에이전트 개발 키트 에이전트 사용

이 페이지에서는 에이전트 사용을 위한 일반 안내 외에도 AdkApp와 관련된 기능을 설명합니다.

시작하기 전에

이 튜토리얼에서는 사용자가 다음 안내를 읽고 따랐다고 가정합니다.

ADK 애플리케이션을 쿼리하려면 먼저 새 ADK 애플리케이션 인스턴스를 만들거나 기존 인스턴스를 가져와야 합니다.

특정 리소스 ID에 해당하는 ADK 애플리케이션을 가져오려면 다음 안내를 따르세요.

Python용 Vertex AI SDK

다음 코드를 실행합니다.

from vertexai import agent_engines

adk_app = agent_engines.get(RESOURCE_ID)

또는 에이전트의 전체 리소스 이름을 제공할 수 있습니다.

adk_app = agent_engines.get("projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/RESOURCE_ID")

Python 요청 라이브러리

다음 코드를 실행합니다.

from google import auth as google_auth
from google.auth.transport import requests as google_requests
import requests

def get_identity_token():
    credentials, _ = google_auth.default()
    auth_request = google_requests.Request()
    credentials.refresh(auth_request)
    return credentials.token

response = requests.get(
f"https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/RESOURCE_ID",
    headers={
        "Content-Type": "application/json; charset=utf-8",
        "Authorization": f"Bearer {get_identity_token()}",
    },
)

REST API 

curl \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/RESOURCE_ID

지원되는 작업

AdkApp에 지원되는 작업은 다음과 같습니다.

지원되는 모든 작업을 나열하려면 다음을 실행합니다.

Python용 Vertex AI SDK

다음 코드를 실행합니다.

adk_app.operation_schemas()

Python 요청 라이브러리

다음 코드를 실행합니다.

import json

json.loads(response.content).get("spec").get("classMethods")

REST API

curl 요청에 대한 응답에서 spec.class_methods에 표시됩니다.

세션 관리

AdkApp은 에이전트를 Vertex AI Agent Engine에 배포한 후 클라우드 기반 관리 세션을 사용합니다. 이 섹션에서는 관리형 세션을 사용하는 방법을 설명합니다.

세션 만들기

사용자의 세션을 만들려면 다음 단계를 따르세요.

Python용 Vertex AI SDK 

session = adk_app.create_session(user_id="USER_ID")

Python 요청 라이브러리

다음 코드를 실행합니다.

from google import auth as google_auth
from google.auth.transport import requests as google_requests
import requests
import json

def get_identity_token():
  credentials, _ = google_auth.default()
  auth_request = google_requests.Request()
  credentials.refresh(auth_request)
  return credentials.token

response = requests.post(
  f"https://{adk_app.api_client.api_endpoint}/v1/{adk_app.resource_name}:query",
  headers={
    "Content-Type": "application/json; charset=utf-8",
    "Authorization": f"Bearer {get_identity_token()}",
  },
  data=json.dumps({
    "class_method": "create_session",
    "input": {"user_id": "USER_ID"},
  }),
)
print(response.content)

REST API 

curl \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/RESOURCE_ID:query -d '{"class_method": "create_session", "input": {"user_id": "USER_ID"},}'

여기서 USER_ID는 글자 수 제한이 128자인 사용자 정의 ID입니다.

세션 나열

사용자의 세션을 나열하려면 다음 단계를 따르세요.

Python용 Vertex AI SDK 

adk_app.list_sessions(user_id="USER_ID")

요청

다음 코드를 실행합니다.

from google import auth as google_auth
from google.auth.transport import requests as google_requests
import requests
import json

def get_identity_token():
  credentials, _ = google_auth.default()
  auth_request = google_requests.Request()
  credentials.refresh(auth_request)
  return credentials.token

response = requests.post(
  f"https://{adk_app.api_client.api_endpoint}/v1/{adk_app.resource_name}:query",
  headers={
    "Content-Type": "application/json; charset=utf-8",
    "Authorization": f"Bearer {get_identity_token()}",
  },
  data=json.dumps({
    "class_method": "list_sessions",
    "input": {"user_id": "USER_ID"},
  }),
)
print(response.content)

REST 

curl \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/RESOURCE_ID:query -d '{"class_method": "list_sessions", "input": {"user_id": "USER_ID"},}'

여기서 USER_ID는 글자 수 제한이 128자인 사용자 정의 ID입니다.

세션 가져오기

특정 세션을 가져오려면 사용자 ID와 세션 ID가 모두 필요합니다.

Python용 Vertex AI SDK 

session = adk_app.get_session(user_id="USER_ID", session_id="SESSION_ID")

요청

다음 코드를 실행합니다.

from google import auth as google_auth
from google.auth.transport import requests as google_requests
import requests
import json

def get_identity_token():
  credentials, _ = google_auth.default()
  auth_request = google_requests.Request()
  credentials.refresh(auth_request)
  return credentials.token

response = requests.post(
  f"https://{adk_app.api_client.api_endpoint}/v1/{adk_app.resource_name}:query",
  headers={
    "Content-Type": "application/json; charset=utf-8",
    "Authorization": f"Bearer {get_identity_token()}",
  },
  data=json.dumps({
    "class_method": "get_session",
    "input": {"user_id": "USER_ID", "session_id": "SESSION_ID"},
  }),
)
print(response.content)

REST 

curl \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/RESOURCE_ID:query -d '{"class_method": "get_session", "input": {"user_id": "USER_ID", "session_id": "SESSION_ID"},}'

세션 삭제

세션을 삭제하려면 사용자 ID와 세션 ID가 모두 필요합니다.

Python용 Vertex AI SDK 

adk_app.delete_session(user_id="USER_ID", session_id="SESSION_ID")

요청

다음 코드를 실행합니다.

from google import auth as google_auth
from google.auth.transport import requests as google_requests
import requests
import json

def get_identity_token():
  credentials, _ = google_auth.default()
  auth_request = google_requests.Request()
  credentials.refresh(auth_request)
  return credentials.token

response = requests.post(
  f"https://{adk_app.api_client.api_endpoint}/v1/{adk_app.resource_name}:query",
  headers={
    "Content-Type": "application/json; charset=utf-8",
    "Authorization": f"Bearer {get_identity_token()}",
  },
  data=json.dumps({
    "class_method": "delete_session",
    "input": {"user_id": "USER_ID", "session_id": "SESSION_ID"},
  }),
)
print(response.content)

REST 

curl \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/RESOURCE_ID:query -d '{"class_method": "delete_session", "input": {"user_id": "USER_ID", "session_id": "SESSION_ID"},}'

쿼리에 대한 응답 스트리밍

세션에서 에이전트의 응답을 스트리밍하려면 다음 단계를 따르세요.

Python용 Vertex AI SDK 

for event in adk_app.stream_query(
    user_id="USER_ID",
    session_id="SESSION_ID",  # Optional
    message="What is the exchange rate from US dollars to SEK today?",
):
  print(event)

요청 

from google import auth as google_auth
from google.auth.transport import requests as google_requests
import requests

def get_identity_token():
    credentials, _ = google_auth.default()
    auth_request = google_requests.Request()
    credentials.refresh(auth_request)
    return credentials.token

requests.post(
    f"https://{adk_app.api_client.api_endpoint}/v1/{adk_app.resource_name}:streamQuery",
    headers={
        "Content-Type": "application/json",
        "Authorization": f"Bearer {get_identity_token()}",
    },
    data=json.dumps({
        "class_method": "stream_query",
        "input": {
            "user_id": "USER_ID",
            "session_id": "SESSION_ID",
            "message": "What is the exchange rate from US dollars to SEK today?",
        },
    }),
    stream=True,
)

REST 

curl \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/RESOURCE_ID:streamQuery?alt=sse -d '{
  "class_method": "stream_query",
  "input": {
    "user_id": "USER_ID",
    "session_id": "SESSION_ID",
    "message": "What is the exchange rate from US dollars to SEK today?",
  }
}'

다음 단계