bank (vista previa), se admiten las siguientes regiones:

Región	Ubicación	Versiones compatibles
us-central1	Iowa	Se admite la versión v1beta1.

Cuota

Los siguientes límites se aplican a Vertex AI Agent Engine para un proyecto determinado en cada región:

Precios

Los precios se basan en los recursos de procesamiento (horas de CPU virtual) y memoria (horas de GiB) que usan los agentes implementados en el entorno de ejecución administrado de Vertex AI Agent Engine.

Producto	ID de SKU	Precio
CPU virtual de ReasoningEngine	8A55-0B95-B7DC	USD 0.0994 por CPU virtual y hora
Memoria de ReasoningEngine	0B45-6103-6EC1	USD 0.0105 por GiB-hora

Para obtener más información, consulta Precios.

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