1. Giriş
Genel Bakış
Bu codelab'de, sohbet kullanıcı arayüzü üzerinden işletme verilerini analiz etmenize ve diğer görevleri gerçekleştirmenize yardımcı olan kişisel bir yapay zeka asistanı oluşturacaksınız. Kişisel aracınızı barındırmak için bir Cloud Run hizmeti kullanacaksınız.
Ajanınız Cloud Run sanal alanlarını kullanır. Cloud Run sanal alanları, güvenilmeyen kod ve aracı iş yüklerini milisaniyeler içinde çalıştırmak için özel olarak oluşturulmuş yerel, güvenli ve ultra hızlı bir çalışma zamanı ortamıdır. Sandbox, yapay zeka aracınızın karmaşık analitik sorunları çözmek için kodu anında dinamik olarak yazmasına, çalıştırmasına ve test etmesine olanak tanır.
Not: Yerel olarak çalıştırırken üretimde sorunsuz bir geliştirme deneyimi sağlamak için:
- Üretimde (Cloud Run korumalı alanı): Ajan, ayrılmış bir korumalı alan ikili programı (/usr/local/gcp/bin/sandbox) aracılığıyla kodu yalıtılmış, container'a alınmış bir deneme alanında güvenli bir şekilde çalıştırır.
- Yerel olarak (makineniz): Yerel olarak çalıştırıldığında uygulama, üretim sanal alan ortamının mevcut olmadığını algılar (IS_LOCAL_MODE = True). Ajan, Python komut dosyalarını ve kabuk komutlarını doğrudan yerel ana makinenizin sistem terminalinde yürütür.
Oluşturacaklarınız:
Bu senaryoda, büyük bir mezuniyet hafta sonuna hazırlanan bir üniversite şehrinde bir kafeyi yönetiyorsunuz. Gizli operasyonel darboğazları ortaya çıkarmak için temsilcinizin ham satış noktası (POS) verilerini üniversitenin tören programıyla çapraz referanslaması gerekiyor.
Ajan, personel ve envanter ayarlamaları önermek için içeceklerin karmaşıklığını kasiyer sayısıyla karşılaştırarak analiz etmek üzere Python komut dosyalarını yazmak ve yürütmek için güvenli bir sanal alan kullanır.
Temsilci, hedeflediği envanter ve personel önerilerini içeren sahte bir sohbet kullanıcı arayüzü aracılığıyla işletme sahibine ping gönderir. E-tabloyu, kahve dükkanı yöneticisi için yapılacak operasyonel işlerle güncellemeden önce açık izin bekliyor.
Neler öğreneceksiniz?
- Cloud Run hizmeti oluşturma
- Cloud Run hizmetine ADK aracısı dağıtma
- Bir aracının Cloud Run hizmetindeki bir sanal alanda nasıl kod çalıştırması sağlanır?
- Arka plan temsilcisiyle etkileşim kurmak için WebSockets kullanarak sohbet kullanıcı arayüzü oluşturma
2. Kurulum ve Gereksinimler
Proje kimliğinizi ve bölgenizi yapılandırın.
GOOGLE_CLOUD_PROJECT=<YOUR_PROJECT_ID>
REGION=us-west2
gcloud config set project $GOOGLE_CLOUD_PROJECT
gcloud config set run/region $REGION
Bu codelab boyunca kullanılacak ortam değişkenleri aşağıda verilmiştir. Bunları bir ortam dosyasına kaydedip "kaynak" olarak kullanabilirsiniz. Proje kimliğinizin ve isteğe bağlı olarak bölgenin değerini doğru şekilde ayarladığınızdan emin olun.
SA_NAME=coffee-shop-agent-sa
SERVICE_ACCOUNT_ADDRESS=$SA_NAME@$GOOGLE_CLOUD_PROJECT.iam.gserviceaccount.com
Bu Codelab için gereken API'leri etkinleştirin
gcloud services enable --project $GOOGLE_CLOUD_PROJECT \
run.googleapis.com \
cloudbuild.googleapis.com \
artifactregistry.googleapis.com \
sheets.googleapis.com \
aiplatform.googleapis.com
3. Hizmet hesabı ve e-tablo oluşturma
Yalnızca gerekli rolleri vermek için Cloud Run hizmetiniz için özel bir hizmet hesabı oluşturmanız önerilir.
Cloud Run hizmeti için hizmet hesabı oluşturma
gcloud iam service-accounts create $SA_NAME \
--description="Service account for the Coffee Shop Agent Codelab" \
--display-name="Coffee Shop Agent SA"
Aracı, Gemini API'lerini (GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=1) kullandığından bu hizmet hesabına projenizde Agent Platform User rolünü verin.
gcloud projects add-iam-policy-binding $GOOGLE_CLOUD_PROJECT \
--member="serviceAccount:$SERVICE_ACCOUNT_ADDRESS" \
--role="roles/aiplatform.user"
Bu hizmet hesabını kullanarak aracıyı yerel olarak çalıştırmanıza ve test etmenize olanak tanımak için kişisel Google Cloud kimliğinize bu hizmet hesabının kimliğine bürünme izni verin:
gcloud iam service-accounts add-iam-policy-binding \
coffee-shop-agent-sa@$GOOGLE_CLOUD_PROJECT.iam.gserviceaccount.com \
--member="user:$(gcloud config get-value account)" \
--role="roles/iam.serviceAccountTokenCreator"
E-tabloyu oluşturma
Bu e-tablo, geçen yıl mezuniyet hafta sonunda gerçekleşen satışları gösterir.
- Google Drive'ınızda yeni bir Google E-Tablosu oluşturun.
- Aşağıdaki Virgülle Ayrılmış Değerler (CSV) dosyasını yeni Google E-Tablonuza kopyalayın (ör. A1 hücresini seçip yapıştırın).
Day,Time,Drip_Coffee,Cold_Brew,Extra_Espresso,Alt_Milk_Oz,Pastries,Cashiers_Working,Wait_Time_Minutes
Saturday,07:00:00,95,15,5,30,80,2,9
Saturday,08:00:00,80,25,10,35,60,2,7
Saturday,09:00:00,30,30,20,40,20,1,4
Saturday,10:00:00,40,130,95,50,25,2,4
Saturday,11:00:00,25,45,25,40,15,1,5
Saturday,12:00:00,30,35,15,45,20,1,3
Saturday,13:00:00,15,20,10,30,10,1,2
Saturday,14:00:00,45,60,30,65,30,2,8
Saturday,15:00:00,20,30,15,35,15,1,3
Saturday,16:00:00,25,35,10,50,20,1,4
Saturday,17:00:00,10,20,5,35,10,1,2
Saturday,18:00:00,20,40,10,190,65,2,12
Saturday,19:00:00,10,15,5,40,15,1,2
Sunday,07:00:00,90,10,5,35,75,2,8
Sunday,08:00:00,75,20,10,40,65,2,6
Sunday,09:00:00,25,25,15,35,15,1,3
Sunday,10:00:00,60,35,15,60,50,2,7
Sunday,11:00:00,20,30,10,35,10,1,3
Sunday,12:00:00,25,40,10,55,20,1,3
Sunday,13:00:00,15,25,5,40,10,1,2
Sunday,14:00:00,30,50,15,180,60,2,11
Sunday,15:00:00,15,25,10,45,15,1,3
Sunday,16:00:00,20,45,20,40,15,1,4
Sunday,17:00:00,10,25,10,30,10,1,2
Sunday,18:00:00,25,145,110,45,20,2,16
Sunday,19:00:00,15,30,15,35,10,1,4
- Verileriniz hâlâ seçiliyken Google E-Tablolar üst menüsünde Veri > Metni sütunlara böl'ü tıklayın.
Hizmet hesabının e-tabloya düzenleyici erişimi olduğundan emin olun. Bu, bir takım arkadaşınıza erişim izni vermeye benzer.
- Yeni hizmet hesabınızın e-posta adresinin tamamını kopyalayın.
echo $SERVICE_ACCOUNT_ADDRESS
- Google E-Tablonuzda sağ üst köşedeki Paylaş'ı tıklayın.
- Hizmet hesabı e-posta adresini yapıştırın, izni Düzenleyici olarak ayarlayın ve Paylaş'ı tıklayın. (Bildir seçeneğinin işaretini kaldırabilirsiniz.)
- Aracıya ileteceğiniz e-tablo kimliğini kaydedin (ör.https://docs. google.com/spreadsheets/d/<YOUR_SPREADSHEET_ID>/edit?gid=0#gid=0).
SPREADSHEET_ID=<THE SPREADHSEET ID FROM ITS URL>
4. ADK aracısını oluşturma
Öncelikle kodunuz için bir dizin oluşturun.
mkdir coffee-mgr-agent && cd coffee-mgr-agent
requirements.txt dosyası oluşturun.
fastapi>=0.100.0
uvicorn>=0.22.0
google-adk>=1.27.1
google-auth
google-api-python-client
Dockerfile oluşturun
FROM python:3.11-slim
ENV PYTHONUNBUFFERED=1
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
COPY main.py .
EXPOSE 8080
CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8080"]
main.py dosyası oluşturma
import os
import asyncio
import subprocess
from pathlib import Path
from typing import List
from fastapi import FastAPI, HTTPException, WebSocket, WebSocketDisconnect
from fastapi.responses import HTMLResponse
from pydantic import BaseModel
from google.adk.agents import LlmAgent as Agent
from google.adk.tools import FunctionTool
from google.adk.apps import App
from google.adk import Runner
from google.adk.sessions import InMemorySessionService
from google.genai import types
SANDBOX_CLI = '/usr/local/gcp/bin/sandbox'
IS_LOCAL_MODE = not Path(SANDBOX_CLI).exists()
active_connections: list[WebSocket] = []
SPREADSHEET_ID = os.environ.get("SPREADSHEET_ID")
# And
def run_sandbox_process(args: list[str]):
cmd = args[2:] if IS_LOCAL_MODE and args[:2] == ['do', '--'] else ([SANDBOX_CLI] + args if not IS_LOCAL_MODE else args)
return subprocess.run(cmd, capture_output=True, text=True, timeout=10)
def execute_sandbox_command(command: str) -> str:
"""Executes arbitrary POSIX shell/bash commands inside sandbox."""
mode = "LOCAL" if IS_LOCAL_MODE else "CLOUD RUN SANDBOX"
print(f"[ADK Sandbox Tool] Starting {mode} shell run...")
try:
res = run_sandbox_process(['do', '--', '/bin/sh', '-c', command])
if res.returncode != 0:
return f"Execution Failed!\nExit Code: {res.returncode}\nStdout:\n{res.stdout}\nStderr:\n{res.stderr}"
return res.stdout
except Exception as err:
return f"Internal Sandbox Tool Error: {str(err)}"
def get_sheets_service():
"""Initializes and returns the Google Sheets client service."""
from google.auth import default
from googleapiclient.discovery import build
credentials, _ = default(scopes=[
'https://www.googleapis.com/auth/spreadsheets',
'https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform'
])
return build('sheets', 'v4', credentials=credentials)
def read_spreadsheet_values(spreadsheet_id: str, range_name: str) -> str:
"""Reads a range of cells from a Google Spreadsheet."""
try:
service = get_sheets_service()
result = service.spreadsheets().values().get(spreadsheetId=spreadsheet_id, range=range_name).execute()
rows = result.get('values', [])
return str(rows) if rows else "No data found in the specified range."
except Exception as e:
return f"Read Error: {str(e)}"
def update_spreadsheet_values(spreadsheet_id: str, range_name: str, values: List[List[str]]) -> str:
"""Updates a range of cells in a Google Spreadsheet with the provided values."""
try:
service = get_sheets_service()
result = service.spreadsheets().values().update(
spreadsheetId=spreadsheet_id, range=range_name,
valueInputOption="USER_ENTERED", body={'values': values}).execute()
return f"Successfully updated {result.get('updatedCells')} cells in {range_name}."
except Exception as e:
return f"Write Error: {str(e)}"
def create_spreadsheet_tab(spreadsheet_id: str, tab_name: str) -> str:
"""Creates a new sheet tab in a Google Spreadsheet if it doesn't already exist."""
try:
service = get_sheets_service()
# Check if tab exists
spreadsheet = service.spreadsheets().get(spreadsheetId=spreadsheet_id).execute()
for sheet in spreadsheet.get('sheets', []):
if sheet.get('properties', {}).get('title') == tab_name:
return f"Sheet tab '{tab_name}' already exists."
# Create tab
body = {'requests': [{'addSheet': {'properties': {'title': tab_name}}}]}
service.spreadsheets().batchUpdate(spreadsheetId=spreadsheet_id, body=body).execute()
return f"Successfully created new sheet tab '{tab_name}'."
except Exception as e:
return f"Error creating sheet tab: {str(e)}"
# ==========================================
# 3. ADK AGENT & RUNNER SETUP
# ==========================================
root_agent = Agent(
name='secure_coding_assistant',
description='ADK agent capable of executing shell commands and managing Google Spreadsheets.',
model=os.environ.get('GEMINI_MODEL', 'gemini-3.1-flash-lite'),
instruction=(
f'You are an expert AI Business Analyst for a coffee shop during university graduation weekend.\n'
f'The Google Spreadsheet ID you are managing is: "{SPREADSHEET_ID}". Use this ID for all sheet operations.\n'
'1. Comparative Analysis Policy:\n'
f' - Ingest historical POS data from the "POS-2025" sheet tab using read_spreadsheet_values with spreadsheet_id="{SPREADSHEET_ID}".\n'
' - Receive the current graduation schedule directly from the manager\'s prompt (the manager will paste it and indicate it is the same schedule sequence as last year).\n'
' - Write a python3 script via the sandbox tool to:\n'
' a. Correlate the 2025 product spikes (Cold Brew, Alt Milk, Extra Espresso) with the specific ceremonies ending at those times.\n'
' b. Map those beverage profiles to the pasted schedule (which is the same sequence) to predict exactly when and where the 2026 spikes will occur.\n'
' c. Identify expected wait-time bottlenecks in 2026 based on the 2025 wait times for those same profiles.\n'
'2. Bottleneck Diagnostics (Playbook):\n'
' - If a predicted high-volume slot in 2026 is expected to have Wait_Time_Minutes > 10:\n'
' - If Cashiers_Working < 2: Recommend scheduling another cashier.\n'
' - If Cashiers_Working == 2 and complex items (Cold Brew, Extra Espresso, Alt Milk) spike: Deduce that the bottleneck is barista output, not cashiers. Recommend adding a "Support Barista" role to handle fulfillment.\n'
'3. Human-in-the-Loop Policy:\n'
' - Present your detailed data discoveries, wait-time bottlenecks, and actionable recommendations (stocking and staffing changes) to the manager.\n'
' - Highlight only two or three findings for specific ceremonies.\n'
' - Frame your recommendations as a clean list of suggested tasks for the manager\'s TODO list.\n'
' - Explicitly ask: "Would you like me to add these tasks to your \'TODO-2026\' TODO list?"\n'
' - Do NOT modify any spreadsheet data until explicit approval is given.\n'
'4. Post-Approval Policy:\n'
f' - Upon receiving explicit user approval, first verify if the "TODO-2026" sheet tab exists in spreadsheet "{SPREADSHEET_ID}".\n'
f' - If the "TODO-2026" sheet tab does not exist, use the tool create_spreadsheet_tab to create it in spreadsheet "{SPREADSHEET_ID}".\n'
f' - Once the tab exists, use update_spreadsheet_values to append the approved adjustments as tasks to the "TODO-2026" sheet tab.\n'
' - Write the rows under the headers: Task (the actionable job, e.g., "Schedule a Support Barista role for Saturday morning"), Category ("Staffing" or "Inventory"), Ceremony, and Date_Added (today\'s date).\n'
' - Always confirm to the user exactly what tasks you have written to their "TODO-2026" TODO list.'
),
tools=[
FunctionTool(func=execute_sandbox_command),
FunctionTool(func=read_spreadsheet_values),
FunctionTool(func=update_spreadsheet_values),
FunctionTool(func=create_spreadsheet_tab)
]
)
adk_app = App(name="secure_sandbox_app", root_agent=root_agent)
runner = Runner(app=adk_app, session_service=InMemorySessionService(), auto_create_session=True)
app = FastAPI(title="Secure ADK Sandbox Assistant")
# ==========================================
# 4. ENDPOINTS & WEBSOCKET ROUTING
# ==========================================
@app.websocket("/ws")
async def websocket_endpoint(websocket: WebSocket):
await websocket.accept()
active_connections.append(websocket)
await websocket.send_text("🔌 System: Connected. Agent is ready...")
try:
while True:
owner_reply = await websocket.receive_text()
print(f"Owner replied via WS: {owner_reply}")
await websocket.send_text("_Agent is running tools and thinking..._")
new_message = types.Content(parts=[types.Part(text=owner_reply)])
events = await asyncio.to_thread(
runner.run,
user_id="local_user",
session_id="local_session",
new_message=new_message
)
final_response = "".join(
part.text
for event in events
if event.content and event.content.parts
for part in event.content.parts
if part.text
) or "Agent completed execution updates without text output."
await websocket.send_text(final_response.strip())
except WebSocketDisconnect:
active_connections.remove(websocket)
class UserPrompt(BaseModel):
prompt: str
@app.post("/chat")
def chat_with_agent(payload: UserPrompt):
"""Fallback HTTP POST endpoint if UI is not used."""
try:
events = runner.run(
user_id="local_user",
session_id="local_session",
new_message=types.Content(parts=[types.Part(text=payload.prompt)])
)
final_response = "".join(
part.text
for event in events
if event.content and event.content.parts
for part in event.content.parts
if part.text
)
return {"status": "success", "response": final_response.strip()}
except Exception as e:
raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Agent loop failed: {str(e)}")
@app.get("/", response_class=HTMLResponse)
async def get_chat_ui():
"""Serves the warm coffee-themed chat interface."""
return """
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>Coffee Shop Agent</title>
<!-- Load marked.js for client-side markdown rendering -->
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/marked/marked.min.js"></script>
<style>
body { display: flex; height: 100vh; margin: 0; font-family: 'Helvetica Neue', Helvetica, Arial, sans-serif; }
#sidebar { width: 250px; background: #3E2723; color: #EFEBE9; padding: 20px; }
#sidebar h2 { font-size: 1.3em; margin-top: 10px; color: #FFF; border-bottom: 1px solid #5D4037; padding-bottom: 10px; }
#main { flex-grow: 1; display: flex; flex-direction: column; background: #FAF8F6; }
#chat-history { flex-grow: 1; padding: 20px; overflow-y: auto; background: #F5EFEB; }
#input-area { padding: 20px; border-top: 1px solid #D7CCC8; background: #FAF8F6; display: flex;}
input {
flex-grow: 1;
padding: 12px;
border-radius: 6px;
border: 1px solid #D7CCC8;
margin-right: 10px;
font-size: 1em;
background: #FFF;
transition: border-color 0.2s, box-shadow 0.2s;
}
input:focus {
outline: none;
border-color: #8D6E63;
box-shadow: 0 0 0 2px rgba(141, 110, 99, 0.25);
}
button {
padding: 10px 24px;
background: #6D4C41;
color: white;
border: none;
border-radius: 6px;
cursor: pointer;
font-weight: bold;
font-size: 1em;
transition: background-color 0.2s, transform 0.1s;
}
button:hover {
background: #5D4037;
}
button:active {
background: #4E342E;
transform: scale(0.98);
}
.message { margin-bottom: 15px; padding: 12px 16px; border-radius: 8px; max-width: 85%; line-height: 1.5; }
.user-msg { background: #EFEBE9; color: #3E2723; align-self: flex-end; margin-left: auto; border: 1px solid #D7CCC8;}
.agent-msg { background: #fff; color: #3E2723; border: 1px solid #E0DCD8; box-shadow: 0 1px 3px rgba(62,39,35,0.06); }
.msg-header { display: flex; justify-content: space-between; align-items: center; margin-bottom: 6px; }
.agent-name { font-weight: bold; color: #5D4037; margin: 0; font-size: 0.95em;}
.user-name { font-weight: bold; color: #8D6E63; margin: 0; font-size: 0.95em;}
.msg-timestamp { font-size: 0.8em; color: #8D6E63; font-weight: normal; }
.day-divider {
display: flex;
align-items: center;
text-align: center;
color: #8D6E63;
margin: 20px 0;
font-size: 0.85em;
font-weight: bold;
}
.day-divider::before, .day-divider::after {
content: '';
flex: 1;
border-bottom: 1px solid #D7CCC8;
}
.day-divider:not(:empty)::before {
margin-right: .5em;
}
.day-divider:not(:empty)::after {
margin-left: .5em;
}
/* Markdown Styling inside Messages */
.message p { margin: 4px 0 8px 0; }
.message p:last-child { margin-bottom: 0; }
.message ul, .message ol { margin: 4px 0 8px 0; padding-left: 20px; }
.message li { margin-bottom: 3px; }
.message h1, .message h2, .message h3, .message h4 { margin: 12px 0 6px 0; font-size: 1.15em; color: #3E2723; font-weight: bold; }
.message h1:first-child, .message h2:first-child, .message h3:first-child { margin-top: 0; }
/* Table Styling */
.message table { border-collapse: collapse; width: 100%; margin: 10px 0; font-size: 0.95em; }
.message th, .message td { border: 1px solid #D7CCC8; padding: 8px 10px; text-align: left; }
.message th { background-color: #F5EFEB; font-weight: bold; color: #3E2723; }
.message tr:nth-child(even) { background-color: #FAF8F6; }
/* Code / Blockquote styling */
.message code { background: #EFEBE9; padding: 2px 4px; border-radius: 3px; font-family: monospace; font-size: 0.9em; color: #5D4037; }
.message pre { background: #F5EFEB; padding: 10px; border-radius: 5px; overflow-x: auto; margin: 8px 0; border: 1px solid #D7CCC8; }
.message pre code { background: none; padding: 0; }
.message blockquote { margin: 8px 0; padding-left: 12px; border-left: 4px solid #6D4C41; color: #5D4037; }
</style>
</head>
<body>
<div id="sidebar">
<h2>☕ Coffee Shop Monitor</h2>
<p>Monitoring sheet...</p>
</div>
<div id="main">
<div id="chat-history"></div>
<div id="input-area">
<input type="text" id="msg" placeholder="Message Coffee Shop Monitor..." onkeypress="if(event.key === 'Enter') sendMessage()">
<button onclick="sendMessage()">Send</button>
</div>
</div>
<script>
const protocol = window.location.protocol === 'https:' ? 'wss:' : 'ws:';
const ws = new WebSocket(`${protocol}//${window.location.host}/ws`);
const history = document.getElementById('chat-history');
// Scroll to the bottom on load to show latest messages
history.scrollTop = history.scrollHeight;
ws.onmessage = function(event) {
// Parse markdown content from the agent
const parsedHtml = marked.parse(event.data);
const timeStr = new Date().toLocaleTimeString([], { hour: '2-digit', minute: '2-digit' });
history.innerHTML += `
<div class="message agent-msg">
<div class="msg-header">
<span class="agent-name">Inventory Agent APP</span>
<span class="msg-timestamp">${timeStr}</span>
</div>
<div>${parsedHtml}</div>
</div>`;
history.scrollTop = history.scrollHeight;
};
function sendMessage() {
const input = document.getElementById('msg');
const text = input.value;
if (!text) return;
// Parse user markdown if any (optional, but keeps styling consistent)
const parsedHtml = marked.parse(text);
const timeStr = new Date().toLocaleTimeString([], { hour: '2-digit', minute: '2-digit' });
history.innerHTML += `
<div class="message user-msg">
<div class="msg-header">
<span class="user-name">You</span>
<span class="msg-timestamp">${timeStr}</span>
</div>
<div>${parsedHtml}</div>
</div>`;
ws.send(text);
input.value = '';
history.scrollTop = history.scrollHeight;
}
</script>
</body>
</html>
"""
if __name__ == "__main__":
import uvicorn
port_val = int(os.environ.get('PORT', 8080))
uvicorn.run(app, host='0.0.0.0', port=port_val)
5. Cloud Run hizmetini dağıtma
Görüntü oluşturmak yerine, Google Cloud'un buildpack'lerini kullanarak uygulama kaynak kodunuzu Cloud Run için üretime hazır bir container görüntüsüne dönüştüreceksiniz.
gcloud beta run deploy coffee-mgr-agent \
--source=. \
--region=$REGION \
--sandbox-launcher \
--max-instances=1 \
--session-affinity \
--allow-unauthenticated \
--no-cpu-throttling \
--set-env-vars GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=1,GOOGLE_CLOUD_PROJECT=$GOOGLE_CLOUD_PROJECT,GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global,SPREADSHEET_ID=$SPREADSHEET_ID \
--service-account $SERVICE_ACCOUNT_ADDRESS
6. Temsilcinizle sohbet etme
Dağıtımdan sonra URL: https://coffee-mgr-agent-YOUR_PROJECT_ID.YOUR_REGION.run.app
Bu URL'yi tarayıcınızda açın.
Aşağıdaki istemi aracınıza gönderin.
The 2026 graduation schedule was just posted. It's the same schedule as last year. Can you review last year's POS data to help me prepare for this year?
Saturday, June 13:
College of Business (8:30 a.m.)
College of Science and Mathematics (12:30 p.m.)
College of Liberal Arts (4:30 p.m.)
Sunday, June 14:
College of Agriculture (8:30 a.m.)
College of Architecture (12:30 p.m.)
College of Engineering (4:30 p.m.)
Aracınız, aşağıdaki önerilere benzer bir yanıt vermelidir:
Based on the 2025 POS data, I have correlated graduation ceremony patterns with beverage demand spikes. Last year, the post-ceremony windows consistently experienced high demand for complex items (Cold Brew, Extra Espresso, and Alt Milk). Key Data Discoveries for 2026 - College of Business (Saturday 8:30 a.m. ceremony): - Significant demand spike observed at 10:00 a.m. Saturday. - Data: 130 Cold Brews and 95 Extra Espresso shots. This is a primary bottleneck for barista output. - College of Engineering (Sunday 4:30 p.m. ceremony): - Significant demand spike observed at 6:00 p.m. Sunday. - Data: 145 Cold Brews and 110 Extra Espresso shots. This is the highest intensity period of the weekend. - Alt-Milk Surge (Saturday/Sunday 2:00 p.m. post-ceremonies): - Consistent, high-volume Alt Milk consumption (65-180 oz) after the 12:30 p.m. ceremonies. Diagnostic & Staffing Recommendations Given that these complex beverage items (Cold Brew, Extra Espresso) correlate directly with your high-traffic post-ceremony windows, the risk of hitting wait times > 10 minutes is high. Assuming you typically have 2 cashiers, my diagnostic is that these are barista output bottlenecks, not cashier bottlenecks. Suggested Tasks for your TODO-2026 List: 1. Staffing: Schedule a dedicated "Support Barista" for Saturday 9:30 a.m. – 11:00 a.m. to handle the Cold Brew/Espresso rush. 2. Staffing: Schedule a dedicated "Support Barista" for Sunday 5:30 p.m. – 7:00 p.m. to manage the high volume after the Engineering ceremony. 3. Inventory: Pre-stage extra Alt Milk cartons at the mobile station for Saturday 1:30 p.m. and Sunday 1:30 p.m. shifts. Would you like me to add these tasks to your 'TODO-2026' TODO list?
Ardından, temsilciniz (Human-in-the-Loop) sizden TODO-2026 sekme sayfanızı oluşturmak/güncellemek için izin ister.
Temsilcinize Yes ile yanıt verin.
Şimdi YAPILACAKLAR-2026 sekme sayfanıza baktığınızda aşağıdakine benzer bir şey görürsünüz:
Task Category Ceremony Date_Added Schedule a Support Barista role for Saturday morning rush Staffing College of Business 2025-05-22 Schedule a Support Barista role for Sunday evening rush Staffing College of Engineering 2025-05-22 Pre-stage extra Alt Milk cartons at mobile station Inventory College of Science/Math & Architecture 2025-05-22
7. Tebrikler!
Codelab'i tamamladığınız için tebrik ederiz.
Cloud Run belgelerini, Cloud Run sanal alanları belgelerini ve ADK belgelerini incelemenizi öneririz.
İşlediğimiz konular
- Cloud Run hizmeti oluşturma
- Cloud Run hizmetine ADK aracısı dağıtma
- Bir aracının Cloud Run hizmetindeki bir sanal alanda nasıl kod çalıştırması sağlanır?
8. Temizleme
Bu eğiticide kullanılan kaynaklar için Google Cloud hesabınızın ücretlendirilmesini istemiyorsanız projeyi veya tek tek kaynakları silebilirsiniz.
1. seçenek: Kaynakları silme
Projenizi temizleme ve gereksiz ücretlerden kaçınma adımlarının kısa bir özetini aşağıda bulabilirsiniz.
Cloud Run hizmetini silme
gcloud run services delete coffee-mgr-agent --region $REGION
Hizmet hesabını silme: Özel e-tablo hizmeti hesabını kaldırma
gcloud iam service-accounts delete $SERVICE_ACCOUNT_ADDRESS
2. seçenek: Projeyi silme
Projenin tamamını silmek için Kaynakları Yönet'e gidin, 2. adımda oluşturduğunuz projeyi seçin ve Sil'i tıklayın. Projeyi silerseniz Cloud SDK'nızda projeleri değiştirmeniz gerekir. gcloud projects list komutunu çalıştırarak kullanılabilir tüm projelerin listesini görüntüleyebilirsiniz. Komut satırını kullanmaya devam etmek istiyorsanız şu komutu da kullanabilirsiniz:
gcloud projects delete ${GOOGLE_CLOUD_PROJECT}