إنشاء نظام متعدد الوكلاء باستخدام ADK ونشره في Agent Engine والبدء في استخدام بروتوكول A2A

1. هدف هذه الميزة الاختبارية

في هذا التمرين العملي، ستنشئ تطبيقًا متعدد الوكلاء ينشئ صورة استنادًا إلى طلبك ويقيّمها مقارنةً بطلبك. إذا لم تستوفِ الصورة المتطلبات الموضّحة في الطلب على نحوٍ مرضٍ، سيواصل الوكيل إنشاء الصور إلى أن يتم إنشاء الصورة التي تستوفي متطلباتك. لكل وكيل من الوكلاء في هذا التدريب العملي غرض واحد، ويتعاون الوكلاء مع بعضهم البعض لتحقيق الهدف العام.

أهداف الدورة التعليمية

  • فهم أساسيات "حزمة تطوير التطبيقات" (ADK) والتعرّف على كيفية إنشاء نظام متعدد الوكلاء
  • تعرَّف على كيفية نشر واستخدام البرامج في "منصة Google Cloud" بسهولة.
  • فهم أساسيات بروتوكول A2A
  • تعرَّف على كيفية استخدام بروتوكول A2A وADK معًا لإنشاء وكلاء مفتوحين.

2. قبل البدء

  • إذا لم يكن لديك مشروع يمكنك استخدامه، عليك إنشاء مشروع جديد في وحدة تحكّم Google Cloud Platform.
  • في هذا التمرين العملي، سنستخدم GCP Cloud Shell لتنفيذ مهامنا. افتح Cloud Shell واضبط المشروع باستخدام Cloud Shell.
  • افتح محرِّر Cloud Shell في Google Cloud Platform من خلال الضغط على زر المحرِّر. إذا ظهرت النافذة المنبثقة "تفويض Shell"، انقر عليها لتفويض Cloud Shell Editor.
  • يمكنك التحقّق مما إذا تمّت مصادقة المشروع من قبل باستخدام الأمر التالي.
gcloud auth list
  • نفِّذ الأمر التالي في Cloud Shell لتأكيد مشروعك
gcloud config list project
  • إذا لم يتم ضبط مشروعك، استخدِم الأمر التالي لضبطه
gcloud config set project <YOUR_PROJECT_ID>
  • يجب تفعيل بعض الخدمات لتشغيل هذا الدرس التطبيقي. نفِّذ الأمر التالي في Cloud Shell.
gcloud services enable aiplatform.googleapis.com

3- نظرة عامة: مزايا "حزمة تطوير الوكلاء"

تقدّم حزمة تطوير الوكيل العديد من المزايا الرئيسية للمطوّرين الذين يصمّمون تطبيقات قائمة على الوكلاء:

  1. أنظمة متعددة الوكلاء: يمكنك إنشاء تطبيقات معيارية وقابلة للتوسّع من خلال دمج عدة وكلاء متخصصين في بنية هرمية. تفعيل التنسيق والتفويض المعقّدَين
  2. نظام متكامل غني بالأدوات: يمكنك تزويد الوكلاء بقدرات متنوعة، مثل استخدام أدوات مُعدّة مسبقًا (البحث، وتنفيذ التعليمات البرمجية، وما إلى ذلك)، أو إنشاء وظائف مخصّصة، أو دمج أدوات من أُطر عمل الوكلاء التابعة لجهات خارجية (LangChain وCrewAI)، أو حتى استخدام وكلاء آخرين كأدوات.
  3. التنظيم المرن: يمكنك تحديد سير العمل باستخدام وكلاء سير العمل (SequentialAgent وParallelAgent وLoopAgent) لإنشاء مسارات معالجة يمكن توقّعها، أو الاستفادة من التوجيه الديناميكي المستند إلى نماذج اللغات الكبيرة (LlmAgent نقل) لتحقيق سلوك تكيفي.
  4. تجربة متكاملة للمطوّرين: يمكنك تطوير التطبيقات واختبارها وتصحيح أخطائها محليًا باستخدام واجهة سطر أوامر فعّالة وواجهة مستخدم تفاعلية للمطوّرين. فحص الأحداث والحالة وتنفيذ الوكيل خطوة بخطوة
  5. التقييم المضمّن: يمكنك تقييم أداء الوكيل بشكل منهجي من خلال تقييم كلّ من جودة الردّ النهائي ومسار التنفيذ خطوة بخطوة مقارنةً بحالات الاختبار المحدّدة مسبقًا.
  6. جاهز للنشر: يمكنك إنشاء حاويات لوكلائك ونشرهم في أي مكان، سواء كان ذلك على جهازك أو توسيع نطاقهم باستخدام Vertex AI Agent Engine أو دمجهم في بنية أساسية مخصّصة باستخدام Cloud Run أو Docker.

في حين أنّ حِزم تطوير البرامج (SDK) أو أُطر عمل الوكلاء الأخرى المستندة إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي تتيح لك أيضًا الاستعلام عن النماذج وحتى تزويدها بالأدوات، يتطلّب التنسيق الديناميكي بين النماذج المتعددة قدرًا كبيرًا من العمل من جانبك.

تقدّم Agent Development Kit إطار عمل أكثر تقدّمًا من هذه الأدوات، ما يتيح لك ربط عدة وكلاء ببعضهم البعض بسهولة للحصول على سير عمل معقّد ولكن يسهل الحفاظ عليه.

e554e9e43aafc757.png

4. مقدمة حول A2A

بروتوكول Agent2Agent (A2A) هو معيار مفتوح مصمّم لإتاحة التواصل والتعاون السلس والآمن بين نماذج الذكاء الاصطناعي المستقلة من أُطر ومورّدين ونطاقات مختلفة.

  1. التشغيل التفاعلي الشامل: يتيح A2A للوكلاء العمل معًا بغض النظر عن التكنولوجيات الأساسية، ما يعزّز منظومة متكاملة حقيقية متعددة الوكلاء. وهذا يعني أنّ برامج الدردشة الآلية التي أنشأتها شركات مختلفة على منصات مختلفة يمكنها التواصل والتنسيق.
  2. اكتشاف الإمكانات: يمكن للوكلاء الإعلان عن إمكاناتهم باستخدام "بطاقات الوكيل" (مستندات JSON)، التي تصف هويتهم وميزات A2A المتوافقة ومهاراتهم ومتطلبات المصادقة. يسمح ذلك للوكلاء الآخرين باكتشاف الوكيل الأنسب لمهمة معيّنة واختياره.
  3. الأمان التلقائي: الأمان هو مبدأ أساسي. تتضمّن A2A آليات مصادقة وتفويض على مستوى المؤسسة، وتستخدِم معايير مثل HTTPS/TLS وJWT وOIDC ومفاتيح واجهة برمجة التطبيقات لضمان التفاعلات الآمنة وحماية البيانات الحساسة.
  4. غير مرتبط بنوع الوسائط: يتيح البروتوكول استخدام أنواع مختلفة من وسائط التواصل، بما في ذلك النصوص والصوت والفيديو، بالإضافة إلى النماذج التفاعلية وإطارات iframe المضمّنة. تتيح هذه المرونة للوكلاء تبادل المعلومات بالتنسيق الأنسب للمهمة والمستخدم.
  5. إدارة المهام المنظَّمة: تحدّد عملية A2A بروتوكولات واضحة لتفويض المهام ومراقبتها وإكمالها. يتيح لك تجميع المهام ذات الصلة وإدارتها على مستوى مختلف الموظفين باستخدام أرقام تعريف فريدة للمهام. يمكن أن تنتقل المهام خلال دورات حياة محدّدة (مثل، تم إرسالها، قيد التنفيذ، مكتملة).
  6. التنفيذ غير الشفاف: من الميزات المهمة أنّ الوكلاء لا يحتاجون إلى الكشف عن عمليات الاستدلال الداخلية أو الذاكرة أو الأدوات المحددة لوكلاء آخرين. ولا تعرض إلا الخدمات التي يمكن استدعاؤها، ما يعزّز من إمكانية التقسيم إلى وحدات والخصوصية.
  7. استخدام المعايير الحالية: تستفيد A2A من تكنولوجيات الويب المعروفة، مثل HTTP وServer-Sent Events (SSE) للبث في الوقت الفعلي وJSON-RPC لتبادل البيانات المنظَّمة، ما يسهّل عملية الدمج مع البنية الأساسية الحالية لتكنولوجيا المعلومات.
  8. التواصل غير المتزامن: تم تصميم البروتوكول مع مراعاة التواصل غير المتزامن كأولوية، ما يسهّل تقدّم المهام بمرونة ويتيح إرسال إشعارات فورية بشأن التحديثات حتى في حال عدم الحفاظ على اتصال دائم.

5- بنية الوكيل

في هذا التمرين العملي، ستنشئ تطبيقًا متعدد الوكلاء ينشئ صورة وفقًا للمواصفات التي تحدّدها ويقيّم الصورة قبل عرضها عليك.

تم تصميم النظام باستخدام وكيل رئيسي يُسمى image_scoring يدير العملية بأكملها. يحتوي هذا الوكيل الرئيسي على وكيل فرعي يُسمى image_generation_scoring_agent، والذي يحتوي بدوره على وكلاء فرعيين خاصين بمهام أكثر تحديدًا. يؤدي ذلك إلى إنشاء علاقة تسلسلية حيث يفوّض الوكيل الرئيسي المهام إلى الوكلاء الفرعيين. 6e21de5b4f92669c.png الشكل 2: مسار الوكيل العام.

قائمة جميع الوكلاء

  1. image_scoring (الوكيل الرئيسي):
  2. الغرض: هذا هو العامل الأساسي الذي يدير سير العمل بشكل عام. يتم تشغيل image_generation_scoring_agent وchecker_agent بشكل متكرّر في حلقة إلى أن يتم استيفاء شرط الإنهاء.
  3. الوكلاء الفرعيون:
  • image_generation_scoring_agent
  • checker_agent_instance
  1. ‫image_generation_scoring_agent (وكيل فرعي من image_scoring):
  2. الغرض: هذا الوكيل مسؤول عن المنطق الأساسي لإنشاء الصور وتقييمها. وينفّذ سلسلة من ثلاثة برامج وكيلة فرعية لتحقيق ذلك.
  3. الوكلاء الفرعيون:
  • image_generation_prompt_agent
  • image_generation_agent
  • scoring_images_prompt
  1. ‫checker_agent_instance (وكيل فرعي من image_scoring):
  2. الغرض: يتحقّق هذا العامل مما إذا كان يجب مواصلة عملية تسجيل نقاط الصور أو إنهاؤها. تستخدم هذه الأداة check_tool_condition لتقييم شرط الإنهاء.
  3. image_generation_prompt_agent (وكيل فرعي من image_generation_scoring_agent):
  4. الغرض: هذا الوكيل خبير في إنشاء طلبات لإنشاء الصور. تتلقّى هذه الأداة نصًا وتنشئ طلبًا مفصّلاً مناسبًا لنموذج إنشاء الصور.
  5. ‫image_generation_agent (وكيل فرعي من image_generation_scoring_agent):
  6. الغرض: هذا الوكيل خبير في إنشاء الصور باستخدام Imagen 3. يأخذ الطلب من image_generation_prompt_agent وينشئ صورة.
  7. scoring_images_prompt (وكيل فرعي من image_generation_scoring_agent):
  8. الغرض: هذا الوكيل خبير في تقييم الصور ومنحها نقاطًا استنادًا إلى معايير مختلفة. يتم أخذ الصورة التي تم إنشاؤها وتعيين درجة لها.

الأدوات التي يستخدمها العملاء

  1. check_tool_condition:
  2. الوصف: تتحقّق هذه الأداة ممّا إذا تم استيفاء شرط إنهاء الحلقة أو تم بلوغ الحدّ الأقصى لعدد التكرارات. إذا كان أيّ من هذين الشرطين صحيحًا، سيتوقف التكرار.
  3. مستخدَمة من خلال: checker_agent_instance
  4. generate_images:
  5. الوصف: تنشئ هذه الأداة صورًا باستخدام نموذج Imagen 3. يمكنه أيضًا حفظ الصور التي تم إنشاؤها في حزمة Google Cloud Storage.
  6. مستخدمة من قِبل: image_generation_agent
  7. get_policy:
  8. الوصف: تجلب هذه الأداة سياسة من ملف JSON. يستخدم image_generation_prompt_agent هذه السياسة لإنشاء طلب إنشاء الصور، ويستخدمها scoring_images_prompt لتقييم الصور.
  9. تُستخدم من خلال: image_generation_prompt_agent وscoring_images_prompt
  10. get_image:
  11. الوصف: تحمّل هذه الأداة عنصر الصورة الذي تم إنشاؤه حتى يمكن تقييمه.
  12. مستخدَمة من خلال: scoring_images_prompt
  13. set_score:
  14. الوصف: تضبط هذه الأداة إجمالي نتيجة الصورة التي تم إنشاؤها في حالة الجلسة.
  15. مستخدَمة من خلال: scoring_images_prompt

6. المهمة رقم 1 تثبيت "حزمة تطوير التطبيقات" وإعداد البيئة

في هذا الدرس العملي، سنستخدم Cloud Shell لتنفيذ المهام.

  1. في Google Cloud Console، انتقِل إلى Vertex AI من خلال البحث عنه في أعلى وحدة التحكّم.
  2. انقر على تفعيل جميع واجهات برمجة التطبيقات المقترَحة.

إعداد علامة تبويب "محرّر Cloud Shell"

  1. بعد تحديد نافذة Google Cloud Console، افتح Cloud Shell من خلال الضغط على المفتاح G ثم المفتاح S على لوحة المفاتيح. بدلاً من ذلك، يمكنك النقر على زر Cloud Shell 231dc0e6754519c8.pngفي أعلى يسار "وحدة تحكّم Google Cloud".
  2. انقر على متابعة.
  3. عندما يُطلب منك تفويض Cloud Shell، انقر على تفويض.
  4. في أعلى يسار لوحة Cloud Shell، انقر على الزر الفتح في نافذة جديدة زر &quot;فتح في نافذة جديدة&quot;.
  5. انقر على رمز القلم الرصاص فتح المحرّر ( رمز القلم الرصاص في &quot;المحرّر&quot;) في أعلى اللوحة لعرض الملفات.
  6. في أعلى قائمة التنقّل على يمين الشاشة، انقر على رمز "المستكشف" رمز &quot;المستكشف&quot; لفتح مستكشف الملفات.
  7. انقر على الزر فتح المجلد.
  8. خلال بقية هذا المختبر، يمكنك العمل في هذه النافذة كبيئة تطوير متكاملة باستخدام "محرّر Cloud Shell" و"وحدة طرفية Cloud Shell".

تنزيل وتثبيت حزمة تطوير التطبيقات (ADK) وعيّنات الرموز البرمجية لهذه الميزة الاختبارية

  1. نفِّذ الأوامر التالية لاستنساخ المصدر المطلوب من GitHub وتثبيت المكتبات اللازمة.
#create the project directory
mkdir imagescoring
cd imagescoring
#clone the code in the local directory
git clone https://github.com/haren-bh/multiagenthandson.git

#Create the virtual environment
python3 -m venv pythonenv
source pythonenv/bin/activate

#install google-adk and a2a sdk
python3 -m pip install google-adk==1.8.0
python3 -m pip install a2a-sdk==0.2.16
  1. سنستخدم poetry لتثبيت متطلبات إضافية:
cd multiagenthandson #go to the application directory
pip install poetry poetry-plugin-export
poetry install --with deployment
  1. إذا لم يكن لديك حزمة تخزين في السحابة الإلكترونية، أنشِئ حزمة جديدة في Google Cloud Storage. يمكنك أيضًا إنشاء الحزمة باستخدام أمر gsutil.
gsutil mb gs://YOUR-UNIQUE-BUCKETNAME
  1. في المحرّر، انتقِل إلى "عرض" (View) > "تبديل الملفات المخفية" (Toggle hidden files). وفي المجلد image_scoring، أنشئ ملف ‎ .env يتضمّن المحتوى التالي. أضِف التفاصيل المطلوبة، مثل اسم مشروعك وحزمة التخزين على السحابة الإلكترونية.
GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=1 #1 if VERTEXAI has to be used. Can be 0 if API_KEY is specified
GOOGLE_CLOUD_PROJECT=YOUR CLOUD PROJECT NAME
GOOGLE_CLOUD_LOCATION=us-central1
GOOGLE_CLOUD_STORAGE_BUCKET=YOUR BUCKET NAME  # Only required for deployment on Agent Engine
GCS_BUCKET_NAME=YOUR BUCKET NAME #Bucket for storing generated images.
SCORE_THRESHOLD=40 # Min threshold for image_score. Max Score is 50 , hence should be less than 50. 
#If the computed score is higher then loop will terminate
#MAX_ITERATIONS=5 #Max iterations for evaluating the image_score before terminating the loop.
IMAGEN_MODEL="imagen-3.0-generate-002" 
GENAI_MODEL="gemini-2.5-flash"
#AGENT_ENGINE_ID=<AGENT_ENGINE_ID> #The Agent Engine ID obtained after deploying to the agent engine.
  1. اطّلِع على بنية الوكيل في رمز المصدر، بدءًا من agent.py . يحتوي هذا الوكيل على الوكيل الأساسي الذي سيتم ربطه بالوكلاء الآخرين.
  2. ارجع إلى الدليل الأعلى multiagenthandson في الوحدة الطرفية ونفِّذ الأمر التالي لتشغيل البرنامج الوكيل محليًا
# Run the following command to run agents locally
export GCS_BUCKET_NAME=your gcs bucket name
adk web

7bb4bc5f8244c140.png الشكل 1

اضغط على Ctrl+Click (CMD+Click على نظام التشغيل MacOS) على عنوان URL الخاص بـ http:// المعروض في المحطة الطرفية لفتح واجهة المستخدم الرسومية المستندة إلى المتصفّح الخاصة بـ ADK. يجب أن يبدو مثل الشكل 2

  1. لننشئ بعض الصور. جرِّب الطلبات التالية أو طلباتك الخاصة.
  2. مناظر طبيعية جبلية هادئة عند غروب الشمس
  3. قط يركب دراجة هوائية

99e23472f80a81f2.png الشكل 2

7. المهمة رقم 2 النشر في Agent Engine

الآن، ننشر الوكيل في Agent Engine. Agent Engine هي خدمة مُدارة بالكامل لنشر الوكلاء في Google Cloud Platform. يتوافق Agent Engine مع "حزمة تطوير التطبيقات"، لذا يمكن نشر الوكلاء الذين تم إنشاؤهم باستخدام "حزمة تطوير التطبيقات" في Agent Engine.

  1. تحديد بعض متغيّرات البيئة
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION='us-central1'
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT='your project id'
  1. أنشئ ملف requirements.txt باستخدام poetry. سيستخدم Poetry ملف pyproject.toml لإنشاء ملف requirements.txt. بعد تنفيذ الأمر، تحقَّق مما إذا تم إنشاء الملف requirements.txt.
# Go to the parent folder containing pyproject.toml file
# install poetry-plugin-export
pip install poetry-plugin-export

#Create requirements.txt file
poetry export -f requirements.txt --output requirements.txt --without-hashes
  1. أنشئ الحزمة. علينا تجميع تطبيقنا في حزمة Python .whl. سنستخدم poetry للقيام بذلك. بعد تنفيذ الأمر، تأكَّد من إنشاء مجلد dist وأنّه يحتوي على ملف .whl.
# Go to the parent folder containing pyproject.toml file
#Create python package, to create whl file
poetry build
  1. سنجهّز الآن البرنامج النصي الخاص بالنشر. سينشر النص البرمجي الخاص بالنشر خدمة وكيل تسجيل النقاط للصور أو محرك الوكيل. يُرجى تغيير محتوى deploy.py داخل مجلد image_scoring كما هو موضّح أدناه.
# Change the content of the following. Look for #change this comment
import vertexai
from .agent import root_agent
import os
import glob # To easily find the wheel file

PROJECT_ID = "YOUR PROJECT ID" #change this your project
LOCATION = "us-central1" #change this
STAGING_BUCKET = "gs://YOUR BUCKET " #change this to your bucket

from vertexai import agent_engines

vertexai.init(
   project=PROJECT_ID,
   location=LOCATION,
   staging_bucket=STAGING_BUCKET,
)

remote_app = agent_engines.create(
   agent_engine=root_agent,
   requirements=open(os.path.join(os.getcwd(), "requirements.txt")).readlines()+["./dist/image_scoring-0.1.0-py3-none-any.whl"],#change this to your local location
   extra_packages=[
       "./dist/image_scoring-0.1.0-py3-none-any.whl", # change this to your location
   ]
)

print(remote_app.resource_name)
  1. يمكننا الآن تنفيذ النص البرمجي الخاص بالنشر.
#run deploy script from the parent folder containing deploy.py
python3 -m image_scoring.deploy

بعد النشر، من المفترض أن يظهر لك محتوى مشابه لما يلي، 13109f2a5c5c5af9.png

الشكل 3

  1. لنختبر الآن الوكيل الذي تم نشره. لاختبار محرك الوكيل الذي تم نشره عن بُعد، عليك أولاً نسخ موقع الوكيل من ناتج النشر في الوحدة الطرفية. يجب أن يظهر على النحو التالي: projects/85469421903/locations/us-central1/reasoningEngines/7369674597261639680 .
    انتقِل إلى المجلد testclient، وافتح الملف remote_test.py وعدِّل الأسطر التالية.
PROJECT_ID = "" #change this
LOCATION = "" #change this
STAGING_BUCKET = "" #change this

#replace the id with your own.
reasoning_engine_id="your agent engine id"

#You can replace this with your own prompt
image_prompt="A cat riding a bicycle"

#execute remote_test.py
python3 remote_test.py

8. المهمة رقم 3 إنشاء وكيل A2A

في هذه الخطوة، سننشئ وكيل A2A بسيطًا استنادًا إلى الوكيل الذي أنشأناه في الخطوات السابقة. يمكن نشر وكلاء ADK الحاليين بموجب بروتوكول A2A. في ما يلي النقاط الرئيسية التي ستتعلمها في هذه الخطوة.

  • التعرّف على أساسيات بروتوكول A2A
  • تعرَّف على كيفية عمل بروتوكولَي ADK وA2A معًا.
  • تعرَّف على كيفية التفاعل مع بروتوكول A2A.

في هذا التمرين العملي، سنستخدم الرمز البرمجي في المجلد image_scoring_adk_a2a_server. قبل البدء في المهمة، يُرجى تغيير الدليل إلى هذا المجلد.

إنشاء بطاقة وكيل A2A

يتطلّب بروتوكول A2A بطاقة وكيل تحتوي على جميع المعلومات حول الوكيل، مثل إمكانات الوكيل ودليل استخدام الوكيل وما إلى ذلك. بعد نشر وكيل A2A، يمكن عرض بطاقة الوكيل باستخدام الرابط ".well-known/agent-card.json". يمكن للعملاء الرجوع إلى هذه المعلومات لإرسال الطلب إلى وكلاء الدعم.

في المجلد remote_a2a/image_scoring، تأكَّد من توفّر الملف agents.json الذي يتضمّن المحتوى التالي.

{
 "name": "image_scoring",
 "description": "Agent that generates images based on user prompts and scores their adherence to the prompt.",
 "url": "http://localhost:8001/a2a/image_scoring",
 "version": "1.0.0",
 "defaultInputModes": ["text/plain"],
 "defaultOutputModes": ["image/png", "text/plain"],
 "capabilities": {
   "streaming": true,
   "functions": true
 },
 "skills": [
   {
     "id": "generate_and_score_image",
     "name": "Generate and Score Image",
     "description": "Generates an image from a given text prompt and then evaluates how well the generated image adheres to the original prompt, providing a score.",
     "tags": ["image generation", "image scoring", "evaluation", "AI art"],
     "examples": [
       "Generate an image of a futuristic city at sunset",
       "Create an image of a cat playing a piano",
       "Show me an image of a serene forest with a hidden waterfall"
     ]
   }
 ]
}

إنشاء وكيل A2A

في المجلد الجذر image_scoring_adk_a2a_server، تأكَّد من وجود ملف a2a_agent.py، وهو نقطة الدخول إلى وكيل a2a. يجب أن يتضمّن ما يلي:

from google.adk.agents.remote_a2a_agent import RemoteA2aAgent

root_agent = RemoteA2aAgent(
   name="image_scoring",
   description="Agent to give interesting facts.",
   agent_card="http://localhost:8001/a2a/image_scoring/.well-known/agent.json",
  
   # Optional configurations
   timeout=300.0,          # HTTP timeout (seconds)
   httpx_client=None,      # Custom HTTP client
)

تشغيل وكيل A2A

أصبحنا الآن جاهزين لتشغيل وكيل المحادثة. لتشغيل الوكيل، نفِّذ الأمر التالي من داخل المجلد الأعلى مستوى image_scoring_adk_a2a_server

#set some environmental variables
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=datapipeline-372305
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=us-central1
export GCS_BUCKET_NAME=haren-genai-bucket

#following command runs the ADK agent as a2a agent
adk api_server --a2a --port 8001 remote_a2a

اختبار وكيل A2A

بعد تشغيل الوكيل، يمكننا الآن اختباره. أولاً، لننتقل إلى بطاقة الوكيل.

#Execute the following 
curl http://localhost:8001/a2a/image_scoring/.well-known/agent.json

من المفترض أن يؤدي تنفيذ ما ورد أعلاه إلى عرض بطاقة الوكيل لوكيل A2A، وهي بشكل أساسي محتوى ملف agent.json الذي أنشأناه في الخطوة السابقة.

لنرسل الآن طلبًا إلى الوكيل. يمكننا استخدام curl لإرسال طلب إلى الوكيل،

curl -X POST   http://localhost:8001/a2a/image_scoring   -H 'Content-Type: application/json'   -d '{
    "id": "uuid-123",
    "params": {
      "message": {
        "messageId": "msg-456",
        "parts": [{"text": "Create an image of a cat"}],
        "role": "user"
      }
    }
  }'

في الطلب أعلاه، يمكنك تغيير الطلب من خلال تعديل السطر "إنشاء صورة لقطة". بعد تنفيذ الأمر، يمكنك البحث عن الصورة الناتجة في مساحة التخزين المحدّدة على Google Cloud.

9- تَنظيم

لننظِّم الآن ما أنشأناه للتو.

  1. احذف خادم Agent Engine الذي أنشأناه للتو. انتقِل إلى Vertex AI من خلال كتابة Vertex AI في شريط البحث في Google Cloud Console. انقر على "محرك الوكيل" (Agent Engine) على الجانب الأيمن.يمكنك حذف الوكيل من خلال النقر على "حذف" (delete). c9f95963c4db0d6c.png

الشكل 4

  1. حذف الملفات في Cloud Shell
#Execute the following to delete the files
rm -R imagescoring
  1. احذف الحزمة. يمكنك الانتقال إلى وحدة تحكّم Google Cloud Platform‏ (GCP) > Cloud Storage، ثم اختيار حزمتك وحذفها. afb43ad0dda70858.png