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概览

Agent Engine 是一项全托管式 Google Cloud 服务，可让开发者在生产环境中部署、管理和扩缩 AI 代理。Agent Engine 负责处理基础设施，以便在生产环境中扩缩代理，因此您可以专注于打造智能且高效的应用。

您可以定义 Python 函数，并通过 Gemini 函数调用将其作为工具使用。Agent Engine 与 Vertex AI 中的 Gemini 模型生成式 AI SDK 紧密集成，并且能够以模块化方式管理提示、代理和示例。Agent Engine 与 LangChain、LlamaIndex 或其他 Python 框架兼容。

在本实验中，您将学习如何使用 Gen AI SDK for Python 构建和部署代理（模型、工具和推理）。您将构建并部署一个代理，该代理使用 模型、Python 函数作为工具，并使用 LangChain 进行编排。

Gemini

Gemini 是 Google DeepMind 开发的一系列强大的生成式 AI 模型，能够理解和生成各种形式的内容，包括文本、代码、图片、音频和视频。

Vertex AI 中的 Gemini API

Vertex AI 中的 Gemini API 提供了与各 Gemini 模型交互的统一接口。通过 Gemini API，开发者可以轻松将这些强大的 AI 功能集成到他们的应用中。如需了解最新版本的最新详细信息和具体功能，请参阅官方 Gemini 文档。

Gemini 模型

• Gemini Pro：专为复杂的推理任务而设计，包括：
  • 分析和总结大量信息。
  • 复杂的跨模态推理（跨文本、代码、图片等）。
  • 有效解决复杂代码库的问题。
• Gemini Flash：针对速度和效率进行了优化，具有以下特点和功能：
  • 亚秒级响应时间和高吞吐量。
  • 成本低、效率高，适用于各种任务。
  • 增强的多模态功能，包括改进的空间理解、新的输出模态（文本、音频、图片）以及原生工具使用体验（Google 搜索、代码执行和第三方功能）。

前提条件

在开始本实验之前，您应该先熟悉：

• Python 编程基础知识。
• API 的一般性概念。
• 在 Vertex AI Workbench 上的 Jupyter 笔记本中运行 Python 代码

目标

在本实验中，您将学习如何完成以下操作：

• 安装 Gen AI SDK for Python
• 使用 Gen AI SDK 构建简单代理的组件
• 在部署之前在本地测试代理
• 在 Vertex AI 上部署和测试代理
• 自定义代理的每个层（模型、工具、编排）

设置和要求

点击“开始实验”按钮前的注意事项

请阅读以下说明。实验是计时的，并且您无法暂停实验。计时器在您点击开始实验后即开始计时，显示 Google Cloud 资源可供您使用多长时间。

此实操实验可让您在真实的云环境中开展实验活动，免受模拟或演示环境的局限。为此，我们会向您提供新的临时凭据，您可以在该实验的规定时间内通过此凭据登录和访问 Google Cloud。

为完成此实验，您需要：

• 能够使用标准的互联网浏览器（建议使用 Chrome 浏览器）。

注意：请使用无痕模式（推荐）或无痕浏览器窗口运行此实验。这可以避免您的个人账号与学生账号之间发生冲突，这种冲突可能导致您的个人账号产生额外费用。

• 完成实验的时间 - 请注意，实验开始后无法暂停。

注意：请仅使用学生账号完成本实验。如果您使用其他 Google Cloud 账号，则可能会向该账号收取费用。

如何开始实验并登录 Google Cloud 控制台

1. 点击开始实验按钮。如果该实验需要付费，系统会打开一个对话框供您选择支付方式。左侧是“实验详细信息”窗格，其中包含以下各项：

   • “打开 Google Cloud 控制台”按钮
   • 剩余时间
   • 进行该实验时必须使用的临时凭据
   • 帮助您逐步完成本实验所需的其他信息（如果需要）

2. 点击打开 Google Cloud 控制台（如果您使用的是 Chrome 浏览器，请右键点击并选择在无痕式窗口中打开链接）。

   该实验会启动资源并打开另一个标签页，显示“登录”页面。

   提示：将这些标签页安排在不同的窗口中，并排显示。

   注意：如果您看见选择账号对话框，请点击使用其他账号。

3. 如有必要，请复制下方的用户名，然后将其粘贴到登录对话框中。

   {{{user_0.username | "<用户名>"}}}

   您也可以在“实验详细信息”窗格中找到“用户名”。

4. 点击下一步。

5. 复制下面的密码，然后将其粘贴到欢迎对话框中。

   {{{user_0.password | "<密码>"}}}

   您也可以在“实验详细信息”窗格中找到“密码”。

6. 点击下一步。

   重要提示：您必须使用实验提供的凭据。请勿使用您的 Google Cloud 账号凭据。 注意：在本实验中使用您自己的 Google Cloud 账号可能会产生额外费用。

7. 继续在后续页面中点击以完成相应操作：

   • 接受条款及条件。
   • 由于这是临时账号，请勿添加账号恢复选项或双重验证。
   • 请勿注册免费试用。

片刻之后，系统会在此标签页中打开 Google Cloud 控制台。

注意：如需访问 Google Cloud 产品和服务，请点击导航菜单，或在搜索字段中输入服务或产品的名称。

任务 1. 在 Vertex AI Workbench 中打开笔记本

1. 在 Google Cloud 控制台的导航菜单 () 中依次点击 Vertex AI > Workbench。

2. 找到 实例，然后点击打开 JupyterLab 按钮。

Workbench 实例的 JupyterLab 界面会在新浏览器标签页中打开。

注意：如果您在 JupyterLab 中没有看到笔记本，请按照以下额外步骤重置实例：

1. 关闭 JupyterLab 的浏览器标签页，然后返回 Workbench 首页。

2. 选中实例名称旁边的复选框，然后点击重置。

3. 打开 JupyterLab 按钮重新启用后，请等待一分钟，然后点击打开 JupyterLab。

任务 2. 设置笔记本

1. 打开 文件。

2. 在选择内核对话框中，从可用内核列表中选择 Python 3。

3. 运行笔记本的开始使用部分。系统已为您预配置项目 ID 和位置。

注意：如有笔记本单元在执行时遇到 429 响应，请等待一分钟，然后再次运行该单元以继续操作。 注意：如果在安装 pip 依赖项期间出现 pip 软件包错误，请重新运行笔记本中的单元。

点击检查我的进度，验证已完成以下目标： 导入库并设置笔记本。

任务 3. 构建和部署代理

在此部分，您将使用 Gen AI SDK for Python 构建和部署代理。代理由三个组件组成：

• 模型： 模型
• 工具：可由模型调用的 Python 函数
• 编排：使用 LangChain 编排推理

您将在笔记本中定义模型、工具和编排，在本地测试代理，然后将代理部署到 Vertex AI。

1. 运行笔记本的构建和部署代理部分。

点击检查我的进度，验证已完成以下目标： 加载 Gemini 模型。

点击检查我的进度，验证已完成以下目标：定义 Python 函数（工具）。

点击检查我的进度，验证已完成以下目标：在 Vertex AI 上部署代理。

任务 4. 自定义代理

您刚刚运行的示例包含代理中每个组件所需的最低配置，可帮助您快速入门。

但如果您想改用其他 Gemini 模型版本、更改生成模型参数或安全过滤器，或者对代理执行其他自定义操作，该怎么办？笔记本中的以下示例展示了您需要在代理中自定义的一些最常见参数。Vertex AI 中的 Agent Engine 可与支持函数调用的 Gemini 模型版本和 LangChain 代理配合使用。

在此部分，您将了解如何自定义模型和代理组件以满足您的需求。

1. 运行笔记本的自定义代理部分。

点击检查我的进度，验证已完成以下目标： 模型配置。

点击检查我的进度，验证已完成以下目标： 代理配置。

恭喜！

恭喜！在本实验中，您学习了如何在 Vertex AI 中使用 Agent Engine 构建和部署代理。您构建并部署了一个代理，该代理使用 模型、Python 函数作为工具，并使用 LangChain 进行编排。您还学习了如何自定义代理的不同层。

后续步骤/了解详情

请参阅以下资源，详细了解 Gemini：

• Gemini 概览
• 有关 Vertex AI 上生成式 AI 的文档
• YouTube 上有关生成式 AI 的视频
• 探索 Vertex AI 实战宝典，了解精心挑选的生成式 AI 笔记，还可以在笔记本库中搜索内容。
• 探索 Google Cloud 生成式 AI 仓库中的其他笔记本和示例。

Google Cloud 培训和认证

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上次更新本手册的时间：2025 年 11 月 6 日

上次测试本实验的时间：2025 年 11 月 6 日

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