ADK দিয়ে এআই এজেন্ট তৈরি করা: টুলের সাহায্যে ক্ষমতায়ন

1. আপনি শুরু করার আগে

"বিল্ডিং এআই এজেন্ট উইথ ADK" সিরিজের দ্বিতীয় অংশে স্বাগতম! এই হ্যান্ডস-অন কোডল্যাবে, আপনি বিভিন্ন সরঞ্জাম সহ একটি মৌলিক এআই এজেন্টকে শক্তিশালী করবেন।

শুরু করার জন্য, এই নির্দেশিকাটি দুটি পথ প্রদান করে: একটি তাদের জন্য যারা ' ADK: দ্য ফাউন্ডেশন' কোডল্যাবের সাথে 'বিল্ডিং এআই এজেন্ট' থেকে চালিয়ে যাচ্ছেন, এবং আরেকটি নতুন যারা শুরু করছেন তাদের জন্য। উভয় পাথই নিশ্চিত করবে যে আপনার কাছে শুরু করার জন্য প্রয়োজনীয় বেস এজেন্ট কোড আছে।

এই কোডল্যাবের শেষ নাগাদ, আপনি আপনার ব্যক্তিগত সহকারী এজেন্টকে বিভিন্ন উদ্দেশ্যে সরঞ্জাম দিয়ে ক্ষমতায়িত করবেন, এই সিরিজের পরবর্তী অংশগুলিতে প্রসারিত হওয়ার এক ধাপ কাছাকাছি, কারণ আমরা এটিকে একটি অত্যাধুনিক মাল্টি-এজেন্ট সিস্টেমে (MAS) রূপান্তরিত করব৷

পূর্বশর্ত

• জেনারেটিভ এআই ধারণাগুলির একটি বোঝাপড়া
• পাইথন প্রোগ্রামিং এ একটি মৌলিক দক্ষতা
• ADK এর সাথে বিল্ডিং এআই এজেন্টগুলি সম্পন্ন করেছেন: ফাউন্ডেশন কোডল্যাব বা অনুরূপ

আপনি কি শিখবেন

• টুল হিসাবে কাস্টম পাইথন ফাংশন তৈরি করে আপনার এজেন্টকে নতুন দক্ষতা দিন।
• Google অনুসন্ধানের মতো অন্তর্নির্মিত সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করে আপনার এজেন্টকে রিয়েল-টাইম তথ্যের সাথে সংযুক্ত করুন৷
• জটিল কাজের জন্য বিশেষ উপ-এজেন্ট তৈরি করে একটি মাল্টি-টুল এজেন্ট গঠন করুন।
• দ্রুত ক্ষমতা প্রসারিত করতে ল্যাংচেইনের মতো জনপ্রিয় এআই ফ্রেমওয়ার্ক থেকে সরঞ্জামগুলিকে একীভূত করুন।

আপনি কি প্রয়োজন হবে

• একটি কার্যকরী কম্পিউটার এবং নির্ভরযোগ্য ওয়াইফাই
• একটি ব্রাউজার, যেমন Chrome , Google ক্লাউড কনসোল অ্যাক্সেস করতে
• বিলিং সক্ষম সহ একটি Google ক্লাউড প্রকল্প৷
• একটি কৌতূহলী মন এবং শেখার আগ্রহ

2. ভূমিকা

ADK দিয়ে তৈরি একটি মৌলিক এজেন্টের একটি শক্তিশালী LLM মস্তিষ্ক রয়েছে, তবে এর সীমাবদ্ধতাও রয়েছে: এটি প্রশিক্ষণের তারিখের পরে তৈরি তথ্য অ্যাক্সেস করতে পারে না এবং এটি বাহ্যিক পরিষেবাগুলির সাথে যোগাযোগ করতে পারে না। এটি একটি উজ্জ্বল, বই-স্মার্ট সহকারীর মতো একটি লাইব্রেরিতে লক করা ফোন বা ইন্টারনেট ছাড়াই৷ একটি এজেন্টকে সত্যিকারের উপযোগী করতে, আমাদের এটিকে সরঞ্জাম দিতে হবে।

AI সহকারীকে বাইরের বিশ্বে অ্যাক্সেস দেওয়ার মতো সরঞ্জামগুলির কথা ভাবুন: একটি ক্যালকুলেটর, একটি ওয়েব ব্রাউজার বা একটি নির্দিষ্ট কোম্পানির ডাটাবেসে অ্যাক্সেস। ADK-তে, একটি টুল হল কোডের একটি মডুলার টুকরা যা এজেন্টকে রিয়েল-টাইম ডেটা খোঁজা বা একটি বাহ্যিক API কল করার মতো নির্দিষ্ট ক্রিয়া সম্পাদন করতে দেয়। সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করা সহজ কথোপকথনের বাইরে এর ক্ষমতাগুলিকে প্রসারিত করে৷

ADK তিনটি বিভাগের টুল অফার করে:

1. ফাংশন টুল: আপনার অ্যাপ্লিকেশনের অনন্য প্রয়োজনীয়তা, যেমন পূর্বনির্ধারিত ফাংশন এবং এজেন্টগুলি পূরণ করার জন্য আপনি বিকাশ করেন এমন কাস্টম সরঞ্জাম।
2. অন্তর্নির্মিত সরঞ্জাম: Google অনুসন্ধান এবং কোড এক্সিকিউশনের মতো সাধারণ ক্রিয়াকলাপের জন্য ফ্রেমওয়ার্ক দ্বারা প্রদত্ত রেডি-টু-ব্যবহারের সরঞ্জাম।
3. থার্ড-পার্টি টুলস: জনপ্রিয় বাহ্যিক লাইব্রেরি যেমন Serper এবং LangChain এবং CrewAI-এর টুল।

ADK এজেন্টদের সাথে টুল ব্যবহার করার বিষয়ে আরও জানতে, অফিসিয়াল ডকুমেন্টেশন দেখুন। এই কোডল্যাবে, আমরা আমাদের সাধারণ এজেন্টকে একজন সক্ষম ব্যক্তিগত ভ্রমণ সহকারীতে রূপান্তর করার জন্য সরঞ্জামগুলি যুক্ত করব। শুরু করা যাক!

3. শুরু করা: আপনার বেস এজেন্ট

আপনি একটি এজেন্টকে টুল দিয়ে ক্ষমতায়ন করার আগে, আপনার সাথে কাজ করার জন্য একটি মৌলিক এজেন্ট প্রয়োজন। আপনার অগ্রগতির জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত পথ বেছে নিন।

পথ A: ফাউন্ডেশন কোডল্যাব থেকে অব্যাহত

আপনি যদি সবেমাত্র "এডিকে: দ্য ফাউন্ডেশন" কোডল্যাবের সাথে "বিল্ডিং এআই এজেন্ট" সম্পন্ন করে থাকেন, আপনি সম্পূর্ণ প্রস্তুত৷ আপনি আপনার বিদ্যমান ai-agents-adk প্রকল্প ডিরেক্টরিতে কাজ চালিয়ে যেতে পারেন।

পাথ বি: নতুন করে শুরু করা

আপনি যদি এই কোডল্যাবটি সরাসরি শুরু করেন, তাহলে আপনার পরিবেশ সেট আপ করতে এবং প্রয়োজনীয় স্টার্টার এজেন্ট তৈরি করতে এই 4টি ধাপ সম্পূর্ণ করুন।

1. Google ক্লাউড পরিষেবা সেটআপ করুন৷
2. একটি পাইথন ভার্চুয়াল পরিবেশ তৈরি করুন
3. একটি এজেন্ট তৈরি করুন
4. ডেভেলপমেন্ট UI এ এজেন্ট চালান

একবার আপনি পদক্ষেপগুলি সম্পন্ন করলে, আপনি আপনার শেখার যাত্রা শুরু করতে প্রস্তুত।

4. মুদ্রা বিনিময়ের জন্য একটি কাস্টম টুল তৈরি করুন

এই পর্যায়ে, আপনার ইতিমধ্যেই জানা উচিত কিভাবে ADK ব্যবহার করে একটি সাধারণ AI এজেন্ট তৈরি করতে হয় এবং এটিকে ডেভেলপমেন্ট UI-তে চালাতে হয়।

কল্পনা করুন আপনি পরের মাসে জাপান ভ্রমণের জন্য প্রস্তুতি নিচ্ছেন এবং বর্তমান মুদ্রা বিনিময় হার পরীক্ষা করতে হবে। এজেন্টকে জিজ্ঞাসা করুন "সিঙ্গাপুর ডলার থেকে জাপানি ইয়েনের বিনিময় হার কত?"

আপনি দেখতে পাবেন যে এজেন্ট রিয়েল-টাইম বিনিময় হার পুনরুদ্ধার করতে পারে না। কারণ বর্তমানে এজেন্টের ইন্টারনেট অ্যাক্সেস এবং বাহ্যিক সিস্টেম সংযোগের অভাব রয়েছে। এমনকি যদি এজেন্ট একটি মান দিয়ে উত্তর দেয়, তবে সেই মানটিকে বিশ্বাস করা কঠিন কারণ এটি সম্ভবত একটি হ্যালুসিনেশন হতে চলেছে।

এটি মোকাবেলা করার জন্য, আমরা একটি REST API এর মাধ্যমে বিনিময় হার পুনরুদ্ধার করার জন্য একটি পাইথন ফাংশন প্রয়োগ করব এবং এটিকে এজেন্টের জন্য একটি ফাংশন টুল হিসাবে সংহত করব।

টার্মিনাল উইন্ডোতে কীবোর্ড শর্টকাট Ctrl + C (Windows/Linux-এর জন্য) বা Cmd + C (macOS-এর জন্য) ব্যবহার করে চলমান এজেন্ট প্রক্রিয়াটি বন্ধ করুন।

custom_functions.py ফাইল তৈরি করুন**:**

দ্রষ্টব্য: এগিয়ে যাওয়ার আগে, নিশ্চিত করুন যে আপনি সঠিক ডিরেক্টরিতে আছেন (ai-agents-adk)। আপনার বর্তমান অবস্থান নিশ্চিত করতে আপনার টার্মিনালে pwd (প্রিন্ট ওয়ার্কিং ডিরেক্টরি) কমান্ডটি চালান।

টার্মিনালে এই কমান্ডটি টাইপ করে personal_assistant ফোল্ডারে custom_functions.py নামে একটি পাইথন ফাইল তৈরি করুন .

touch personal_assistant/custom_functions.py

এইভাবে আপনার ফোল্ডার গঠন দেখতে হবে:

ai-agents-adk/
└── personal_assistant/
    ├── .env
    ├── __init__.py
    ├── agent.py
    └── custom_functions.py

কোড এডিটরে custom_functions.py খুলুন। এই ফাইলটিতে পাইথন ফাংশন থাকবে যা এক্সটার্নাল এপিআই থেকে এক্সচেঞ্জ রেট ডেটা পুনরুদ্ধারের জন্য দায়ী।

নীচের কোডটি অনুলিপি করুন এবং ভিতরে পেস্ট করুন:

import requests

# define a function to get exchange rate
def get_fx_rate(base: str, target: str):
        """
        Fetches the current exchange rate between two currencies.

        Args:
                base: The base currency (e.g., "SGD").
                target: The target currency (e.g., "JPY").

        Returns:
                The exchange rate information as a json response,
                or None if the rate could not be fetched.
        """
        base_url = "https://hexarate.paikama.co/api/rates/latest"
        api_url = f"{base_url}/{base}?target={target}"

        response = requests.get(api_url)
        if response.status_code == 200:
                return response.json()

দ্রষ্টব্য: ট্রিপল উদ্ধৃতি ("""...""") এর মধ্যে বর্ণনামূলক পাঠ্যের প্রতি গভীর মনোযোগ দিন। এটাকে ডকস্ট্রিং বলা হয়। যদিও এটি মানব বিকাশকারীদের জন্য ভাল অনুশীলন, একটি এআই এজেন্টের জন্য এটি অপরিহার্য।

এজেন্টের অন্তর্নিহিত এলএলএম ফাংশনের নাম এবং এই ডকস্ট্রিংটি পড়ে টুলটি কী করে, এর আর্গুমেন্টগুলি (এই ক্ষেত্রে base এবং target ) কী বোঝায় এবং কখন এটি ব্যবহার করা উচিত তা বোঝার জন্য।

আপনার টুল সঠিকভাবে ব্যবহার করার জন্য এজেন্টের জন্য একটি পরিষ্কার, বর্ণনামূলক ডকস্ট্রিং হল সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ উপাদান।

এখন, agent.py ফাইলটি সম্পাদনা করুন: get_fx_rate ফাংশন আমদানি করুন এবং এটি একটি FunctionTool হিসাবে বরাদ্দ করুন।

agent.py ফাইল আপডেট করুন**:**

এই কোডব্লকটি অনুলিপি করুন এবং agent.py ফাইলের বিদ্যমান সামগ্রী প্রতিস্থাপন করুন:

from google.adk.agents import Agent
from google.adk.tools import FunctionTool

from .custom_functions import get_fx_rate

root_agent = Agent(
    model='gemini-2.5-flash',
    name='root_agent',
    description='A helpful assistant for user questions.',
    instruction='Answer user questions to the best of your knowledge',
    tools=[FunctionTool(get_fx_rate)]
)

দ্রষ্টব্য: অন্যান্য পাইথন ফাইল থেকে ফাংশন আমদানি করতে আপেক্ষিক আমদানি প্রয়োজন কারণ ADK এজেন্ট ফোল্ডারটিকে পাইথন মডিউল হিসাবে চালায়। এই পদ্ধতিটি একটি ছোট সেট টুলের জন্য ঠিক আছে, কিন্তু টুলটি বাড়ার সাথে সাথে আমাদের একটি টুল প্যাকেজ তৈরি করতে হবে।

পরিবর্তনের পরে, টাইপ করে এজেন্ট আবার শুরু করুন:

uv run adk web

এজেন্ট উপস্থিত হলে, একই প্রশ্ন আবার জিজ্ঞাসা করুন, "সিঙ্গাপুর ডলার থেকে জাপানি ইয়েনের বিনিময় হার কত?"

এই সময় আপনি get_fx_rate টুল দ্বারা প্রদত্ত প্রকৃত বিনিময় হার দেখতে পাবেন।

আপনার ইচ্ছামত মুদ্রা বিনিময় সংক্রান্ত যেকোন প্রশ্ন নির্দ্বিধায় জিজ্ঞাসা করুন।

5. অন্তর্নির্মিত Google অনুসন্ধান টুলের সাথে সংহত করুন৷

এজেন্ট এখন বিনিময় হার প্রদান করতে সক্ষম, পরবর্তী কাজ হল আগামী মাসের আবহাওয়ার পূর্বাভাস পাওয়া। এজেন্টকে এই প্রশ্নটি জিজ্ঞাসা করুন, "পরের মাসের টোকিও, জাপানে আবহাওয়ার পূর্বাভাস কী?"

আপনি যেমন আশা করতে পারেন, আবহাওয়ার পূর্বাভাসের জন্য রিয়েল-টাইম তথ্য প্রয়োজন যা আমাদের এজেন্টের কাছে নেই। যদিও আমরা প্রয়োজনীয় রিয়েল-টাইম ডেটার প্রতিটি অংশের জন্য নতুন পাইথন ফাংশন কোড করতে পারি, আরও বেশি কাস্টম টুল দ্রুত যোগ করা এজেন্টকে খুব জটিল এবং পরিচালনা করা কঠিন করে তোলে।

সৌভাগ্যবশত, এজেন্ট ডেভেলপমেন্ট কিট (ADK) বিল্ট-ইন টুলের একটি স্যুট প্রদান করে, Google সার্চ সহ যা ব্যবহারের জন্য প্রস্তুত, আমাদের এজেন্ট কীভাবে বহির্বিশ্বের সাথে যোগাযোগ করে তা সহজ করে। আমাদের এজেন্টে একটি Google অনুসন্ধান টুল যোগ করা যাক।

এটি করার জন্য আপনাকে agent.py ফাইলটি সম্পাদনা করতে হবে:

from google.adk.agents import Agent
from google.adk.tools import FunctionTool
from google.adk.tools import google_search

from .custom_functions import get_fx_rate

root_agent = Agent(
    model='gemini-2.5-flash',
    name='root_agent',
    description='A helpful assistant for user questions.',
    instruction='Answer user questions to the best of your knowledge',
    tools=[
        FunctionTool(get_fx_rate), 
        google_search,
    ]
)

একবার আপনি ফাইলটি সম্পাদনা করার পরে, adk web ইনস্ট্যান্সটি পুনরায় চালু করুন। ভুলে গেলে,

1. টার্মিনালে ক্লিক করুন, উদাহরণ বন্ধ করতে Ctrl + C বা Cmd + C টিপুন
2. উদাহরণ শুরু করতে uv run adk web
3. একই প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করার চেষ্টা করুন: "পরের মাসের জন্য জাপানের টোকিওতে আবহাওয়ার পূর্বাভাস কী?"

সতর্কতা: এটি একটি ত্রুটি সৃষ্টি করবে এবং এটি ইচ্ছাকৃত। ADK এমনভাবে ডিজাইন করা হয়েছে যে বিল্ট-ইন টুল ব্যবহার করে কোনো এজেন্ট একই সময়ে অন্য কোনো ধরনের টুল ব্যবহার করতে পারবে না।

প্রস্তাবিত পদ্ধতি হল একটি মাল্টি-এজেন্ট প্যাটার্ন গ্রহণ করা: একটি বিশেষ এজেন্ট তৈরি করুন যার একমাত্র কাজ হল Google অনুসন্ধান করা। তারপর, আমরা এই নতুন Google সার্চ এজেন্টকে একটি টুল হিসাবে আমাদের প্রধান personal_assistant বরাদ্দ করি।

custom_agents.py ফাইল তৈরি করুন

দ্রষ্টব্য: এগিয়ে যাওয়ার আগে, নিশ্চিত করুন যে আপনি সঠিক ডিরেক্টরিতে আছেন ( ai-agents-adk )। আপনার বর্তমান অবস্থান নিশ্চিত করতে আপনার টার্মিনালে pwd (প্রিন্ট ওয়ার্কিং ডিরেক্টরি) কমান্ডটি চালান।

এখন, personal_assistant ফোল্ডারে custom_agents.py নামে একটি পাইথন ফাইল তৈরি করুন ।

touch personal_assistant/custom_agents.py

আপনার ফোল্ডারের গঠন এখন কেমন হওয়া উচিত:

ai-agents-adk/
└── personal_assistant/
    ├── .env
    ├── __init__.py
    ├── agent.py
    ├── custom_functions.py
    └── custom_agents.py

এই ফাইলটিতে বিশেষায়িত google_search_agent এর কোড থাকবে। কোড এডিটর ব্যবহার করে custom_agents.py ফাইলে নিম্নলিখিত কোডটি কপি করুন।

from google.adk.agents import Agent
from google.adk.tools import google_search


# Create an agent with google search tool as a search specialist
google_search_agent = Agent(
    model='gemini-2.5-flash',
    name='google_search_agent',
    description='A search agent that uses google search to get latest information about current events, weather, or business hours.',
    instruction='Use google search to answer user questions about real-time, logistical information.',
    tools=[google_search],
)

ফাইলটি তৈরি হয়ে গেলে, নিচের চিত্রের মতো agent.py ফাইলটি আপডেট করুন।

agent.py ফাইল আপডেট করুন

এই কোডব্লকটি অনুলিপি করুন এবং agent.py ফাইলের বিদ্যমান সামগ্রী প্রতিস্থাপন করুন:

from google.adk.agents import Agent
from google.adk.tools import FunctionTool
from google.adk.tools import agent_tool

from .custom_functions import get_fx_rate
from .custom_agents import google_search_agent


root_agent = Agent(
    model='gemini-2.5-flash',
    name='root_agent',
    description='A helpful assistant for user questions.',
    tools=[
        FunctionTool(get_fx_rate), 
        agent_tool.AgentTool(agent=google_search_agent),
    ]
)

আসুন কোডে শক্তিশালী নতুন প্যাটার্নটি ভেঙে ফেলি:

• একজন নতুন বিশেষজ্ঞ এজেন্ট : আমরা একটি সম্পূর্ণ নতুন এজেন্টকে সংজ্ঞায়িত করেছি, google_search_agent । এর নির্দিষ্ট বিবরণ নোট করুন এবং এটির একমাত্র টুল হল google_search । এটি একটি অনুসন্ধান বিশেষজ্ঞ.
• agent_tool.AgentTool : এটি ADK থেকে একটি বিশেষ মোড়ক। এটি একটি সম্পূর্ণ এজেন্ট (আমাদের google_search_agent) লাগে এবং এটিকে একটি আদর্শ টুলের মতো দেখতে এবং কাজ করতে প্যাকেজ করে।
• একটি স্মার্ট― ** root_agent **: আমাদের root_agent এখন একটি নতুন টুল রয়েছে: agent_tool.AgentTool(agent=google_search_agent) । এটি ওয়েবে কীভাবে অনুসন্ধান করতে হয় তা জানে না, তবে এটি জানে যে এটিতে একটি টুল রয়েছে যা এটি অনুসন্ধানের কাজগুলিকে অর্পণ করতে পারে৷

লক্ষ্য করুন নির্দেশ ক্ষেত্রটি root_agent থেকে চলে গেছে। এটির নির্দেশাবলী এখন উপলব্ধ সরঞ্জামগুলির দ্বারা নিহিতভাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে৷

root_agent একটি অর্কেস্ট্রেটর বা রাউটার হয়ে উঠেছে, যার প্রধান কাজ হল ব্যবহারকারীর অনুরোধ বোঝা এবং সঠিক টুলে পাস করা, হয় get_fx_rate ফাংশন বা google_search_agent । এই বিকেন্দ্রীভূত নকশা জটিল, রক্ষণাবেক্ষণযোগ্য এজেন্ট সিস্টেম তৈরির চাবিকাঠি।

এখন, পুনরায় চালু করুন

adk web

উদাহরণ দিন এবং এজেন্টকে এই প্রশ্নটি আবার করুন, "পরের মাসে জাপানের টোকিওতে আবহাওয়ার পূর্বাভাস কী?"

এজেন্ট এখন সর্বশেষ তথ্য পেতে google_search_agent ব্যবহার করছে

আপনি একটি বর্তমান বিনিময় প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করার চেষ্টা করতে পারেন. এজেন্ট এখন সংশ্লিষ্ট প্রশ্নের জন্য সঠিক টুল ব্যবহার করতে সক্ষম হওয়া উচিত।

নির্দ্বিধায় অন্যান্য প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করুন যেগুলির জন্য এজেন্টের কাছে রিয়েল-টাইম তথ্য প্রয়োজন এবং এটি কীভাবে তার নিষ্পত্তির সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করে প্রশ্নগুলি পরিচালনা করে তা পর্যবেক্ষণ করুন।

6. LangChain এর উইকিপিডিয়া টুল লিভারেজ

আমাদের এজেন্ট একটি মহান ভ্রমণ সহকারী হতে রূপান্তরিত হয়. এটি তার get_fx_rate টুল দিয়ে মুদ্রা বিনিময় পরিচালনা করতে পারে এবং এর google_search_agent টুলের সাহায্যে লজিস্টিক পরিচালনা করতে পারে। কিন্তু একটি মহান ট্রিপ শুধুমাত্র রসদ সম্পর্কে নয়; এটি আপনার গন্তব্যের সংস্কৃতি এবং ইতিহাস বোঝার বিষয়ে।

যদিও google_search_agent সাংস্কৃতিক এবং ঐতিহাসিক তথ্য খুঁজে পেতে পারে, উইকিপিডিয়ার মতো একটি উৎসর্গীকৃত তথ্য প্রায়শই আরও কাঠামোগত এবং নির্ভরযোগ্য।

সৌভাগ্যবশত, ADK-কে অত্যন্ত এক্সটেনসিবল করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, যা আপনাকে ক্রুএআই এবং ল্যাংচেইনের মতো অন্যান্য এআই এজেন্ট ফ্রেমওয়ার্ক থেকে নিরবিচ্ছিন্নভাবে একীভূত করার অনুমতি দেয়। এই আন্তঃব্যবহারযোগ্যতা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ কারণ এটি দ্রুত বিকাশের সময়ের জন্য অনুমতি দেয় এবং আপনাকে বিদ্যমান সরঞ্জামগুলি পুনরায় ব্যবহার করার অনুমতি দেয়। এই ব্যবহারের ক্ষেত্রে, আমরা LangChain থেকে উইকিপিডিয়া টুলস ব্যবহার করব।

প্রথমে, চলমান এজেন্ট প্রক্রিয়া বন্ধ করুন ( Ctrl + C বা Cmd + C ) এবং টার্মিনালে নিম্নলিখিত কমান্ড টাইপ করে বর্তমান পাইথন ভার্চুয়াল পরিবেশে অতিরিক্ত লাইব্রেরি ইনস্টল করুন।

uv add langchain-community
uv add wikipedia

third_party_tools.py ফাইল তৈরি করুন

দ্রষ্টব্য: এগিয়ে যাওয়ার আগে, নিশ্চিত করুন যে আপনি সঠিক ডিরেক্টরিতে আছেন ( ai-agents-adk )। আপনার বর্তমান অবস্থান নিশ্চিত করতে আপনার টার্মিনালে pwd (প্রিন্ট ওয়ার্কিং ডিরেক্টরি) কমান্ডটি চালান।

এখন, personal_assistant ফোল্ডারে third_party_tools.py নামে একটি পাইথন ফাইল তৈরি করুন ।

touch personal_assistant/third_party_tools.py

আপনার ফোল্ডারের গঠন এখন কেমন হওয়া উচিত:

ai-agents-adk/
└── personal_assistant/
    ├── .env
    ├── __init__.py
    ├── agent.py
    ├── custom_functions.py
    ├── custom_agents.py
    └── third_party_tools.py

এই ফাইলটিতে ল্যাংচেইন উইকিপিডিয়া টুলের বাস্তবায়ন থাকবে। ক্লাউড এডিটর ব্যবহার করে third_party_tools.py এ নিম্নলিখিত কোডটি কপি করুন :

from langchain_community.tools import WikipediaQueryRun
from langchain_community.utilities import WikipediaAPIWrapper

# Configure the Wikipedia LangChain tool to act as our cultural guide
langchain_wikipedia_tool = WikipediaQueryRun(
    api_wrapper=WikipediaAPIWrapper(top_k_results=1, doc_content_chars_max=3000)
)

# Give the tool a more specific description for our agent
langchain_wikipedia_tool.description = (
    "Provides deep historical and cultural information on landmarks, concepts, and places."
    "Use this for 'tell me about' or 'what is the history of' type questions."
)

agent.py ফাইল আপডেট করুন

এখন। নিচের বিষয়বস্তু সহ agent.py ফাইলটি আপডেট করুন:

from google.adk.agents import Agent
from google.adk.tools import FunctionTool
from google.adk.tools import agent_tool
from google.adk.tools import langchain_tool

from .custom_functions import get_fx_rate
from .custom_agents import google_search_agent
from .third_party_tools import langchain_wikipedia_tool


root_agent = Agent(
    model='gemini-2.5-flash',
    name='root_agent',
    description='A helpful assistant for user questions.',
    tools=[
        FunctionTool(get_fx_rate), 
        agent_tool.AgentTool(agent=google_search_agent),
        langchain_tool.LangchainTool(langchain_wikipedia_tool),
    ]
)

এখন, adk web ইন্সট্যান্স পুনরায় চালু করুন এবং এজেন্টকে এই প্রশ্নটি করুন, "আমাকে কিয়োটোর ইতিহাস সম্পর্কে বলুন"।

এজেন্ট সঠিকভাবে এটিকে একটি ঐতিহাসিক ক্যোয়ারী হিসেবে চিহ্নিত করে এবং এর নতুন উইকিপিডিয়া টুল ব্যবহার করে। একটি তৃতীয় পক্ষের টুলকে সংহত করে এবং এটিকে একটি নির্দিষ্ট ভূমিকা দেওয়ার মাধ্যমে, আপনি আপনার এজেন্টকে উল্লেখযোগ্যভাবে আরও বুদ্ধিমান এবং এর ভ্রমণ-পরিকল্পনার উদ্দেশ্যে উপযোগী করে তুলেছেন।

এজেন্ট কীভাবে এই পছন্দটি করেছে তা দেখতে, আপনি adk web UI- তে ইভেন্ট ইন্সপেক্টর ব্যবহার করতে পারেন। ইভেন্ট ট্যাবে ক্লিক করুন এবং তারপরে সাম্প্রতিক functionCall ইভেন্টে ক্লিক করুন।

পরিদর্শক সমস্ত উপলব্ধ সরঞ্জামগুলির একটি তালিকা দেখায় এবং এজেন্ট দ্বারা কার্যকর করা টুল_কোডটিকে হাইলাইট করে৷

7. পরিষ্কার করুন (ঐচ্ছিক)

যেহেতু এই কোডল্যাবে কোনো দীর্ঘ-চলমান পণ্য জড়িত নয়, তাই টার্মিনালে Ctrl + C টিপে আপনার সক্রিয় এজেন্ট সেশনগুলি (যেমন, আপনার টার্মিনালে adk web ইন্সট্যান্স) বন্ধ করাই যথেষ্ট।

এজেন্ট প্রকল্প ফোল্ডার এবং ফাইল মুছুন

আপনি যদি শুধুমাত্র আপনার ক্লাউড শেল পরিবেশ থেকে কোডটি সরাতে চান তবে নিম্নলিখিত কমান্ডগুলি ব্যবহার করুন:

cd ~
rm -rf ai-agents-adk

Vertex AI API অক্ষম করুন

আগে সক্রিয় করা ভার্টেক্স AI API নিষ্ক্রিয় করতে, এই কমান্ডটি চালান:

gcloud services disable aiplatform.googleapis.com

সম্পূর্ণ Google ক্লাউড প্রকল্প বন্ধ করুন

আপনি যদি আপনার Google ক্লাউড প্রকল্প সম্পূর্ণরূপে বন্ধ করতে চান, বিস্তারিত নির্দেশাবলীর জন্য অফিসিয়াল গাইড পড়ুন।

8. উপসংহার

অভিনন্দন! আপনি সফলভাবে ব্যক্তিগত সহকারী এজেন্টকে কাস্টম ফাংশন এবং রিয়েল-টাইম Google অনুসন্ধান অ্যাক্সেসের সাথে ক্ষমতায়ন করেছেন। Google ADK-এর সাথে টুল ব্যবহার করার বিষয়ে এই অফিসিয়াল ডকুমেন্টেশন পড়ুন।

আরও গুরুত্বপূর্ণ, আপনি সক্ষম এজেন্ট তৈরির জন্য মৌলিক স্থাপত্য প্যাটার্ন শিখেছেন: বিশেষ এজেন্টদের সরঞ্জাম হিসাবে ব্যবহার করা। একটি ডেডিকেটেড google_search_agent তৈরি করে এবং এটিকে আপনার root_agent এ দেওয়ার মাধ্যমে, আপনি একটি একক এজেন্ট তৈরি করা থেকে শুরু করে একটি সাধারণ, কিন্তু শক্তিশালী, বহু-এজেন্ট সিস্টেম সাজানোর জন্য আপনার প্রথম পদক্ষেপ নিয়েছেন৷

আপনি এখন সিরিজের পরবর্তী কোডল্যাবের জন্য পুরোপুরি প্রস্তুত, যেখানে আমরা একাধিক এজেন্ট এবং কর্মপ্রবাহের অর্কেস্ট্রেটিং এর গভীরে ডুব দেব। সেখানে দেখা হবে!