Visão geral do Vertex AI Agent Engine

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O Vertex AI Agent Engine (antigo LangChain na Vertex AI ou Vertex AI Reasoning Engine) é um serviço Google Cloud totalmente gerenciado que permite que os desenvolvedores implantem, gerenciem e escalonem agentes de IA na produção. O Agente Engine processa a infraestrutura para escalonar agentes em produção, para que você possa se concentrar na criação de aplicativos inteligentes e eficazes. O Vertex AI Agent Engine oferece:

• Totalmente gerenciado: implante e dimensione agentes com um ambiente de execução gerenciado que oferece recursos de segurança robustos, incluindo conformidade com o VPC-SC e recursos abrangentes de gerenciamento de ponta a ponta. Ganhe acesso CRUD a aplicativos multiagente que usam o Google Cloud Trace (com suporte ao OpenTelemetry) para monitoramento de desempenho e rastreamento. Para saber mais, consulte implantar um agente.

• Qualidade e avaliação: garanta a qualidade do agente com o serviço de avaliação de IA generativa integrado.

• Desenvolvimento simplificado: o Vertex AI Agent Engine abstrai tarefas de baixo nível, como desenvolvimento de servidor de aplicativos e configuração de autenticação e IAM, permitindo que você se concentre nos recursos exclusivos do agente, como comportamento, ferramentas e parâmetros de modelo. Além disso, seus agentes podem usar qualquer um dos modelos e ferramentas, como a chamada de função, na Vertex AI.

• Independência de framework: tenha flexibilidade ao implantar agentes que você cria usando diferentes frameworks do Python, incluindo LangGraph, Langchain, AG2 e CrewAI. Se você já tem um agente, é possível adaptá-lo para execução no Vertex AI Agent Engine usando o modelo personalizado no nosso SDK. Caso contrário, você pode desenvolver um agente do zero usando um dos modelos específicos do framework que fornecemos.

Criar e implantar no Vertex AI Agent Engine

Observação:para uma experiência de desenvolvimento e implantação simplificada baseada em IDE com o Vertex AI Agent Engine, considere o agent-starter-pack. Ele oferece modelos prontos para uso, uma interface integrada para experimentação e simplifica a implantação, as operações, a avaliação, a personalização e a observabilidade.

O fluxo de trabalho para criar um agente na Vertex AI Agent Engine é o seguinte:

Etapas	Descrição
1. configurar o ambiente	Configure o projeto do Google e instale a versão mais recente do SDK da Vertex AI para Python.
2. Desenvolver um agente	Desenvolva um agente que possa ser implantado no Vertex AI Agent Engine.
3. Implantar o agente	Implante o agente no ambiente de execução gerenciado do Vertex AI Agent Engine.
4. Usar o agente	Faça uma consulta ao agente enviando uma solicitação de API.
5. Gerenciar o agente implantado	Gerencie e exclua os agentes que você implantou no Vertex AI Agent Engine.

As etapas estão ilustradas no diagrama a seguir:

 

Casos de uso

Para saber mais sobre o Vertex AI Agent Engine com exemplos completos, consulte os seguintes recursos:

Caso de uso	Descrição	Links
Criar agentes conectando-se a APIs públicas	Converta entre moedas. Criar uma função que se conecta a um app de câmbio de moedas, permitindo ao modelo fornecer respostas precisas a consultas como "Qual é a taxa de câmbio de reais para dólares hoje?"	Notebook do SDK da Vertex AI para Python: introdução à criação e implantação de um agente com o mecanismo de agente da Vertex AI
	Projetando um projeto solar comunitário. Identifique locais potenciais, procure escritórios e fornecedores governamentais relevantes e analise imagens de satélite e o potencial solar de regiões e edifícios para encontrar o local ideal para instalar os painéis solares.	Notebook do SDK da Vertex AI para Python: como criar e implantar um agente da API Google Maps com o mecanismo de agente da Vertex AI
Criar agentes conectando-se a bancos de dados	Integração com o AlloyDB e o Cloud SQL para PostgreSQL.	Postagem do blog: anúncio do LangChain na Vertex AI para AlloyDB e Cloud SQL para PostgreSQL Notebook do SDK da Vertex AI para Python: como implantar um aplicativo RAG com o Cloud SQL para PostgreSQL no mecanismo de agente da Vertex AI Notebook do SDK da Vertex AI para Python: como implantar um aplicativo RAG com o AlloyDB para PostgreSQL no mecanismo de agente da Vertex AI
	Consultar e entender repositórios de dados estruturados usando linguagem natural.	Notebook do SDK da Vertex AI para Python: como criar um agente de pesquisa de conversação com o mecanismo de agente da Vertex AI e a RAG na Vertex AI para Pesquisa
	Consulte e entenda bancos de dados de gráficos usando linguagem natural	Postagem do blog: GenAI GraphRAG e agentes de IA usando o Vertex AI Agent Engine com o LangChain e o Neo4j
	Consultar e entender repositórios de vetores usando linguagem natural	Postagem do blog: simplificar a RAG da IA generativa com o MongoDB Atlas e o Vertex AI Agent Engine
Criar agentes com frameworks de OSS	Crie e implante agentes usando o framework de código aberto OneTwo.	Postagem do blog: OneTwo e Vertex AI Agent Engine: explorando o desenvolvimento avançado de agentes de IA no Google Cloud
	Crie e implante agentes usando o framework de código aberto LangGraph.	Notebook do SDK da Vertex AI para Python: como criar e implantar um aplicativo LangGraph com o mecanismo de agente da Vertex AI
Depurar e otimizar agentes	Crie e rastreie agentes usando o OpenTelemetry e o Cloud Trace.	Notebook do SDK da Vertex AI para Python: depuração e otimização de agentes: um guia de rastreamento no mecanismo de agentes da Vertex AI

Segurança corporativa

O Vertex AI Agent Engine oferece suporte a VPC Service Controls para fortalecer a segurança de dados e reduzir os riscos de exfiltração de dados. Quando o VPC Service Controls está configurado, o agente implantado mantém o acesso seguro a APIs e serviços do Google, como a API BigQuery, a API Cloud SQL Admin e a API Vertex AI, garantindo a operação perfeita no perímetro definido. Os VPC Service Controls bloqueiam de forma eficaz todo o acesso público à Internet, confinando o movimento de dados aos limites autorizados da rede e melhorando significativamente a postura de segurança da empresa.

Regiões compatíveis

O Vertex AI Agent Engine tem suporte nas seguintes regiões:

Região	Local	Descrição	Etapa do lançamento
us-central1	Iowa	As versões v1 e v1beta1 são compatíveis.	GA
us-west1	Oregon	As versões v1 e v1beta1 são compatíveis.	GA
europe-west1	Bélgica	As versões v1 e v1beta1 são compatíveis.	GA
europe-southwest1	Madri	As versões v1 e v1beta1 são compatíveis.	GA
asia-east1	Taiwan	As versões v1 e v1beta1 são compatíveis.	GA
asia-northeast1	Tóquio	As versões v1 e v1beta1 são compatíveis.	GA

Cota

As cotas e limites a seguir se aplicam ao Vertex AI Agent Engine para um determinado projeto em cada região.

Preços

Os preços são baseados nos recursos de computação (horas de vCPU) e memória (horas de GiB) usados pelos agentes implantados no runtime gerenciado do Vertex AI Agent Engine.

Produto	ID da SKU	Preço
vCPU do ReasoningEngine	8A55-0B95-B7DC	US$ 0,0994/vCPU-hr
Memória do ReasoningEngine	0B45-6103-6EC1	US$ 0,0105/GiB-h

Para saber mais informações, consulte Preços.

A seguir

• Configure o ambiente
• Receba suporte.