১. এই ল্যাবের উদ্দেশ্য
এই ব্যবহারিক ল্যাবে আপনি শিখবেন কিভাবে ADK (এজেন্ট ডেভেলপমেন্ট কিট) ভিজ্যুয়াল বিল্ডার ব্যবহার করে এজেন্ট তৈরি করতে হয়। ADK (এজেন্ট ডেভেলপমেন্ট কিট) ভিজ্যুয়াল বিল্ডার ADK (এজেন্ট ডেভেলপমেন্ট কিট) এজেন্ট তৈরি করার জন্য একটি লো কোড পদ্ধতি প্রদান করে। আপনি শিখবেন কিভাবে স্থানীয়ভাবে অ্যাপ্লিকেশনটি পরীক্ষা করতে হয় এবং ক্লাউড রানে স্থাপন করতে হয়।
তুমি কি শিখবে
- ADK (এজেন্ট ডেভেলপমেন্ট কিট) এর মূল বিষয়গুলি বুঝুন।
- ADK (এজেন্ট ডেভেলপমেন্ট কিট) ভিজ্যুয়াল বিল্ডারের মূল বিষয়গুলি বুঝুন
- GUI টুল ব্যবহার করে এজেন্ট তৈরি করতে শিখুন।
- ক্লাউড রানে এজেন্টদের কীভাবে সহজে স্থাপন এবং ব্যবহার করতে হয় তা শিখুন।
চিত্র ১: ADK ভিজ্যুয়াল বিল্ডারের সাহায্যে আপনি কম কোড সহ GUI ব্যবহার করে এজেন্ট তৈরি করতে পারেন
2. প্রকল্প সেটআপ
- যদি আপনার কাছে ইতিমধ্যেই এমন কোনও প্রকল্প না থাকে যা আপনি ব্যবহার করতে পারেন, তাহলে আপনাকে GCP কনসোলে একটি নতুন প্রকল্প তৈরি করতে হবে। প্রকল্প নির্বাচক (গুগল ক্লাউড কনসোলের উপরে বাম দিকে) থেকে প্রকল্পটি নির্বাচন করুন।
চিত্র ২: গুগল ক্লাউড লোগোর ঠিক পাশের বাক্সে ক্লিক করলে আপনি আপনার প্রকল্পটি নির্বাচন করতে পারবেন। নিশ্চিত করুন যে আপনার প্রকল্পটি নির্বাচিত হয়েছে।
- এই ল্যাবে, আমরা আমাদের কাজগুলি সম্পাদনের জন্য ক্লাউড শেল এডিটর ব্যবহার করব। ক্লাউড শেল খুলুন এবং ক্লাউড শেল ব্যবহার করে প্রকল্পটি সেট করুন।
- সরাসরি ক্লাউড শেল এডিটরে যেতে এই লিঙ্কে ক্লিক করুন।
- যদি টার্মিনালটি ইতিমধ্যে খোলা না থাকে, তাহলে মেনু থেকে Terminal>New Terminal এ ক্লিক করে এটি খুলুন। আপনি এই টিউটোরিয়ালে এই টিউটোরিয়ালে সমস্ত কমান্ড চালাতে পারেন।
- ক্লাউড শেল টার্মিনালে নিম্নলিখিত কমান্ড ব্যবহার করে আপনি প্রকল্পটি ইতিমধ্যেই প্রমাণীকরণ করা হয়েছে কিনা তা পরীক্ষা করতে পারেন।
gcloud auth list
- আপনার প্রকল্পটি নিশ্চিত করতে ক্লাউড শেলে নিম্নলিখিত কমান্ডটি চালান
gcloud config list project
- প্রকল্প আইডিটি অনুলিপি করুন এবং এটি সেট করতে নিম্নলিখিত কমান্ডটি ব্যবহার করুন
gcloud config set project <YOUR_PROJECT_ID>
- যদি আপনি আপনার প্রজেক্ট আইডি মনে রাখতে না পারেন, তাহলে আপনি আপনার সমস্ত প্রজেক্ট আইডি তালিকাভুক্ত করতে পারেন
gcloud projects list
৩. API গুলি সক্ষম করুন
এই ল্যাবটি চালানোর জন্য আমাদের কিছু API পরিষেবা সক্রিয় করতে হবে। ক্লাউড শেলে নিম্নলিখিত কমান্ডটি চালান।
gcloud services enable aiplatform.googleapis.com
gcloud services enable cloudresourcemanager.googleapis.com
API গুলির সাথে পরিচয় করিয়ে দেওয়া হচ্ছে
- ভার্টেক্স এআই এপিআই (
aiplatform.googleapis.com) ভার্টেক্স এআই প্ল্যাটফর্মে অ্যাক্সেস সক্ষম করে, যা আপনার অ্যাপ্লিকেশনকে টেক্সট জেনারেশন, চ্যাট সেশন এবং ফাংশন কলিংয়ের জন্য জেমিনি মডেলের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করার অনুমতি দেয়। - ক্লাউড রিসোর্স ম্যানেজার API (
cloudresourcemanager.googleapis.com) আপনাকে আপনার Google ক্লাউড প্রকল্পগুলির জন্য মেটাডেটা প্রোগ্রাম্যাটিকভাবে পরিচালনা করতে দেয়, যেমন প্রকল্প আইডি এবং নাম, যা প্রায়শই অন্যান্য সরঞ্জাম এবং SDK দ্বারা প্রকল্পের পরিচয় এবং অনুমতি যাচাই করার জন্য প্রয়োজন হয়।
৪. আপনার ক্রেডিট প্রয়োগ করা হয়েছে কিনা তা নিশ্চিত করুন।
প্রজেক্ট সেটআপ পর্যায়ে আপনি বিনামূল্যে ক্রেডিটের জন্য আবেদন করেছিলেন যা আপনাকে Google ক্লাউডে পরিষেবাগুলি ব্যবহার করতে সক্ষম করে। যখন আপনি ক্রেডিটগুলি প্রয়োগ করেন তখন "Google ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম ট্রায়াল বিলিং অ্যাকাউন্ট" নামে একটি নতুন বিনামূল্যের বিলিং অ্যাকাউন্ট তৈরি হয়। ক্রেডিটগুলি প্রয়োগ করা হয়েছে কিনা তা নিশ্চিত করতে ক্লাউড শেল এডিটরে নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করুন।
curl -s https://raw.githubusercontent.com/haren-bh/gcpbillingactivate/main/activate.py | python3
যদি সফল হন, তাহলে আপনি নীচের মত ফলাফল দেখতে পাবেন: যদি আপনি "সফলভাবে লিঙ্ক করা প্রকল্প" দেখতে পান তবে আপনার বিলিং অ্যাকাউন্ট সঠিকভাবে সেট করা হয়েছে। উপরের ধাপটি সম্পাদন করে আপনি আপনার অ্যাকাউন্ট লিঙ্ক করা আছে কিনা তা পরীক্ষা করতে পারেন, যদি লিঙ্ক করা না থাকে তবে এটি আপনার জন্য লিঙ্ক করবে। যদি আপনি প্রকল্পটি নির্বাচন না করে থাকেন তবে এটি আপনাকে একটি প্রকল্প চয়ন করতে বলবে অথবা আপনি প্রকল্প সেটআপের ধাপগুলি অনুসরণ করে আগে থেকেই তা করতে পারেন। 
চিত্র ৩: বিলিং অ্যাকাউন্ট লিঙ্কযুক্ত নিশ্চিতকরণ
৫. এজেন্ট ডেভেলপমেন্ট কিটের ভূমিকা
এজেন্ট ডেভেলপমেন্ট কিট ডেভেলপারদের জন্য এজেন্টিক অ্যাপ্লিকেশন তৈরির জন্য বেশ কয়েকটি গুরুত্বপূর্ণ সুবিধা প্রদান করে:
- মাল্টি-এজেন্ট সিস্টেম : একাধিক বিশেষায়িত এজেন্টকে একটি শ্রেণিবিন্যাসে রচনা করে মডুলার এবং স্কেলেবল অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করুন। জটিল সমন্বয় এবং প্রতিনিধিত্ব সক্ষম করুন।
- রিচ টুল ইকোসিস্টেম : এজেন্টদের বিভিন্ন ক্ষমতা দিয়ে সজ্জিত করুন: আগে থেকে তৈরি টুল (সার্চ, কোড এক্সিকিউশন, ইত্যাদি) ব্যবহার করুন, কাস্টম ফাংশন তৈরি করুন, থার্ড-পার্টি এজেন্ট ফ্রেমওয়ার্ক (ল্যাংচেইন, ক্রুএআই) থেকে টুল ইন্টিগ্রেট করুন, অথবা এমনকি টুল হিসেবে অন্যান্য এজেন্ট ব্যবহার করুন।
- নমনীয় অর্কেস্ট্রেশন : পূর্বাভাসযোগ্য পাইপলাইনের জন্য ওয়ার্কফ্লো এজেন্ট (
SequentialAgent,ParallelAgent, এবংLoopAgent) ব্যবহার করে ওয়ার্কফ্লো সংজ্ঞায়িত করুন, অথবা অভিযোজিত আচরণের জন্য LLM-চালিত গতিশীল রাউটিং (LlmAgentট্রান্সফার) ব্যবহার করুন। - ইন্টিগ্রেটেড ডেভেলপার অভিজ্ঞতা : একটি শক্তিশালী CLI এবং একটি ইন্টারেক্টিভ ডেভেলপার UI ব্যবহার করে স্থানীয়ভাবে ডেভেলপ, পরীক্ষা এবং ডিবাগ করুন। ধাপে ধাপে ইভেন্ট, অবস্থা এবং এজেন্ট এক্সিকিউশন পরিদর্শন করুন।
- অন্তর্নির্মিত মূল্যায়ন : পূর্বনির্ধারিত পরীক্ষার ক্ষেত্রে চূড়ান্ত প্রতিক্রিয়ার গুণমান এবং ধাপে ধাপে কার্যকরকরণের গতিপথ উভয়ই মূল্যায়ন করে এজেন্টের কর্মক্ষমতা পদ্ধতিগতভাবে মূল্যায়ন করুন।
- স্থাপনার জন্য প্রস্তুত : আপনার এজেন্টদের যেকোনো জায়গায় কনটেইনারাইজ করুন এবং স্থাপন করুন - স্থানীয়ভাবে চালান, ভার্টেক্স এআই এজেন্ট ইঞ্জিনের সাহায্যে স্কেল করুন, অথবা ক্লাউড রান বা ডকার ব্যবহার করে কাস্টম অবকাঠামোতে একীভূত করুন।
অন্যান্য জেনারেশন এআই এসডিকে বা এজেন্ট ফ্রেমওয়ার্কগুলি আপনাকে মডেলগুলি অনুসন্ধান করতে এবং এমনকি সরঞ্জামগুলির সাহায্যে তাদের ক্ষমতায়িত করার অনুমতি দেয়, একাধিক মডেলের মধ্যে গতিশীল সমন্বয়ের জন্য আপনার পক্ষ থেকে উল্লেখযোগ্য পরিমাণে কাজ প্রয়োজন।
এজেন্ট ডেভেলপমেন্ট কিট এই টুলগুলির তুলনায় একটি উচ্চ-স্তরের কাঠামো প্রদান করে, যা আপনাকে জটিল কিন্তু সহজে রক্ষণাবেক্ষণযোগ্য কর্মপ্রবাহের জন্য একাধিক এজেন্টকে একে অপরের সাথে সহজেই সংযুক্ত করতে দেয়।
চিত্র ৪: ADK (এজেন্ট ডেভেলপমেন্ট কিট) এর অবস্থান নির্ধারণ
সাম্প্রতিক সংস্করণগুলিতে ADK (এজেন্ট ডেভেলপমেন্ট কিট) -এ একটি ADK ভিজ্যুয়াল বিল্ডার টুল যুক্ত করা হয়েছে যা আপনাকে কম কোড ব্যবহার করে ADK (এজেন্ট ডেভেলপমেন্ট কিট) এজেন্ট তৈরি করতে দেয়। এই ল্যাবে আমরা ADK ভিজ্যুয়াল বিল্ডার টুলটি বিস্তারিতভাবে অন্বেষণ করব।
৬. ADK ইনস্টল করুন এবং আপনার পরিবেশ সেটআপ করুন
প্রথমে আমাদের পরিবেশ সেট করতে হবে যাতে আমরা ADK (এজেন্ট ডেভেলপমেন্ট কিট) চালাতে পারি। এই ল্যাবে আমরা ADK (এজেন্ট ডেভেলপমেন্ট কিট) চালাবো এবং Google Cloud In Cloud Shell Editor এর সমস্ত কাজ সম্পাদন করব।
একটি ক্লাউড শেল এডিটর প্রস্তুত করুন
- সরাসরি ক্লাউড শেল এডিটরে যেতে এই লিঙ্কে ক্লিক করুন।
- চালিয়ে যান ক্লিক করুন।
- ক্লাউড শেল অনুমোদন করার অনুরোধ জানানো হলে, অনুমোদন করুন এ ক্লিক করুন।
- এই ল্যাবের বাকি অংশ জুড়ে, আপনি ক্লাউড শেল এডিটর এবং ক্লাউড শেল টার্মিনালের সাথে আপনার IDE হিসেবে এই উইন্ডোতে কাজ করতে পারেন।
- ক্লাউড শেল এডিটরে Terminal>New Terminal ব্যবহার করে একটি নতুন টার্মিনাল খুলুন। নীচের সমস্ত কমান্ড এই টার্মিনালে চালানো হবে।
ADK ভিজ্যুয়াল এডিটর শুরু করুন
- গিটহাব থেকে প্রয়োজনীয় উৎস ক্লোন করতে এবং প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি ইনস্টল করতে নিম্নলিখিত কমান্ডগুলি কার্যকর করুন। ক্লাউড শেল এডিটরে খোলা টার্মিনালে কমান্ডগুলি চালান।
#create the project directory
mkdir ~/adkui
cd ~/adkui
- আমরা পাইথন পরিবেশ তৈরি করতে uv ব্যবহার করব ( ক্লাউড শেল এডিটর টার্মিনালে চালান):
#Install uv if you do not have installed yet
pip install uv
#go to the project directory
cd ~/adkui
#Create the virtual environment
uv venv
#use the newly created environment
source .venv/bin/activate
#install libraries
uv pip install google-adk==1.22.1
uv pip install python-dotenv
দ্রষ্টব্য : যদি আপনার কখনও টার্মিনালটি পুনরায় চালু করার প্রয়োজন হয়, তাহলে " source .venv/bin/activate " এক্সিকিউট করে আপনার পাইথন পরিবেশ সেট করুন।
- এডিটরে View->Toggle hidden files এ যান। এবং adkui ফোল্ডারে নিম্নলিখিত বিষয়বস্তু সহ একটি .env ফাইল তৈরি করুন।
#go to adkui folder
cd ~/adkui
cat <<EOF>> .env
GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=1
GOOGLE_CLOUD_PROJECT=$(gcloud config get-value project)
GOOGLE_CLOUD_LOCATION=us-central1
IMAGEN_MODEL="imagen-3.0-generate-002"
GENAI_MODEL="gemini-2.5-flash"
EOF
৭. ADK ভিজ্যুয়াল বিল্ডার দিয়ে একটি সাধারণ এজেন্ট তৈরি করুন
এই বিভাগে আমরা ADK ভিজ্যুয়াল বিল্ডার ব্যবহার করে একটি সহজ এজেন্ট তৈরি করব। ADK ভিজ্যুয়াল বিল্ডার হল একটি ওয়েব-ভিত্তিক টুল যা ADK (এজেন্ট ডেভেলপমেন্ট কিট) এজেন্ট তৈরি এবং পরিচালনা করার জন্য একটি ভিজ্যুয়াল ওয়ার্কফ্লো ডিজাইন পরিবেশ প্রদান করে। এটি আপনাকে একটি শিক্ষানবিস-বান্ধব গ্রাফিকাল ইন্টারফেসে আপনার এজেন্ট ডিজাইন, তৈরি এবং পরীক্ষা করার অনুমতি দেয় এবং এজেন্ট তৈরিতে সহায়তা করার জন্য একটি AI-চালিত সহকারী অন্তর্ভুক্ত করে।
চিত্র ৫: ADK ভিজ্যুয়াল বিল্ডার
- টার্মিনালে উপরের ডিরেক্টরি adkui- তে ফিরে যান এবং স্থানীয়ভাবে এজেন্টটি চালানোর জন্য নিম্নলিখিত কমান্ডটি কার্যকর করুন ( ক্লাউড শেল এডিটর টার্মিনালে চালান)। আপনি ADK সার্ভারটি শুরু করতে সক্ষম হবেন এবং টার্মিনালে চিত্র 6 এর মতো ফলাফল দেখতে পাবেন।
#go to the directory adkui
cd ~/adkui
# Run the following command to run ADK locally
adk web
চিত্র ৬: ADK অ্যাপ্লিকেশন স্টার্টআপ
- টার্মিনালে প্রদর্শিত http:// url-এ Ctrl+Click ( CMD+Click for MacOS) চাপলে ADK (এজেন্ট ডেভেলপমেন্ট কিট) ব্রাউজার ভিত্তিক GUI টুলটি খুলতে পারবেন।
চিত্র ৭: ADK ওয়েব UI, ADK-তে নিম্নলিখিত উপাদানগুলি রয়েছে ১: হালকা এবং অন্ধকার মোড টগল করুন ২: প্যানেল সঙ্কুচিত করুন ৩: এজেন্ট তৈরি করুন ৪: সম্পাদনা এবং এজেন্ট
- নতুন এজেন্ট তৈরি করতে "+" বোতাম টিপুন।
চিত্র ৮ : একটি নতুন অ্যাপ তৈরির জন্য ডায়ালগ
- "Agent1" নাম দিন এবং তৈরি করুন।
চিত্র ৯: এজেন্ট নির্মাতার জন্য UI
- প্যানেলটি তিনটি প্রধান বিভাগে সংগঠিত: বাম দিকে GUI-ভিত্তিক এজেন্ট তৈরির নিয়ন্ত্রণ রয়েছে, কেন্দ্রটি আপনার অগ্রগতির একটি ভিজ্যুয়ালাইজেশন প্রদান করে এবং ডান দিকে প্রাকৃতিক ভাষা ব্যবহার করে এজেন্ট তৈরির জন্য সহকারী রয়েছে।
- আপনার এজেন্ট সফলভাবে তৈরি করা হয়েছে। এগিয়ে যেতে সংরক্ষণ বোতামে ক্লিক করুন। ( বিঃদ্রঃ আপনার পরিবর্তনগুলি হারানো এড়াতে, সংরক্ষণ বোতামে ক্লিক করা অপরিহার্য।)
- এজেন্টটি এখন পরীক্ষার জন্য প্রস্তুত হওয়া উচিত। শুরু করতে, চ্যাট বক্সে একটি প্রম্পট লিখুন, যেমন:
Hi, what can you do?
চিত্র ১০: এজেন্ট পরীক্ষা করা।
৭. এডিটরে ফিরে, নতুন জেনারেট করা ফাইলগুলি পরীক্ষা করা যাক। আপনি বাম দিকে এক্সপ্লোরারটি পাবেন। adkgui ফোল্ডারে নেভিগেট করুন এবং এজেন্ট ১ ডিরেক্টরিটি প্রকাশ করার জন্য এটি প্রসারিত করুন। ফোল্ডারে, আপনি YAML ফাইলটি পরীক্ষা করতে পারেন যা এজেন্টকে সংজ্ঞায়িত করে, যেমনটি নীচের চিত্রে দেখানো হয়েছে।
চিত্র ১১: YAML ফাইল ব্যবহার করে এজেন্টের সংজ্ঞা
- এবার GUI এডিটরে ফিরে যাই এবং এজেন্টে কিছু বৈশিষ্ট্য যোগ করি। এটি করার জন্য সম্পাদনা বোতাম টিপুন (চিত্র 7, উপাদান নম্বর 4, কলম আইকন দেখুন)।
- আমরা এজেন্টে একটি গুগল সার্চ ফিচার যোগ করতে যাচ্ছি, এটি করার জন্য আমাদের গুগল সার্চকে একটি টুল হিসেবে যুক্ত করতে হবে যা এজেন্টের কাছে উপলব্ধ এবং একজন এজেন্ট ব্যবহার করতে পারে। এটি করার জন্য স্ক্রিনের নীচে বাম দিকে টুলস বিভাগের পাশে "+" চিহ্নে ক্লিক করুন এবং মেনু থেকে বিল্ট-ইন টুলে ক্লিক করুন ( চিত্র 12 দেখুন )।
![1c021cb0c9a2432a.png - [অনলাইন].](https://codelabs.developers.google.com/static/codelabs/create-low-code-agent-with-ADK-visual-builder/img/1c021cb0c9a2432a.png?hl=bn)
চিত্র ১২: একটি এজেন্টে একটি নতুন টুল যোগ করা
- বিল্ট-ইন টুলের তালিকা থেকে google_search নির্বাচন করুন এবং Create (চিত্র ১২ দেখুন) এ ক্লিক করুন। এটি আপনার এজেন্টে Google Search কে একটি টুল হিসেবে যুক্ত করবে।
- পরিবর্তনগুলি সংরক্ষণ করার জন্য সংরক্ষণ বোতাম টিপুন।
চিত্র ১৩: ADK ভিজ্যুয়াল বিল্ডার UI-তে উপলব্ধ সরঞ্জামগুলির তালিকা
- এখন আপনি এজেন্ট পরীক্ষা করার জন্য প্রস্তুত। প্রথমে ADK সার্ভারটি পুনরায় চালু করুন। আপনি যে টার্মিনালে ADK (এজেন্ট ডেভেলপমেন্ট কিট) সার্ভারটি শুরু করেছিলেন সেখানে যান এবং যদি সার্ভারটি এখনও চলমান থাকে তবে এটি বন্ধ করতে CTRL+C টিপুন। সার্ভারটি আবার শুরু করতে নিম্নলিখিতটি সম্পাদন করুন।
#make sure you are in the right folder.
cd ~/adkui
#start the server
adk web
- Ctrl+স্ক্রিনে প্রদর্শিত url (যেমন http://localhost:8000 ) তে ক্লিক করুন। ADK (এজেন্ট ডেভেলপমেন্ট কিট) GUI ব্রাউজার ট্যাবে প্রদর্শিত হওয়া উচিত।
- এজেন্টদের তালিকা থেকে Agent1 নির্বাচন করুন। আপনার এজেন্ট এখন গুগল অনুসন্ধান করতে পারবেন। চ্যাট বক্সে নিম্নলিখিত প্রম্পটটি ব্যবহার করে পরীক্ষা করুন।
What is the weather today in Yokohama?
আপনি নীচের মত গুগল সার্চ থেকে উত্তরটি দেখতে পাবেন। 
চিত্র ১৪: এজেন্টের সাথে গুগল অনুসন্ধান
- এবার এডিটরে ফিরে যাই এবং এই ধাপে তৈরি কোডটি পরীক্ষা করি। এডিটর এক্সপ্লোরার সাইড প্যানেল থেকে root_agent.yaml খুলতে ক্লিক করুন। নিশ্চিত করুন যে google_search টুল হিসেবে যোগ করা হয়েছে (চিত্র 15)।
চিত্র ১৫: Agent1- এ google_search কে একটি টুল হিসেবে যোগ করা হয়েছে তা নিশ্চিত করা
৮. ক্লাউড রানে এজেন্ট মোতায়েন করুন
এবার তৈরি করা এজেন্টটিকে ক্লাউড রানে স্থাপন করা যাক! ক্লাউড রানের মাধ্যমে আপনি সম্পূর্ণরূপে পরিচালিত প্ল্যাটফর্মে দ্রুত অ্যাপ বা ওয়েবসাইট তৈরি করতে পারবেন।
আপনি পরিকাঠামো পরিচালনার প্রয়োজন ছাড়াই ফ্রন্টএন্ড এবং ব্যাকএন্ড পরিষেবা, ব্যাচ জব, হোস্ট এলএলএম এবং কিউ প্রসেসিং ওয়ার্কলোড চালাতে পারেন।
ক্লাউড শেল এডিটর টার্মিনালে, যদি আপনি এখনও ADK (এজেন্ট ডেভেলপমেন্ট কিট) সার্ভারটি চালাচ্ছেন, তাহলে এটি বন্ধ করতে Ctrl+C টিপুন।
- প্রকল্পের রুট ডিরেক্টরিতে যান।
cd ~/adkui
- ডিপ্লয় কোডটি পান। কমান্ডটি চালানোর পর আপনি ক্লাউড শেল এডিটর এক্সপ্লোরার প্যানে deploycloudrun.py ফাইলটি দেখতে পাবেন।
curl -LO https://raw.githubusercontent.com/haren-bh/codelabs/main/adk_visual_builder/deploycloudrun.py
- deploycloudrun.py তে deploy অপশনগুলি পরীক্ষা করুন। আমরা ADK deploy কমান্ড ব্যবহার করে আমাদের এজেন্টকে Cloud Run এ স্থাপন করব। ADK (Agent Development Kit) এ এজেন্টকে Cloud Run এ স্থাপন করার জন্য বিল্ট-ইন বিকল্প রয়েছে। আমাদের Google Cloud Project ID, Region ইত্যাদি প্যারামিটারগুলি নির্দিষ্ট করতে হবে। অ্যাপ পাথের জন্য এই স্ক্রিপ্টটি ধরে নেয় যে agent_path=./Agent1। আমরা প্রয়োজনীয় অনুমতি সহ একটি নতুন পরিষেবা অ্যাকাউন্টও তৈরি করব এবং এটি Cloud Run এর সাথে সংযুক্ত করব। এজেন্ট চালানোর জন্য Cloud Run এর Vertex AI, Cloud Storage এর মতো পরিষেবাগুলিতে অ্যাক্সেস প্রয়োজন।
command = [
"adk", "deploy", "cloud_run",
f"--project={project_id}",
f"--region={location}",
f"--service_name={service_name}",
f"--app_name={app_name}",
f"--artifact_service_uri=memory://",
f"--with_ui",
agent_path,
f"--",
f"--service-account={sa_email}",
]
- deploycloudrun.py স্ক্রিপ্টটি চালান**। নিচের চিত্রে দেখানো পদ্ধতি অনুসারে স্থাপনা শুরু হওয়া উচিত।**
python3 deploycloudrun.py
যদি আপনি নীচের মত নিশ্চিতকরণ বার্তা পান, তাহলে Y টিপুন এবং সমস্ত বার্তার জন্য Enter টিপুন। depoycloudrun.py ধরে নেয় যে আপনার এজেন্ট উপরে তৈরি করা Agent1 ফোল্ডারে রয়েছে।
চিত্র ১৬: ক্লাউড রানে এজেন্ট স্থাপন করে, যেকোনো নিশ্চিতকরণ বার্তা পেতে Y টিপুন।
- স্থাপনা সম্পন্ন হলে আপনি https://agent1service-78833623456.us-central1.run.app এর মতো পরিষেবা URL দেখতে পাবেন।
- অ্যাপটি চালু করতে আপনার ওয়েব ব্রাউজারে URLটি অ্যাক্সেস করুন।
Figure 17: Agent running in Cloud Run
৯. সাব-এজেন্ট এবং কাস্টম টুল দিয়ে একটি এজেন্ট তৈরি করুন
আগের অংশে আপনি একটি বিল্ট-ইন গুগল সার্চ টুল ব্যবহার করে একটি একক এজেন্ট তৈরি করেছিলেন। এই অংশে আপনি একটি মাল্টি এজেন্ট সিস্টেম তৈরি করবেন যেখানে আমরা এজেন্টদের কাস্টম টুল ব্যবহার করার অনুমতি দেব।
- প্রথমে ADK (এজেন্ট ডেভেলপমেন্ট কিট) সার্ভারটি পুনরায় চালু করুন। আপনি যে টার্মিনালে ADK (এজেন্ট ডেভেলপমেন্ট কিট) সার্ভারটি শুরু করেছিলেন সেখানে যান এবং যদি সার্ভারটি এখনও চলমান থাকে তবে এটি বন্ধ করতে CTRL+C টিপুন । সার্ভারটি আবার শুরু করতে নিম্নলিখিতটি সম্পাদন করুন।
#make sure you are in the right folder.
cd ~/adkui
#start the server
adk web
- Ctrl+স্ক্রিনে প্রদর্শিত url (যেমন http://localhost:8000 ) তে ক্লিক করুন। ADK (এজেন্ট ডেভেলপমেন্ট কিট) GUI ব্রাউজার ট্যাবে প্রদর্শিত হওয়া উচিত।
- নতুন এজেন্ট তৈরি করতে "+" বোতামে ক্লিক করুন। এজেন্ট ডায়ালগে "Agent2" (চিত্র 18) লিখুন এবং "Create" এ ক্লিক করুন।
চিত্র ১৮: একটি নতুন এজেন্ট অ্যাপ তৈরি করা।
- Agent2 এর নির্দেশাবলী বিভাগে নিম্নলিখিতটি লিখুন।
You are an agent that takes image creation instruction from the user and passes it to your sub agent
- এখন আমরা রুট এজেন্টের সাথে একটি সাব এজেন্ট যুক্ত করব। এটি করার জন্য বাম পেনের নীচে সাব এজেন্ট মেনুর বাম দিকে "+" বোতামে ক্লিক করুন (চিত্র 19) এবং " LLM এজেন্ট " এ ক্লিক করুন। এটি রুট এজেন্টের একটি নতুন সাব এজেন্ট হিসাবে একটি নতুন এজেন্ট তৈরি করবে।
চিত্র ১৯: একটি নতুন সাব এজেন্ট যোগ করুন।
- সাব_এজেন্ট_1 এর নির্দেশাবলীতে নিম্নলিখিত লেখাটি লিখুন।
You are an Agent that can take instructions about an image and create an image using the create_image tool.
- এবার এই সাব এজেন্টে একটি কাস্টম টুল যোগ করা যাক। এই টুলটি ব্যবহারকারীর নির্দেশাবলী ব্যবহার করে একটি ছবি তৈরি করতে Imagen মডেলকে কল করবে। এটি করার জন্য, প্রথমে পূর্ববর্তী ধাপে তৈরি করা সাব এজেন্টে ক্লিক করুন এবং Tools মেনুর পাশে "+" বোতামে ক্লিক করুন। টুল বিকল্পগুলির তালিকা থেকে " Function tool " এ ক্লিক করুন। এই টুলটি আমাদের টুলে আমাদের নিজস্ব কাস্টম কোড যোগ করার অনুমতি দেবে।
চিত্র ২০: একটি নতুন টুল তৈরি করতে ফাংশন টুলে ক্লিক করুন। ৮. ডায়ালগ বক্সে টুলটির নাম Agent2.image_creation_tool.create_image দিন। 
চিত্র ২১: টুলের নাম যোগ করুন
- পরিবর্তনগুলি সংরক্ষণ করতে সংরক্ষণ বোতামে ক্লিক করুন।
- ক্লাউড শেল এডিটর টার্মিনালে adk সার্ভার বন্ধ করতে Ctrl+S টিপুন।
- টার্মিনালে image_creation_tool.py ফাইল তৈরি করতে নিম্নলিখিত কমান্ডটি প্রবেশ করান।
touch ~/adkui/Agent2/image_creation_tool.py
- ক্লাউড শেল এডিটরের এক্সপ্লোরার প্যানে ক্লিক করে নতুন তৈরি image_creation_tool.py খুলুন। এবং image_creation_tool.py এর কন্টেন্টটি নিম্নলিখিত দিয়ে প্রতিস্থাপন করুন এবং এটি সংরক্ষণ করুন (Ctrl+S) ।
import os
import io
import vertexai
from vertexai.preview.vision_models import ImageGenerationModel
from dotenv import load_dotenv
import uuid
from typing import Union
from datetime import datetime
from google import genai
from google.genai import types
from google.adk.tools import ToolContext
import logging
# Configure logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)
async def create_image(prompt: str,tool_context: ToolContext) -> Union[bytes, str]:
"""
Generates an image based on a text prompt using a Vertex AI Imagen model.
Args:
prompt: The text prompt to generate the image from.
Returns:
The binary image data (PNG format) on success, or an error message string on failure.
"""
print(f"Attempting to generate image for prompt: '{prompt}'")
try:
# Load environment variables from .env file two levels up
dotenv_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), '..', '..', '.env')
load_dotenv(dotenv_path=dotenv_path)
project_id = os.getenv("GOOGLE_CLOUD_PROJECT")
location = os.getenv("GOOGLE_CLOUD_LOCATION")
model_name = os.getenv("IMAGEN_MODEL")
client = genai.Client(
vertexai=True,
project=project_id,
location=location,
)
response = client.models.generate_images(
model="imagen-3.0-generate-002",
prompt=prompt,
config=types.GenerateImagesConfig(
number_of_images=1,
aspect_ratio="9:16",
safety_filter_level="block_low_and_above",
person_generation="allow_adult",
),
)
if not all([project_id, location, model_name]):
return "Error: Missing GOOGLE_CLOUD_PROJECT, GOOGLE_CLOUD_LOCATION, or IMAGEN_MODEL in .env file."
vertexai.init(project=project_id, location=location)
model = ImageGenerationModel.from_pretrained(model_name)
images = model.generate_images(
prompt=prompt,
number_of_images=1
)
if response.generated_images is None:
return "Error: No image was generated."
for generated_image in response.generated_images:
# Get the image bytes
image_bytes = generated_image.image.image_bytes
counter = str(tool_context.state.get("loop_iteration", 0))
artifact_name = f"generated_image_" + counter + ".png"
# Save as ADK artifact (optional, if still needed by other ADK components)
report_artifact = types.Part.from_bytes(
data=image_bytes, mime_type="image/png"
)
await tool_context.save_artifact(artifact_name, report_artifact)
logger.info(f"Image also saved as ADK artifact: {artifact_name}")
return {
"status": "success",
"message": f"Image generated . ADK artifact: {artifact_name}.",
"artifact_name": artifact_name,
}
except Exception as e:
error_message = f"An error occurred during image generation: {e}"
print(error_message)
return error_message
- প্রথমে ADK (এজেন্ট ডেভেলপমেন্ট কিট) সার্ভারটি পুনরায় চালু করুন। আপনি যে টার্মিনালে ADK (এজেন্ট ডেভেলপমেন্ট কিট) সার্ভারটি শুরু করেছিলেন সেখানে যান এবং যদি সার্ভারটি এখনও চলমান থাকে তবে এটি বন্ধ করতে CTRL+C টিপুন । সার্ভারটি আবার শুরু করতে নিম্নলিখিতটি সম্পাদন করুন।
#make sure you are in the right folder.
cd ~/adkui
#start the server
adk web
- Ctrl+স্ক্রিনে প্রদর্শিত url (যেমন http://localhost:8000 ) তে ক্লিক করুন। ADK (এজেন্ট ডেভেলপমেন্ট কিট) GUI ব্রাউজার ট্যাবে প্রদর্শিত হওয়া উচিত।
- ADK (এজেন্ট ডেভেলপমেন্ট কিট) UI ট্যাবে, এজেন্ট তালিকা থেকে Agent2 নির্বাচন করুন এবং সম্পাদনা বোতাম (পেন আইকন) টিপুন। ADK (এজেন্ট ডেভেলপমেন্ট কিট) ভিজ্যুয়াল এডিটরে পরিবর্তনগুলি ধরে রাখতে সংরক্ষণ বোতামে ক্লিক করুন।
- এখন আমরা নতুন এজেন্ট পরীক্ষা করতে পারি।
- ADK (এজেন্ট ডেভেলপমেন্ট কিট) UI চ্যাট ইন্টারফেসে নিম্নলিখিত প্রম্পটটি প্রবেশ করান। আপনি অন্যান্য প্রম্পটগুলিও চেষ্টা করতে পারেন। চিত্র 22-এ দেখানো ফলাফলগুলি আপনার দেখা উচিত)
Create an image of a cat
চিত্র ২২: ADK UI চ্যাট ইন্টারফেস
১০. একটি ওয়ার্কফ্লো এজেন্ট তৈরি করুন
পূর্ববর্তী ধাপে সাব এজেন্ট এবং বিশেষায়িত ছবি তৈরির সরঞ্জাম ব্যবহার করে এজেন্ট তৈরি করা জড়িত ছিল, এই ধাপে এজেন্টের ক্ষমতা উন্নত করার উপর জোর দেওয়া হয়েছে। আমরা ইমেজ তৈরির আগে ব্যবহারকারীর প্রাথমিক প্রম্পটটি অপ্টিমাইজ করা হয়েছে তা নিশ্চিত করে প্রক্রিয়াটি আরও উন্নত করব। এটি অর্জনের জন্য, নিম্নলিখিত দুই-পদক্ষেপের কর্মপ্রবাহ পরিচালনা করার জন্য একটি সিকোয়েন্সিয়াল এজেন্টকে রুট এজেন্টের সাথে একীভূত করা হবে:
- রুট এজেন্টের কাছ থেকে প্রম্পট গ্রহণ করুন এবং দ্রুত বর্ধন সম্পাদন করুন।
- IMAGEN ব্যবহার করে চূড়ান্ত চিত্র তৈরি করার জন্য চিত্র নির্মাতা এজেন্টের কাছে পরিশোধিত প্রম্পটটি ফরোয়ার্ড করুন।
- প্রথমে ADK (এজেন্ট ডেভেলপমেন্ট কিট) সার্ভারটি পুনরায় চালু করুন। আপনি যে টার্মিনালে ADK (এজেন্ট ডেভেলপমেন্ট কিট) সার্ভারটি শুরু করেছিলেন সেখানে যান এবং যদি সার্ভারটি এখনও চলমান থাকে তবে এটি বন্ধ করতে CTRL+C টিপুন । সার্ভারটি আবার শুরু করতে নিম্নলিখিতটি সম্পাদন করুন।
#make sure you are in the right folder.
cd ~/adkui
#start the server
adk web
- Ctrl+স্ক্রিনে প্রদর্শিত url (যেমন http://localhost:8000 ) তে ক্লিক করুন। ADK (এজেন্ট ডেভেলপমেন্ট কিট) GUI ব্রাউজার ট্যাবে প্রদর্শিত হওয়া উচিত।
- এজেন্ট নির্বাচক থেকে Agent2 নির্বাচন করুন এবং সম্পাদনা বোতামে (পেন আইকন) ক্লিক করুন।
- Agent2 (Root Agent) এ ক্লিক করুন এবং Sub Agents মেনুর পাশে থাকা "+" বোতামে ক্লিক করুন। এবং বিকল্পগুলির তালিকা থেকে Sequential Agent এ ক্লিক করুন।
- চিত্র ২৩- এ দেখানো এজেন্ট স্ট্রাকচারের মতো আপনার এজেন্ট স্ট্রাকচারটি দেখা উচিত।
চিত্র ২৩: ক্রমিক এজেন্ট এজেন্ট কাঠামো
- এখন আমরা সিকোয়েন্সিয়াল এজেন্টে প্রথম এজেন্ট যোগ করব যা প্রম্পট এনহান্সার হিসেবে কাজ করবে। এটি করার জন্য সিকোয়েন্সিয়াল এজেন্ট বক্সের ভিতরে অ্যাড সাব-এজেন্ট বোতামে ক্লিক করুন এবং LLM এজেন্টে ক্লিক করুন।
- আমাদের ক্রমানুসারে আরেকটি এজেন্ট যোগ করতে হবে, তাই আরেকটি LLM এজেন্ট যোগ করতে ধাপ 6 পুনরাবৃত্তি করুন ( + বোতাম টিপুন এবং LLMAgent নির্বাচন করুন)।
- sub_agent_4 এ ক্লিক করুন এবং বাম দিকের প্যানেলে Tools এর পাশে থাকা "+" আইকনে ক্লিক করে একটি নতুন Tool যোগ করুন। অপশন থেকে " Function tool " এ ক্লিক করুন। DialogBox এ Tool এর নাম দিন, Agent2.image_creation_tool.create_image এবং "Create" টিপুন।
- এখন আমরা sub_agent_1 মুছে ফেলতে পারি কারণ এটি আরও উন্নত sub_agent_2 দ্বারা প্রতিস্থাপিত হয়েছে। এটি করতে ডায়াগ্রামে sub_agent_1 এর ডানদিকে Delete বোতামে ক্লিক করুন।
চিত্র ২৪: সাব_এজেন্ট_১ মুছে ফেলুন ১০। আমাদের এজেন্ট কাঠামো চিত্র ২৫-এর মতো দেখাচ্ছে।
চিত্র ২৫: উন্নত এজেন্টের চূড়ান্ত কাঠামো
- sub_agent_3 এ ক্লিক করুন এবং নির্দেশাবলীতে নিম্নলিখিতটি লিখুন।
Act as a professional AI Image Prompt Engineer. I will provide you
with a basic idea for an image. Your job is to expand my idea into
a detailed, high-quality prompt for models like Imagen.
For every input, output the following structure:
1. **Optimized Prompt**: A vivid, descriptive paragraph including
subject, background, lighting, and textures.
2. **Style & Medium**: Specify if it is photorealistic, digital art,
oil painting, etc.
3. **Camera & Lighting**: Define the lens (e.g., 85mm), angle,
and light quality (e.g., volumetric, golden hour).
Guidelines: Use sensory language, avoid buzzwords like 'photorealistic'
unless necessary, and focus on specific artistic descriptors.
Once the prompt is created send the prompt to the
- sub_agent_4 এ ক্লিক করুন। নির্দেশাবলী নিম্নলিখিতটিতে পরিবর্তন করুন।
You are an agent that takes instructions about an image and can generate the image using the create_image tool.
- সংরক্ষণ বোতামে ক্লিক করুন
- ক্লাউড শেল এডিটর এক্সপ্লোরার প্যানে যান এবং এজেন্ট ইয়ামল ফাইলগুলি খুলুন। এজেন্ট ফাইলগুলি নীচের মতো দেখাবে।
root_agent.yaml
name: Agent2
model: gemini-2.5-flash
agent_class: LlmAgent
instruction: You are an agent that takes image creation instruction from the
user and passes it to your sub agent
sub_agents:
- config_path: ./sub_agent_2.yaml
tools: []
sub_agent_2.yaml
name: sub_agent_2
agent_class: SequentialAgent
sub_agents:
- config_path: ./sub_agent_3.yaml
- config_path: ./sub_agent_4.yaml
sub_agent_3.yaml
name: sub_agent_3
model: gemini-2.5-flash
agent_class: LlmAgent
instruction: |
Act as a professional AI Image Prompt Engineer. I will provide you with a
basic idea for an image. Your job is to expand my idea into a detailed,
high-quality prompt for models like Imagen.
For every input, output the following structure: 1. **Optimized Prompt**: A
vivid, descriptive paragraph including subject, background, lighting, and
textures. 2. **Style & Medium**: Specify if it is photorealistic, digital
art, oil painting, etc. 3. **Camera & Lighting**: Define the lens (e.g.,
85mm), angle, and light quality (e.g., volumetric, golden hour).
Guidelines: Use sensory language, avoid buzzwords like
'photorealistic' unless necessary, and focus on specific artistic
descriptors. Once the prompt is created send the prompt to the
sub_agents: []
tools: []
sub_agent_4.yaml
name: sub_agent_4
model: gemini-2.5-flash
agent_class: LlmAgent
instruction: You are an agent that takes instructions about an image and
generate the image using the create_image tool.
sub_agents: []
tools:
- name: Agent2.image_creation_tool.create_image
- এবার পরীক্ষা করে দেখা যাক।
- প্রথমে ADK (এজেন্ট ডেভেলপমেন্ট কিট) সার্ভারটি পুনরায় চালু করুন। আপনি যে টার্মিনালে ADK (এজেন্ট ডেভেলপমেন্ট কিট) সার্ভারটি শুরু করেছিলেন সেখানে যান এবং যদি সার্ভারটি এখনও চলমান থাকে তবে এটি বন্ধ করতে CTRL+C টিপুন । সার্ভারটি আবার শুরু করতে নিম্নলিখিতটি সম্পাদন করুন।
#make sure you are in the right folder.
cd ~/adkui
#start the server
adk web
- Ctrl+স্ক্রিনে প্রদর্শিত url (যেমন http://localhost:8000 ) তে ক্লিক করুন। ADK (এজেন্ট ডেভেলপমেন্ট কিট) GUI ব্রাউজার ট্যাবে প্রদর্শিত হওয়া উচিত।
- এজেন্ট তালিকা থেকে Agent2 নির্বাচন করুন। এবং নিম্নলিখিত প্রম্পটটি প্রবেশ করান।
Create an image of a Cat
- এজেন্ট যখন কাজ করছে তখন আপনি ক্লাউড শেল এডিটরের টার্মিনালটি দেখতে পারেন ব্যাকগ্রাউন্ডে কী ঘটছে। চূড়ান্ত ফলাফল চিত্র 26 এর মতো দেখা উচিত।
চিত্র ২৬: এজেন্ট পরীক্ষা করা
১১. এজেন্ট বিল্ডার অ্যাসিস্ট্যান্ট দিয়ে একজন এজেন্ট তৈরি করুন
এজেন্ট বিল্ডার অ্যাসিস্ট্যান্ট হল ADK ভিজ্যুয়াল বিল্ডারের একটি অংশ যা একটি সহজ চ্যাট ইন্টারফেসে প্রম্পটের মাধ্যমে এজেন্টদের ইন্টারেক্টিভ তৈরি করতে সক্ষম করে, যা বিভিন্ন স্তরের জটিলতা তৈরি করে। ADK ভিজ্যুয়াল বিল্ডার ব্যবহার করে, আপনি আপনার তৈরি করা এজেন্টগুলির উপর তাৎক্ষণিক ভিজ্যুয়াল প্রতিক্রিয়া পেতে পারেন। এই ল্যাবে, আমরা এমন একটি এজেন্ট তৈরি করব যা ব্যবহারকারীর অনুরোধ থেকে একটি HTML কমিক বই তৈরি করতে সক্ষম। ব্যবহারকারীরা "হ্যান্সেল এবং গ্রেটেল সম্পর্কে একটি কমিক বই তৈরি করুন" এর মতো একটি সহজ প্রম্পট প্রদান করতে পারেন, অথবা তারা একটি সম্পূর্ণ গল্প ইনপুট করতে পারেন। এজেন্ট তারপর আখ্যানটি বিশ্লেষণ করবে, এটিকে একাধিক প্যানেলে ভাগ করবে এবং কমিক ভিজ্যুয়াল তৈরি করতে ন্যানোবানানা ব্যবহার করবে, অবশেষে ফলাফলটিকে একটি HTML ফর্ম্যাটে প্যাকেজ করবে।
চিত্র ২৭: এজেন্ট বিল্ডার সহকারী UI
চল শুরু করি!
- প্রথমে ADK (এজেন্ট ডেভেলপমেন্ট কিট) সার্ভারটি পুনরায় চালু করুন। আপনি যে টার্মিনালে ADK (এজেন্ট ডেভেলপমেন্ট কিট) সার্ভারটি শুরু করেছিলেন সেখানে যান এবং যদি সার্ভারটি এখনও চলমান থাকে তবে এটি বন্ধ করতে CTRL+C টিপুন । সার্ভারটি আবার শুরু করতে নিম্নলিখিতটি সম্পাদন করুন।
#make sure you are in the right folder.
cd ~/adkui
#start the server
adk web
- Ctrl+স্ক্রিনে প্রদর্শিত url (যেমন http://localhost:8000 ) তে ক্লিক করুন। ADK (এজেন্ট ডেভেলপমেন্ট কিট) GUI ব্রাউজার ট্যাবে প্রদর্শিত হওয়া উচিত।
- ADK (এজেন্ট ডেভেলপমেন্ট কিট) GUI-তে "+" বোতামে ক্লিক করে একটি নতুন এজেন্ট তৈরি করুন।
- ডায়ালগ বক্সে " Agent3 " লিখুন এবং " Create " বোতামে ক্লিক করুন।
চিত্র ২৮: নতুন এজেন্ট তৈরি করুন Agent3
- ডানদিকে Assistant Pane-এ নিম্নলিখিত প্রম্পটটি প্রবেশ করান। HTML ভিত্তিক এজেন্ট তৈরির জন্য এজেন্ট সিস্টেম তৈরি করার জন্য প্রয়োজনীয় সমস্ত নির্দেশাবলী নীচের প্রম্পটে রয়েছে।
System Goal: You are the Studio Director (Root Agent). Your objective is to manage a linear pipeline of four ADK Sequential Agents to transform a user's seed idea into a fully rendered, responsive HTML5 comic book.
0. Root Agent: The Studio Director
Role: Orchestrator and State Manager.
Logic: Receives the user's initial request. It initializes the workflow and ensures the output of each Sub-Agent is passed as the context for the next. It monitors the sequence to ensure no steps are skipped. Make sure the query explicitly mentions "Create me a comic of ..." if it's just a general question or prompt just answer the question.
1. Sub-Agent: The Scripting Agent (Sequential Step 1)
Role: Narrative & Character Architect.
Input: Seed idea from Root Agent.
Logic: 1. Create a Character Manifest: Define 3 specific, unchangeable visual identifiers
for every character (e.g., "Gretel: Blue neon hair ribbons, silver apron,
glowing boots").
2. Expand the seed idea into a coherent narrative arc.
Output: A narrative script and a mandatory character visual guide.
2. Sub-Agent: The Panelization Agent (Sequential Step 2)
Role: Cinematographer & Storyboarder.
Input: Script and Character Manifest from Step 1.
Logic:
1. Divide the script into exactly X panels (User-defined or default to 8).
2. For each panel, define a specific composition (e.g., "Panel 1:
Wide shot of the gingerbread house").
Output: A structured list of exactly X panel descriptions.
3. Sub-Agent: The Image Synthesis Agent (Sequential Step 3)
Role: Technical Artist & Asset Generator.
Input: The structured list of panel descriptions from Step 2.
Logic:
1. Iterative Generation: You must execute the "generate_image" tool in
"image_generation.py" file
(Nano Banana) individually for each panel defined in Step 2.
2. Prompt Engineering: For every panel, translate the description into a
Nano Banana prompt, strictly enforcing the character identifiers
(e.g., the "blue neon ribbons") and the global style: "vibrant comic book style,
heavy ink lines, cel-shaded, 4k." . Make sure that the necessary speech bubbles
are present in the image representing the dialogue.
3. Mapping: Associate each generated image URL with its corresponding panel
number and dialogue.
Output: A complete gallery of X images mapped to their respective panel data.
4. Sub-Agent: The Assembly Agent (Sequential Step 4)
Role: Frontend Developer.
Input: The mapped images and panel text from Step 3.
Logic:
1. Write a clean, responsive HTML5/CSS3 file that shows the comic. The comic should be
Scrollable with image on the top and the description below the image.
2. Use "write_comic_html" tool in file_writer.py to write the created html file in
the "output" folder.
4. In the "write_comic_html" tool add logic to copy the images folder to the
output folder so that the images in the html file are actually visible when
the user opens the html file.
Output: A final, production-ready HTML code block.
- এজেন্ট আপনাকে মডেলটি ব্যবহার করতে বলতে পারে, সেই ক্ষেত্রে প্রদত্ত বিকল্প থেকে gemini-2.5-pro লিখুন।
চিত্র ২৯: যদি আপনাকে ব্যবহৃত মডেলটি প্রবেশ করতে বলা হয়, তাহলে gemini-2.5-pro লিখুন।
- সহকারী আপনার পরিকল্পনাটি নিয়ে আসতে পারে এবং আপনাকে নিশ্চিত করতে বলতে পারে যে এটি এগিয়ে যাওয়া ঠিক আছে কিনা। পরিকল্পনাটি পরীক্ষা করে "ঠিক আছে" টাইপ করুন এবং "এন্টার" টিপুন।
চিত্র ৩০: পরিকল্পনাটি ঠিক আছে মনে হলে ঠিক আছে লিখুন ৮। সহকারী কাজ শেষ করার পরে আপনি চিত্র ৩১-এ দেখানো এজেন্ট স্ট্রাকচারটি দেখতে সক্ষম হবেন।
চিত্র ৩১: এজেন্ট বিল্ডার অ্যাসিস্ট্যান্ট দ্বারা তৈরি এজেন্ট ৯. image_synthesis_agent এর ভিতরে (আপনার নাম ভিন্ন হতে পারে) "Agent3.tools.image_generation.gene..." টুলটিতে ক্লিক করুন। যদি টুলের নামের শেষ অংশটি image_generation.generate_image না হয় তবে এটি image_generation.generate_image এ পরিবর্তন করুন। যদি নামটি ইতিমধ্যেই সেট করা থাকে তবে নাম পরিবর্তন করার কোন প্রয়োজন নেই। এটি সংরক্ষণ করতে "সংরক্ষণ করুন" বোতাম টিপুন।
চিত্র ৩২: টুলের নাম পরিবর্তন করে image_generation.generate_image করুন এবং সংরক্ষণ করুন টিপুন।
- assembly_agent এর ভেতরে (আপনার এজেন্টের নাম ভিন্ন হতে পারে), **Agent3.tools.file_writer.write_comic_...** টুলটিতে ক্লিক করুন। যদি টুল নামের শেষ অংশটি **file_writer.write_comic_html** না হয় তবে এটি **file_writer.write_comic_html** এ পরিবর্তন করুন।
চিত্র ৩৩: টুলের নাম পরিবর্তন করে file_writer.write_comic_html করুন ১১. নতুন তৈরি এজেন্টটি সংরক্ষণ করতে বাম প্যানেলের নীচে বাম দিকে সংরক্ষণ বোতাম টিপুন। ১২. ক্লাউড শেল এডিটর এক্সপ্লোরার প্যানে, Agent3 ফোল্ডারটি প্রসারিত করুন এবং Agent3/ ফোল্ডারের ভিতরে tools ফোল্ডার থাকা উচিত। Agent3/tools/file_writer.py এ ক্লিক করে এটি খুলুন এবং Agent3/tools/file_writer.py এর কন্টেন্টটি নিম্নলিখিত কোড দিয়ে প্রতিস্থাপন করুন। সংরক্ষণ করতে Ctrl+S টিপুন। দ্রষ্টব্য: যদিও এজেন্ট সহকারী ইতিমধ্যেই সঠিক কোড তৈরি করে থাকতে পারে, এই ল্যাবের জন্য আমরা পরীক্ষিত কোডটি ব্যবহার করব।
import os
import shutil
def write_comic_html(html_content: str, image_directory: str = "images") -> str:
"""
Writes the final HTML content to a file and copies the image assets.
Args:
html_content: A string containing the full HTML of the comic.
image_directory: The source directory where generated images are stored.
Returns:
A confirmation message indicating success or failure.
"""
output_dir = "output"
images_output_dir = os.path.join(output_dir, image_directory)
try:
# Create the main output directory
if not os.path.exists(output_dir):
os.makedirs(output_dir)
# Copy the entire image directory to the output folder
if os.path.exists(image_directory):
if os.path.exists(images_output_dir):
shutil.rmtree(images_output_dir) # Remove old images
shutil.copytree(image_directory, images_output_dir)
else:
return f"Error: Image directory '{image_directory}' not found."
# Write the HTML file
html_file_path = os.path.join(output_dir, "comic.html")
with open(html_file_path, "w") as f:
f.write(html_content)
return f"Successfully created comic at '{html_file_path}'"
except Exception as e:
return f"An error occurred: {e}"
- ক্লাউড শেল এডিটর এক্সপ্লোরার প্যানে, এক্সপ্যান্ড এজেন্ট৩ ফোল্ডার এবং **এজেন্ট৩/**ফোল্ডারের ভেতরে টুলস ফোল্ডার থাকা উচিত। এটি খুলতে Agent3/tools/image_generation.py এ ক্লিক করুন এবং Agent3/tools/image_generation.py এর কন্টেন্টটি নিম্নলিখিত কোড দিয়ে প্রতিস্থাপন করুন। সংরক্ষণ করতে Ctrl+S টিপুন। দ্রষ্টব্য: যদিও এজেন্ট সহকারী ইতিমধ্যেই সঠিক কোড তৈরি করে থাকতে পারে, এই ল্যাবের জন্য আমরা পরীক্ষিত কোডটি ব্যবহার করব।
import time
import os
import io
import vertexai
from vertexai.preview.vision_models import ImageGenerationModel
from dotenv import load_dotenv
import uuid
from typing import Union
from datetime import datetime
from google import genai
from google.genai import types
from google.adk.tools import ToolContext
import logging
import asyncio
# Configure logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)
# It's better to initialize the client once and reuse it.
# IMPORTANT: Your Google Cloud Project ID must be set as an environment variable
# for the client to authenticate correctly.
def edit_image(client, prompt: str, previous_image: str, model_id: str) -> Union[bytes, None]:
"""
Calls the model to edit an image based on a prompt.
Args:
prompt: The text prompt for image editing.
previous_image: The path to the image to be edited.
model_id: The model to use for the edit.
Returns:
The raw image data as bytes, or None if an error occurred.
"""
try:
with open(previous_image, "rb") as f:
image_bytes = f.read()
response = client.models.generate_content(
model=model_id,
contents=[
types.Part.from_bytes(
data=image_bytes,
mime_type="image/png", # Assuming PNG, adjust if necessary
),
prompt,
],
config=types.GenerateContentConfig(
response_modalities=['IMAGE'],
)
)
# Extract image data
for part in response.candidates[0].content.parts:
if part.inline_data:
return part.inline_data.data
logger.warning("Warning: No image data was generated for the edit.")
return None
except FileNotFoundError:
logger.error(f"Error: The file {previous_image} was not found.")
return None
except Exception as e:
logger.error(f"An error occurred during image editing: {e}")
return None
async def generate_image(tool_context: ToolContext, prompt: str, image_name: str, previous_image: str = None) -> dict:
"""
Generates or edits an image and saves it to the 'images/' directory.
If 'previous_image' is provided, it edits that image. Otherwise, it generates a new one.
Args:
prompt: The text prompt for the operation.
image_name: The desired name for the output image file (without extension).
previous_image: Optional path to an image to be edited.
Returns:
A confirmation message with the path to the saved image or an error message.
"""
load_dotenv()
project_id = os.environ.get("GOOGLE_CLOUD_PROJECT")
if not project_id:
return "Error: GOOGLE_CLOUD_PROJECT environment variable is not set."
try:
client = genai.Client(vertexai=True, project=project_id, location="global")
except Exception as e:
return f"Error: Failed to initialize genai.Client: {e}"
image_data = None
model_id = "gemini-3-pro-image-preview"
try:
if previous_image:
logger.info(f"Editing image: {previous_image}")
image_data = edit_image(
client=client,
prompt=prompt,
previous_image=previous_image,
model_id=model_id
)
else:
logger.info("Generating new image")
# Generate the image
response = client.models.generate_content(
model=model_id,
contents=prompt,
config=types.GenerateContentConfig(
response_modalities=['IMAGE'],
image_config=types.ImageConfig(aspect_ratio="16:9"),
),
)
# Check for errors
if response.candidates[0].finish_reason != types.FinishReason.STOP:
return f"Error: Image generation failed. Reason: {response.candidates[0].finish_reason}"
# Extract image data
for part in response.candidates[0].content.parts:
if part.inline_data:
image_data = part.inline_data.data
break
if not image_data:
return {"status": "error", "message": "No image data was generated.", "artifact_name": None}
# Create the images directory if it doesn't exist
output_dir = "images"
os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
# Save the image to file system
file_path = os.path.join(output_dir, f"{image_name}.png")
with open(file_path, "wb") as f:
f.write(image_data)
# Save as ADK artifact
counter = str(tool_context.state.get("loop_iteration", 0))
artifact_name = f"{image_name}_" + counter + ".png"
report_artifact = types.Part.from_bytes(data=image_data, mime_type="image/png")
await tool_context.save_artifact(artifact_name, report_artifact)
logger.info(f"Image also saved as ADK artifact: {artifact_name}")
return {
"status": "success",
"message": f"Image generated and saved to {file_path}. ADK artifact: {artifact_name}.",
"artifact_name": artifact_name,
}
except Exception as e:
return f"An error occurred: {e}"
- লেখকের পরিবেশে তৈরি চূড়ান্ত YAML ফাইলগুলি আপনার রেফারেন্সের জন্য নীচে দেওয়া হল (দয়া করে মনে রাখবেন যে আপনার পরিবেশের ফাইলগুলি একটু আলাদা হতে পারে)। দয়া করে নিশ্চিত করুন যে আপনার এজেন্ট YAML কাঠামো ADK ভিজ্যুয়াল বিল্ডারে প্রদর্শিত লেআউটের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ।
root_agent.yamlname: studio_director
model: gemini-2.5-pro
agent_class: LlmAgent
description: The Studio Director who manages the comic creation pipeline.
instruction: >
You are the Studio Director. Your objective is to manage a linear pipeline of
four sequential agents to transform a user's seed idea into a fully rendered,
responsive HTML5 comic book.
Your role is to be the primary orchestrator and state manager. You will
receive the user's initial request.
**Workflow:**
1. If the user's prompt starts with "Create me a comic of ...", you must
delegate the task to your sub-agent to begin the comic creation pipeline.
2. If the user asks a general question or provides a prompt that does not
explicitly ask to create a comic, you must answer the question directly
without triggering the comic creation pipeline.
3. Monitor the sequence to ensure no steps are skipped. Ensure the output of
each Sub-Agent is passed as the context for the next.
sub_agents:
- config_path: ./comic_pipeline.yaml
tools: []
comic_pipline.yaml
name: comic_pipeline
agent_class: SequentialAgent
description: A sequential pipeline of agents to create a comic book.
sub_agents:
- config_path: ./scripting_agent.yaml
- config_path: ./panelization_agent.yaml
- config_path: ./image_synthesis_agent.yaml
- config_path: ./assembly_agent.yaml
scripting_agent.yamlname: scripting_agent
model: gemini-2.5-pro
agent_class: LlmAgent
description: Narrative & Character Architect.
instruction: >
You are the Scripting Agent, a Narrative & Character Architect.
Your input is a seed idea for a comic.
**Your Logic:**
1. **Create a Character Manifest:** You must define exactly 3 specific,
unchangeable visual identifiers for every character. For example: "Gretel:
Blue neon hair ribbons, silver apron, glowing boots". This is mandatory.
2. **Expand the Narrative:** Expand the seed idea into a coherent narrative
arc with dialogue.
**Output:**
You must output a JSON object containing:
- "narrative_script": A detailed script with scenes and dialogue.
- "character_manifest": The mandatory character visual guide.
sub_agents: []
tools: []
panelization_agent.yamlname: panelization_agent
model: gemini-2.5-pro
agent_class: LlmAgent
description: Cinematographer & Storyboarder.
instruction: >
You are the Panelization Agent, a Cinematographer & Storyboarder.
Your input is a narrative script and a character manifest.
**Your Logic:**
1. **Divide the Script:** Divide the script into a specific number of panels.
The user may define this number, or you should default to 8 panels.
2. **Define Composition:** For each panel, you must define a specific
composition, camera shot (e.g., "Wide shot", "Close-up"), and the dialogue for
that panel.
**Output:**
You must output a JSON object containing a structured list of exactly X panel
descriptions, where X is the number of panels. Each item in the list should
have "panel_number", "composition_description", and "dialogue".
sub_agents: []
tools: []
image_synthesis_agent.yaml
name: image_synthesis_agent
model: gemini-2.5-pro
agent_class: LlmAgent
description: Technical Artist & Asset Generator.
instruction: >
You are the Image Synthesis Agent, a Technical Artist & Asset Generator.
Your input is a structured list of panel descriptions.
**Your Logic:**
1. **Iterate and Generate:** You must iterate through each panel description
provided in the input. For each panel, you will execute the `generate_image`
tool.
2. **Construct Prompts:** For each panel, you will construct a detailed
prompt for the image generation tool. This prompt must strictly enforce the
character visual identifiers from the manifest and include the global style:
"vibrant comic book style, heavy ink lines, cel-shaded, 4k". The prompt must
also describe the composition and include a request for speech bubbles to
contain the dialogue.
3. **Map Output:** You must associate each generated image URL with its
corresponding panel number and dialogue.
**Output:**
You must output a JSON object containing a complete gallery of all generated
images, mapped to their respective panel data (panel_number, dialogue,
image_url).
sub_agents: []
tools:
- name: Agent3.tools.image_generation.generate_image
assembly_agent.yamlname: assembly_agent
model: gemini-2.5-pro
agent_class: LlmAgent
description: Frontend Developer for comic book assembly.
instruction: >
You are the Assembly Agent, a Frontend Developer.
Your input is the mapped gallery of images and panel data.
**Your Logic:**
1. **Generate HTML:** You will write a clean, responsive HTML5/CSS3 file to
display the comic. The comic must be vertically scrollable, with each panel
displaying its image on top and the corresponding dialogue or description
below it.
2. **Write File:** You must use the `write_comic_html` tool to save the
generated HTML to a file named `comic.html` in the `output/` folder.
3. Pass the list of image URLs to the tool so it can handle the image assets
correctly.
**Output:**
You will output a confirmation message indicating the path to the final HTML
file.
sub_agents: []
tools:
- name: Agent3.tools.file_writer.write_comic_html
- ADK (এজেন্ট ডেভেলপমেন্ট কিট) UI ট্যাবে যান, " Agent3 " নির্বাচন করুন এবং সম্পাদনা বোতামে ক্লিক করুন ("পেন আইকন")।
- স্ক্রিনের নীচে বাম দিকে সংরক্ষণ বোতামে ক্লিক করুন। এটি প্রধান এজেন্টে আপনার করা সমস্ত কোড পরিবর্তনগুলিকে ধরে রাখবে।
- এখন আমরা আমাদের এজেন্টের পরীক্ষা শুরু করতে পারি!
- বর্তমান ADK (এজেন্ট ডেভেলপমেন্ট কিট) UI ট্যাবটি বন্ধ করুন এবং ক্লাউড শেল এডিটর ট্যাবে ফিরে যান।
- ক্লাউড শেল এডিটর ট্যাবের ভিতরে টার্মিনালে, প্রথমে ADK (এজেন্ট ডেভেলপমেন্ট কিট) সার্ভারটি পুনরায় চালু করুন। আপনি যে টার্মিনালে ADK (এজেন্ট ডেভেলপমেন্ট কিট) সার্ভারটি শুরু করেছিলেন সেখানে যান এবং যদি সার্ভারটি এখনও চলমান থাকে তবে এটি বন্ধ করতে CTRL+C টিপুন । সার্ভারটি আবার শুরু করতে নিম্নলিখিতটি সম্পাদন করুন।
#make sure you are in the right folder.
cd ~/adkui
#start the server
adk web
- Ctrl+স্ক্রিনে প্রদর্শিত url (যেমন http://localhost:8000 ) তে ক্লিক করুন। ADK (এজেন্ট ডেভেলপমেন্ট কিট) GUI ব্রাউজার ট্যাবে প্রদর্শিত হওয়া উচিত।
- এজেন্টদের তালিকা থেকে Agent3 নির্বাচন করুন।
- নিম্নলিখিত প্রম্পটটি প্রবেশ করান
Create a Comic Book based on the following story,
Title: The Story of Momotaro
The story of Momotaro (Peach Boy) is one of Japan's most famous and beloved folktales. It is a classic "hero's journey" that emphasizes the virtues of courage, filial piety, and teamwork.
The Miraculous Birth
Long, long ago, in a small village in rural Japan, lived an elderly couple. They were hardworking and kind, but they were sad because they had never been blessed with children.
One morning, while the old woman was washing clothes by the river, she saw a magnificent, giant peach floating downstream. It was larger than any peach she had ever seen. With great effort, she pulled it from the water and brought it home to her husband for their dinner.
As they prepared to cut the fruit open, the peach suddenly split in half on its own. To their astonishment, a healthy, beautiful baby boy stepped out from the pit.
"Don't be afraid," the child said. "The Heavens have sent me to be your son."
Overjoyed, the couple named him Momotaro (Momo meaning peach, and Taro being a common name for an eldest son).
The Call to Adventure
Momotaro grew up to be stronger and kinder than any other boy in the village. During this time, the village lived in fear of the Oni—ogres and demons who lived on a distant island called Onigashima. These Oni would often raid the mainland, stealing treasures and kidnapping villagers.
When Momotaro reached young adulthood, he approached his parents with a request. "I must go to Onigashima," he declared. "I will defeat the Oni and bring back the stolen treasures to help our people."
Though they were worried, his parents were proud. As a parting gift, the old woman prepared Kibi-dango (special millet dumplings), which were said to provide the strength of a hundred men.
Gathering Allies
Momotaro set off on his journey toward the sea. Along the way, he met three distinct animals:
The Spotted Dog: The dog growled at first, but Momotaro offered him one of his Kibi-dango. The dog, tasting the magical dumpling, immediately swore his loyalty.
The Monkey: Further down the road, a monkey joined the group in exchange for a dumpling, though he and the dog bickered constantly.
The Pheasant: Finally, a pheasant flew down from the sky. After receiving a piece of the Kibi-dango, the bird joined the team as their aerial scout.
Momotaro used his leadership to ensure the three animals worked together despite their differences, teaching them that unity was their greatest strength.
The Battle of Onigashima
The group reached the coast, built a boat, and sailed to the dark, craggy shores of Onigashima. The island was guarded by a massive iron gate.
The Pheasant flew over the walls to distract the Oni and peck at their eyes.
The Monkey climbed the walls and unbolted the Great Gate from the inside.
The Dog and Momotaro charged in, using their immense strength to overpower the demons.
The Oni were caught off guard by the coordinated attack. After a fierce battle, the King of the Oni fell to his knees before Momotaro, begging for mercy. He promised to never trouble the villagers again and surrendered all the stolen gold, jewels, and precious silks.
The Triumphant Return
Momotaro and his three companions loaded the treasure onto their boat and returned to the village. The entire town celebrated their homecoming.
Momotaro used the wealth to ensure his elderly parents lived the rest of their lives in comfort and peace. He remained in the village as a legendary protector, and his story was passed down for generations as a reminder that bravery and cooperation can overcome even the greatest evils.
- এজেন্ট কাজ করার সময় আপনি ক্লাউড শেল এডিটর টার্মিনালে ইভেন্টগুলি দেখতে পারবেন।
- সব ছবি তৈরি করতে কিছুটা সময় লাগতে পারে তাই ধৈর্য ধরুন অথবা দ্রুত কফি পান করুন! ছবি তৈরি শুরু হলে আপনি নীচের মতো গল্পের সাথে সম্পর্কিত ছবিগুলি দেখতে সক্ষম হবেন।
চিত্র ৩৪: কমিক স্ট্রিপ ২৫ হিসেবে মোমোতারোর গল্প। সবকিছু ঠিকঠাক চললে তৈরি হওয়া HTML ফাইলটি HTML ফোল্ডারে সংরক্ষণ করা উচিত। আপনি যদি এজেন্টের উন্নতি করতে চান তবে আপনি এজেন্ট সহকারীর কাছে ফিরে যেতে পারেন এবং আরও পরিবর্তন করতে বলতে পারেন!
চিত্র ৩৫: আউটপুট ফোল্ডারের বিষয়বস্তু
- যদি ধাপ ২৫ সঠিকভাবে চলে এবং আপনি আউটপুট ফোল্ডারে comic.html পান। তাহলে এটি পরীক্ষা করার জন্য আপনি নিম্নলিখিত ধাপগুলি অনুসরণ করতে পারেন। প্রথমে Cloud Shell Editor এর প্রধান মেনু থেকে Terminal>New Terminal এ ক্লিক করে একটি নতুন টার্মিনাল খুলুন। এটি একটি নতুন টার্মিনাল খুলবে।
#go to the project folder
cd ~/adkui
#activate python virtual environment
source .venv/bin/activate
#Go to the output folder
cd ~/adkui/output
#start local web server
python -m http.server 8080
- http://0.0.0.0:8080 এ Ctrl+ক্লিক করুন
চিত্র ৩৬: স্থানীয় ওয়েব সার্ভার চালানো
- ফোল্ডারের কন্টেন্ট ব্রাউজার ট্যাবে প্রদর্শিত হওয়া উচিত। html ফাইলে ক্লিক করুন (etc. comic.html)। কমিকটি নীচের মত প্রদর্শিত হওয়া উচিত (আপনার আউটপুটটি কিছুটা ভিন্ন হতে পারে)।
চিত্র ৩৭: লোকালহোস্টে চালানো
১২. পরিষ্কার করা
এবার আমরা যা তৈরি করেছি তা পরিষ্কার করা যাক।
- আমাদের তৈরি করা Cloud Run অ্যাপটি মুছে ফেলুন। Cloud Run অ্যাক্সেস করে Cloud Run- এ যান। আগের ধাপে তৈরি করা অ্যাপটি আপনি দেখতে পাবেন। অ্যাপের পাশের বক্সে টিক চিহ্ন দিন এবং Delete বোতামে ক্লিক করুন।
চিত্র ৩৮: ক্লাউড রান অ্যাপ মুছে ফেলা ২. ক্লাউড শেলের ফাইলগুলি মুছে ফেলা
#Execute the following to delete the files
cd ~
rm -R ~/adkui
১৩. উপসংহার
অভিনন্দন! আপনি বিল্ট-ইন ADK ভিজ্যুয়াল বিল্ডার ব্যবহার করে সফলভাবে ADK (এজেন্ট ডেভেলপমেন্ট কিট) এজেন্ট তৈরি করেছেন। আপনি ক্লাউড রানে অ্যাপ্লিকেশনটি কীভাবে স্থাপন করবেন তাও শিখেছেন। এটি একটি উল্লেখযোগ্য অর্জন যা একটি আধুনিক ক্লাউড-নেটিভ অ্যাপ্লিকেশনের মূল জীবনচক্রকে কভার করে, আপনার নিজস্ব জটিল এজেন্টিক সিস্টেম স্থাপনের জন্য একটি শক্ত ভিত্তি প্রদান করে।
সংক্ষিপ্তসার
এই ল্যাবে আপনি শিখেছেন:
- ADK ভিজ্যুয়াল বিল্ডার ব্যবহার করে মাল্টি এজেন্ট অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করুন
- ক্লাউড রানে অ্যাপ্লিকেশনটি স্থাপন করুন
দরকারী সম্পদ