Usar um agente do Kit de desenvolvimento de agentes

Além das instruções gerais para usar um agente, esta página descreve os recursos específicos do AdkApp.

Antes de começar

Este tutorial pressupõe que você leu e seguiu as instruções em:

Para consultar um aplicativo do ADK, primeiro é necessário criar uma nova instância do aplicativo do ADK ou buscar uma instância atual.

Para acessar o aplicativo ADK correspondente a um ID de recurso específico:

SDK da Vertex AI para Python

Execute o seguinte código:

from vertexai import agent_engines

adk_app = agent_engines.get(RESOURCE_ID)

Como alternativa, forneça o nome completo do recurso do agente:

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

Biblioteca de solicitações do Python

Execute o seguinte código:

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()}",
    },
)

API 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

Operações suportadas

As seguintes operações são compatíveis com AdkApp:

Para listar todas as operações compatíveis:

SDK da Vertex AI para Python

Execute o seguinte código:

adk_app.operation_schemas()

Biblioteca de solicitações do Python

Execute o seguinte código:

import json

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

API REST

Representado em spec.class_methods da resposta à solicitação do curl.

Gerenciar sessões

O AdkApp usa sessões gerenciadas baseadas na nuvem depois que você implanta o agente no Vertex AI Agent Engine. Esta seção descreve como usar sessões gerenciadas.

Criar uma sessão

Para criar uma sessão para um usuário:

SDK da Vertex AI para Python

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

Biblioteca de solicitações do Python

Execute o seguinte código:

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)

API 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": "create_session", "input": {"user_id": "USER_ID"},}'

em que USER_ID é um ID definido pelo usuário com um limite de 128 caracteres.

Listar sessões

Para listar as sessões de um usuário:

SDK da Vertex AI para Python

adk_app.list_sessions(user_id="USER_ID")

solicitações

Execute o seguinte código:

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"},}'

em que USER_ID é um ID definido pelo usuário com um limite de 128 caracteres.

Acessar uma sessão

Para acessar uma sessão específica, você precisa do ID do usuário e do ID da sessão:

SDK da Vertex AI para Python

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

solicitações

Execute o seguinte código:

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"},}'

Excluir uma sessão

Para excluir uma sessão, você precisa do ID do usuário e do ID da sessão:

SDK da Vertex AI para Python

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

solicitações

Execute o seguinte código:

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"},}'

Transmitir uma resposta a uma consulta

Para transmitir as respostas de um agente em uma sessão:

SDK da Vertex AI para Python

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)

solicitações

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?",
  }
}'

A seguir