准备工作
- 实验会创建一个 Google Cloud 项目和一些资源,供您使用限定的一段时间
- 实验有时间限制,并且没有暂停功能。如果您中途结束实验,则必须重新开始。
- 在屏幕左上角,点击开始实验即可开始
Import libraries and set up the notebook
/ 20
Load the Gemini Model
/ 15
Define Python functions (tools)
/ 15
Deploy your agent on Vertex AI
/ 20
Model configuration
/ 15
Agent configuration
/ 15
Agent Engine 是一項全代管的 Google Cloud 服務,可讓開發人員在正式環境部署、管理及調度 AI 代理。這項服務會處理基礎架構,在正式環境調度代理,讓您專心打造強大的智慧型應用程式。
您可以定義 Python 函式,透過 Gemini 的函式呼叫功能當做工具使用。Vertex AI 的 Agent Engine 與 Gemini 模型 Gen AI SDK 緊密整合,可透過模組化的方式管理提示詞、代理和範例。Agent Engine 也與 LangChain、LlamaIndex 或其他 Python 框架相容。
本實驗室說明如何運用 Gen AI SDK for Python 建構及部署代理 (模型、工具和推論)。您將建構及部署代理 (該代理採用
Gemini 是由 Google DeepMind 開發的一系列強大生成式 AI 模型,可以解讀及生成文字、程式碼、圖像、音訊和影片等多種形式的內容。
Vertex AI 中的 Gemini API 提供統一的介面,讓開發人員輕鬆與 Gemini 模型互動,將強大的 AI 功能整合至自家應用程式。如要瞭解最新資訊和最新版本的特定功能,請參閱官方的 Gemini 說明文件。
開始這個實驗室之前,您應已熟悉下列概念:
本實驗室的學習內容包括:
請詳閱以下操作說明。實驗室活動會計時,且中途無法暫停。點選「Start Lab」後就會開始計時,顯示可使用 Google Cloud 資源的時間。
您將在真正的雲端環境完成實作實驗室活動,而不是模擬或示範環境。為此,我們會提供新的暫時憑證,供您在實驗室活動期間登入及存取 Google Cloud。
為了順利完成這個實驗室,請先確認:
點選「Start Lab」按鈕。如果實驗室會產生費用,畫面上會出現選擇付款方式的對話方塊。左側的「Lab Details」窗格會顯示下列項目:
點選「Open Google Cloud console」;如果使用 Chrome 瀏覽器,也能按一下滑鼠右鍵,選取「在無痕視窗中開啟連結」。
接著,實驗室會啟動相關資源,並開啟另一個分頁,顯示「登入」頁面。
提示:您可以在不同的視窗中並排開啟分頁。
如有必要,請將下方的 Username 貼到「登入」對話方塊。
您也可以在「Lab Details」窗格找到 Username。
點選「下一步」。
複製下方的 Password,並貼到「歡迎使用」對話方塊。
您也可以在「Lab Details」窗格找到 Password。
點選「下一步」。
按過後續的所有頁面:
Google Cloud 控制台稍後會在這個分頁開啟。
前往 Google Cloud 控制台,依序點按「導覽選單」圖示 >「Vertex AI」>「Workbench」。
找出
Workbench 執行個體的 JupyterLab 介面會在新瀏覽器分頁開啟。
1. 關閉 JupyterLab 的瀏覽器分頁,回到 Workbench 首頁。
2. 勾選執行個體名稱旁的核取方塊,然後點按「重設」。
3. 「開啟 JupyterLab」按鈕再次啟用後,等待一分鐘,然後點按「開啟 JupyterLab」。
開啟
出現「Select Kernel」對話方塊時,從可用核心清單中選取「Python 3」。
執行筆記本的「Getting Started」部分,專案 ID 和位置已預先設定完成。
點選「Check my progress」,確認目標已達成。
在本節中,您將運用 Gen AI SDK for Python 建構及部署代理。代理由三個元件構成:
您將在筆記本內定義模型、工具和自動化調度管理程序、在本機測試代理,然後部署至 Vertex AI。
點選「Check my progress」,確認目標已達成。
點選「Check my progress」,確認目標已達成。
點選「Check my progress」,確認目標已達成。
您剛才執行的範例包含了代理內各個元件所需的基本設定,助您快速上手。
如果想改用其他 Gemini 模型版本、變更生成式模型參數或安全篩選器,或是調整代理的其他自訂項目,該怎麼做?筆記本內接下來的範例會展示一些最常見的參數,供您自訂代理。Vertex AI 的 Agent Engine 可與支援函式呼叫功能的 Gemini 模型版本和 LangChain 代理搭配運作。
在本節中,您將依據需求自訂模型和代理元件。
點選「Check my progress」,確認目標已達成。
點選「Check my progress」,確認目標已達成。
恭喜!在本實驗室,您學到如何運用 Vertex AI 的 Agent Engine 建構及部署代理。您成功建構並部署代理 (該代理採用
歡迎參考下列資源,進一步瞭解 Gemini:
協助您瞭解如何充分運用 Google Cloud 的技術。我們的課程會介紹專業技能和最佳做法,讓您可以快速掌握要領並持續進修。我們提供從基本到進階等級的訓練課程,並有隨選、線上和虛擬課程等選項,方便您抽空參加。認證可協助您驗證及證明自己在 Google Cloud 技術方面的技能和專業知識。
使用手冊上次更新日期:2025 年 11 月 6 日
實驗室上次測試日期:2025 年 11 月 6 日
Copyright 2026 Google LLC 保留所有權利。Google 和 Google 標誌是 Google LLC 的商標,其他公司和產品名稱則有可能是其關聯公司的商標。
此内容目前不可用
一旦可用,我们会通过电子邮件告知您
太好了!
一旦可用,我们会通过电子邮件告知您
一次一个实验
确认结束所有现有实验并开始此实验