GENAI110

Descripción general

El Kit de desarrollo de agentes (ADK) es un framework de código abierto modular y extensible para crear agentes de IA. Si bien proporciona su propio módulo de evaluación integrado, en este lab, se muestra cómo usar Gen AI Evaluation Service de Agent Platform para medir el rendimiento de un agente basado en el ADK. Este enfoque ofrece un conjunto de herramientas más amplio, explicable y controlado en cuanto a su calidad para evaluar modelos o aplicaciones generativos con métricas personalizadas y comparativas alineadas con los humanos.

En este lab, seguirás una guía paso a paso para evaluar tu agente del ADK con el servicio de evaluación de IA generativa de Agent Platform.

Este lab se basa en este notebook del repo GoogleCloudPlatform/generative-ai.

Objetivo

En este lab, aprenderás a realizar las siguientes tareas:

• Crear y ejecutar un agente del ADK local
• Crear y dar formato a un conjunto de datos de evaluación del agente
• Evaluar el rendimiento del agente con los siguientes métodos:
  • Evaluación de uso de herramienta única
  • Evaluación basada en la trayectoria
  • Evaluación de la calidad de las respuestas
• Usar el servicio de evaluación de Agent Platform para generar métricas explicables y comparar los resultados

Configuración y requisitos

Antes de hacer clic en el botón Comenzar lab

Lee estas instrucciones. Los labs son cronometrados y no se pueden pausar. El temporizador, que comienza a funcionar cuando haces clic en Comenzar lab, indica por cuánto tiempo tendrás a tu disposición los recursos de Google Cloud.

Este lab práctico te permitirá realizar las actividades correspondientes en un entorno de nube real, no en uno de simulación o demostración. Para ello, se te proporcionan credenciales temporales nuevas que utilizarás para acceder a Google Cloud durante todo el lab.

Para completar este lab, necesitarás lo siguiente:

• Acceso a un navegador web estándar. Se recomienda el navegador Chrome.

• Tiempo para completar el lab (recuerda que, una vez que comienzas un lab, no puedes pausarlo).

Cómo iniciar tu lab y acceder a la consola de Google Cloud

1. Haz clic en el botón Comenzar lab. Si debes pagar por el lab, se abrirá un diálogo para que selecciones la forma de pago. A la izquierda, se encuentra el panel Detalles del lab, que tiene estos elementos:

   • El botón para abrir la consola de Google Cloud
   • El tiempo restante
   • Las credenciales temporales que debes usar para el lab
   • Otra información para completar el lab, si es necesaria

2. Haz clic en Abrir la consola de Google Cloud (o haz clic con el botón derecho y selecciona Abrir el vínculo en una ventana de incógnito si ejecutas el navegador Chrome).

   El lab inicia recursos y abre otra pestaña en la que se muestra la página de acceso.

   Sugerencia: Ordena las pestañas en ventanas separadas, una junto a la otra.

   Nota: Si ves el diálogo Elige una cuenta, haz clic en Usar otra cuenta.

3. De ser necesario, copia el nombre de usuario a continuación y pégalo en el diálogo Acceder.

   {{{user_0.username | "Username"}}}

   También puedes encontrar el nombre de usuario en el panel Detalles del lab.

4. Haz clic en Siguiente.

5. Copia la contraseña que aparece a continuación y pégala en el diálogo Te damos la bienvenida.

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   También puedes encontrar la contraseña en el panel Detalles del lab.

6. Haz clic en Siguiente.

   Importante: Debes usar las credenciales que te proporciona el lab. No uses las credenciales de tu cuenta de Google Cloud. Nota: Usar tu propia cuenta de Google Cloud para este lab podría generar cargos adicionales.

7. Haz clic para avanzar por las páginas siguientes:

   • Acepta los términos y condiciones.
   • No agregues opciones de recuperación ni autenticación de dos factores, ya que esta cuenta es temporal.
   • No te registres para obtener pruebas gratuitas.

Después de un momento, se abrirá la consola de Google Cloud en esta pestaña.

Nota: Para acceder a los productos y servicios de Google Cloud, haz clic en el menú de navegación o escribe el nombre del servicio o producto en el campo Buscar.

Tarea 1: Prepara el entorno en Agent Platform Workbench

1. En el menú de navegación () de la consola de Google Cloud, selecciona Agent Platform > Notebooks > Workbench.

2. Haz clic en Habilitar APIs y, luego, en Habilitar para confirmar.

3. En Instancias, haz clic en Abrir JupyterLab junto a tu instancia de vertex-ai-jupyterlab. JupyterLab se iniciará en una pestaña nueva.

4. En la página de inicio de JupyterLab, haz clic en Terminal para abrir una shell.

5. Descarga un notebook y un archivo auxiliar para este lab con el siguiente comando:

   gcloud storage cp gs://{{{project_0.project_id| YOUR_GCP_PROJECT_ID}}}-bucket/* .

6. Abre el archivo .

7. En el diálogo Select Kernel, elige Python 3 (Local) en la lista de kernels disponibles.

8. Ejecuta la primera celda de código en el encabezado Install Agent Development Kit (ADK) and other required packages para instalar las dependencias. Para ejecutar una celda, haz clic en el botón de reproducción que se encuentra en la parte superior o destaca la celda y presiona MAYÚSCULAS + INTRO en el teclado.

9. Para usar los paquetes recién instalados en este entorno de ejecución de Jupyter, debes reiniciar el kernel. Espera a que el [*] junto a la celda cambie a [1] para mostrar que la celda se completó y, luego, en los menús de JupyterLab, selecciona Kernel > Restart Kernel and Clear Outputs of All Cells….

10. Cuando se te solicite confirmar, selecciona Restart.

11. Una vez que se reinicie el kernel, ejecuta la siguiente celda en Set Google Cloud project information para configurar la información del proyecto de Google Cloud y, luego, inicializa Agent Platform.

12. Ejecuta la siguiente celda en la sección Import libraries del notebook.

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar los objetivos. Establecer la información del proyecto de Google Cloud

Tarea 2: Lee y ejecuta el resto del notebook

Lee y ejecuta las celdas del notebook. En sus secciones, harás lo siguiente:

• Establecer las herramientas para definir las funciones get_product_details() y get_product_price() que tu agente usará más adelante
• Establecer el modelo de Gemini que usará tu agente
• Ensamblar el agente definiendo una función que cree un agente, proporcionándole las herramientas que definiste anteriormente y usándolo para generar una respuesta a una consulta
• Probar el agente para ver un par de respuestas de ejemplo, incluido el resultado en formato Markdown que cita cuáles funciones se llamaron

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar los objetivos. Crear el agente del ADK

• Aprender a calificar un agente del ADK con la evaluación de IA generativa de Agent Platform
• Preparar un conjunto de datos de evaluación del agente que conste de un conjunto de instrucciones y sus llamadas a herramientas esperadas (trayectoria de referencia)
• Ejecutar la evaluación del uso de una sola herramienta para determinar si el agente elige la herramienta única correcta para una tarea determinada
• Ejecutar la evaluación de trayectoria para evaluar si el agente no solo elige las herramientas adecuadas, sino que también las utiliza en el orden previsto
• Aprender a visualizar los resultados de la evaluación
• Aprender a definir una métrica personalizada y realizar evaluaciones en función de ella

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar los objetivos. Calificar un agente del ADK con la evaluación de IA generativa de Agent Platform

• En una sección adicional sobre Bring-Your-Own-Dataset (BYOD), ver cómo evaluar las respuestas del agente generadas en otro lugar proporcionando un conjunto de datos de evaluación que contenga esas respuestas

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar los objetivos. Realizar una evaluación de BYOD de agentes de LangGraph con GenAI

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar los objetivos. Realizar una limpieza del experimento

¡Felicitaciones!

Evaluaste correctamente un agente del ADK con la evaluación de IA generativa de Agent Platform. Creaste y ejecutaste el agente de forma local, preparaste un conjunto de datos de evaluación personalizado y evaluaste el uso de herramientas, la trayectoria de acción y la calidad de la respuesta final del agente con herramientas de evaluación integradas.

Evaluaste el agente con los siguientes componentes:

• ADK (Kit de desarrollo de agentes) para crear y ejecutar el agente
• Un conjunto de datos de evaluación estructurado con el uso esperado de herramientas y referencias
• Gen AI Evaluation Service de Agent Platform
• Métricas de evaluación del uso de herramientas
• Coincidencia de trayectoria para una precisión paso a paso
• Evaluación sobre una métrica personalizada

Última actualización del manual: 28 de agosto de 2026

Prueba más reciente del lab: 28 de agosto de 2026

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