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ADK की मदद से एआई एजेंट बनाना: टूल की मदद से बेहतर बनाना

1. शुरू करने से पहले

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"ADK की मदद से एआई एजेंट बनाना" सीरीज़ के दूसरे पार्ट में आपका स्वागत है! इस कोडलैब में, आपको एक बुनियादी एआई एजेंट को कई टूल इस्तेमाल करने की सुविधा देने का तरीका बताया जाएगा.

शुरू करने के लिए, इस गाइड में दो तरीके बताए गए हैं: एक तरीका उन लोगों के लिए है जो ADK की मदद से एआई एजेंट बनाना: बुनियादी बातें कोडलैब से आगे बढ़ रहे हैं. दूसरा तरीका उन लोगों के लिए है जो नए सिरे से शुरू कर रहे हैं. इन दोनों तरीकों से, आपको एजेंट का ज़रूरी कोड मिल जाएगा, ताकि आप शुरू कर सकें.

इस कोडलैब के आखिर तक, आपके पास अपने पर्सनल असिस्टेंट एजेंट को अलग-अलग कामों के लिए टूल उपलब्ध कराने का विकल्प होगा. साथ ही, इस सीरीज़ के आने वाले हिस्सों में, हम इसे एक बेहतर मल्टी-एजेंट सिस्टम (एमएएस) में बदल देंगे.

इस कोडलैब को इस छोटे किए गए यूआरएल से भी ऐक्सेस किया जा सकता है: goo.gle/adk-using-tools.

ज़रूरी शर्तें

जनरेटिव एआई के कॉन्सेप्ट की जानकारी
Python प्रोग्रामिंग की बुनियादी जानकारी
gcloud सीएलआई और Python uv टूल के बारे में जानकारी
आपने ADK की मदद से एआई एजेंट बनाना: बुनियादी बातें कोडलैब या इसी तरह का कोई अन्य कोडलैब पूरा किया हो

आपको क्या सीखने को मिलेगा

टूल के तौर पर कस्टम Python फ़ंक्शन बनाकर, अपने एजेंट को नई स्किल सिखाएं.
Google Search जैसे बिल्ट-इन टूल का इस्तेमाल करके, अपने एजेंट को रीयल-टाइम में जानकारी ऐक्सेस करने की सुविधा दें.
मुश्किल कामों के लिए खास सब-एजेंट बनाकर, मल्टी-टूल एजेंट को स्ट्रक्चर करें.
अपनी क्षमताओं को तेज़ी से बढ़ाने के लिए, LangChain जैसे लोकप्रिय एआई फ़्रेमवर्क से टूल इंटिग्रेट करें.

आपको इन चीज़ों की ज़रूरत होगी

काम करने वाला कंप्यूटर और भरोसेमंद वाई-फ़ाई कनेक्शन
Google Cloud Console को ऐक्सेस करने के लिए, Chrome जैसे ब्राउज़र का इस्तेमाल करें
चीज़ें जानने की दिलचस्पी और सीखने की इच्छा

2. परिचय

ADK की मदद से बनाए गए बुनियादी एजेंट में, एक पावरफ़ुल एलएलएम होता है. हालाँकि, इसकी कुछ सीमाएं भी होती हैं: यह अपनी ट्रेनिंग की तारीख के बाद बनाई गई जानकारी को ऐक्सेस नहीं कर सकता. साथ ही, यह बाहरी सेवाओं के साथ इंटरैक्ट नहीं कर सकता. यह एक ऐसी समझदार असिस्टेंट की तरह है जो लाइब्रेरी में बंद है. उसके पास फ़ोन या इंटरनेट नहीं है. किसी एजेंट को वाकई में मददगार बनाने के लिए, हमें उसे टूल देने होंगे.

टूल को इस तरह समझें कि वे एआई असिस्टेंट को बाहरी दुनिया का ऐक्सेस देते हैं: जैसे, कैलकुलेटर, वेब ब्राउज़र या किसी कंपनी के डेटाबेस का ऐक्सेस. ADK में, टूल कोड का एक मॉड्यूलर हिस्सा होता है. इसकी मदद से एजेंट, कुछ खास कार्रवाइयां कर सकता है. जैसे, रीयल-टाइम डेटा देखना या किसी बाहरी एपीआई को कॉल करना. टूल का इस्तेमाल करने से, इसकी क्षमताएं सिर्फ़ बातचीत करने से कहीं ज़्यादा बढ़ जाती हैं.

ADK में तीन कैटगरी के टूल उपलब्ध हैं:

फ़ंक्शन टूल: ये ऐसे कस्टम टूल होते हैं जिन्हें ऐप्लिकेशन की खास ज़रूरतों को पूरा करने के लिए डेवलप किया जाता है. जैसे, पहले से तय किए गए फ़ंक्शन और एजेंट.
पहले से मौजूद टूल: ये ऐसे टूल होते हैं जिन्हें फ़्रेमवर्क में पहले से ही शामिल किया जाता है. इनका इस्तेमाल सामान्य कार्रवाइयों के लिए किया जाता है. जैसे, Google Search और कोड को लागू करना.
तीसरे पक्ष के टूल: Serper जैसी लोकप्रिय बाहरी लाइब्रेरी और LangChain और CrewAI के टूल.

ADK एजेंट के साथ टूल इस्तेमाल करने के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, आधिकारिक दस्तावेज़ देखें. इस कोडलैब में, हम अपने सामान्य एजेंट में ऐसे टूल जोड़ेंगे जिनसे वह एक बेहतरीन निजी यात्रा सहायक बन जाएगा. चलिए शुरू करते हैं!

3. शुरू करना: आपका बेस एजेंट

किसी एजेंट को टूल इस्तेमाल करने की अनुमति देने से पहले, आपके पास एक बुनियादी एजेंट होना चाहिए. अपनी प्रोग्रेस के हिसाब से सबसे सही पाथ चुनें.

पहला तरीका: फ़ाउंडेशन कोडलैब से आगे बढ़ना

अगर आपने ADK की मदद से एआई एजेंट बनाना: बुनियादी बातें कोडलैब को अभी-अभी पूरा किया है, तो आप बिलकुल तैयार हैं. अपनी मौजूदा ai-agents-adk प्रोजेक्ट डायरेक्ट्री में काम जारी रखा जा सकता है.

अगर आपको Cloud Shell प्रॉम्प्ट में (ai-agents-adk) नहीं दिखता है, तो Python वर्चुअल एनवायरमेंट को चालू करने के लिए, ये कमांड चलाएं:

cd ~/ai-agents-adk
source .venv/bin/activate

पाथ B: नए सिरे से शुरू करना

अगर आपको सीधे तौर पर यह कोडलैब शुरू करना है, तो अपना एनवायरमेंट सेट अप करने और ज़रूरी स्टार्टर एजेंट बनाने के लिए, ये चार चरण पूरे करें.

इन चरणों को पूरा करने के बाद, आपके पास सीखने का मौका होगा.

4. मुद्रा बदलने के लिए कस्टम टूल बनाना

इस चरण में, आपको एडीके का इस्तेमाल करके एक सामान्य एआई एजेंट बनाने और उसे डेवलपमेंट यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) पर चलाने का तरीका पता होना चाहिए.

मान लें कि आपको अगले महीने जापान की यात्रा करनी है और आपको मुद्रा के मौजूदा एक्सचेंज रेट की जानकारी चाहिए. एजेंट से पूछें "सिंगापुर डॉलर से जापानी येन का एक्सचेंज रेट क्या है?"

आपको दिखेगा कि एजेंट, एक्सचेंज रेट की रीयल-टाइम जानकारी नहीं पा सकता. ऐसा इसलिए है, क्योंकि फ़िलहाल एजेंट के पास इंटरनेट का ऐक्सेस नहीं है और वह बाहरी सिस्टम से कनेक्ट नहीं है. अगर एजेंट किसी वैल्यू के साथ जवाब देता है, तो भी उस पर भरोसा करना मुश्किल है. ऐसा इसलिए, क्योंकि हो सकता है कि वह वैल्यू गलत जानकारी हो.

इस समस्या को हल करने के लिए, हम एक Python फ़ंक्शन लागू करेंगे. इससे REST API के ज़रिए, एक्सचेंज रेट को वापस पाया जा सकेगा. साथ ही, इसे एजेंट के लिए फ़ंक्शन टूल के तौर पर इंटिग्रेट किया जा सकेगा.

टर्मिनल विंडो में, कीबोर्ड शॉर्टकट Ctrl + C का इस्तेमाल करके, चल रही एजेंट प्रोसेस को बंद करें.

`custom_functions.py` फ़ाइल बनाएं

इस निर्देश को टर्मिनल में चलाकर, personal_assistant फ़ोल्डर में custom_functions.py नाम की Python फ़ाइल बनाएं. साथ ही, इसे कोड एडिटर में खोलें.

cloudshell edit personal_assistant/custom_functions.py

अब आपका फ़ोल्डर स्ट्रक्चर ऐसा दिखना चाहिए:

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

इस custom_functions.py फ़ाइल में, Python फ़ंक्शन होगा. यह फ़ंक्शन, बाहरी एपीआई से एक्सचेंज रेट का डेटा वापस पाने के लिए ज़िम्मेदार होगा. यहां दिए गए कोड को कॉपी करके फ़ाइल में चिपकाएं:

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()

ध्यान दें: तीन कोटेशन मार्क ("""...""") के बीच मौजूद टेक्स्ट पर ध्यान दें. इसे डॉकस्ट्रिंग कहा जाता है. हालांकि, इंसानों के लिए यह एक अच्छी आदत है, लेकिन एआई एजेंट के लिए यह ज़रूरी है.

एजेंट का एलएलएम, फ़ंक्शन का नाम और इस डॉकस्ट्रिंग को पढ़कर यह समझता है कि टूल क्या करता है, इसके आर्ग्युमेंट (इस मामले में base और target) का क्या मतलब है, और इसका इस्तेमाल कब किया जाना चाहिए.

एजेंट के लिए, आपके टूल का सही तरीके से इस्तेमाल करने के लिए, साफ़ तौर पर जानकारी देने वाली डॉकस्ट्रिंग सबसे अहम होती है.

अब agent.py फ़ाइल में बदलाव करें: get_fx_rate फ़ंक्शन इंपोर्ट करें और इसे FunctionTool के तौर पर असाइन करें.

`agent.py` फ़ाइल अपडेट करना

इस कोडब्लॉक को कॉपी करें और agent.py फ़ाइल के मौजूदा कॉन्टेंट को बदलें:

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

from .custom_functions import get_fx_rate

root_agent = Agent(
    model='gemini-3.5-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)]
)

बदलाव करने के बाद, एजेंट को फिर से शुरू करने के लिए यह टाइप करें:

adk web --allow_origins "regex:https://.*\.cloudshell\.dev"

जब एजेंट चालू हो जाए, तो उससे फिर से वही सवाल पूछें, "सिंगापुर डॉलर से जापानी येन का एक्सचेंज रेट क्या है?"

इस बार आपको get_fx_rate टूल से मिला असल एक्सचेंज रेट दिखेगा.

मुद्रा बदलने से जुड़ा कोई भी सवाल बेझिझक पूछें.

5. Google Search के पहले से मौजूद टूल के साथ इंटिग्रेट करना

अब एजेंट, मुद्रा बदलने की दरें बता सकता है. इसलिए, अगला टास्क अगले महीने के मौसम का पूर्वानुमान पाना है. एजेंट से यह सवाल पूछें, "जापान के टोक्यो शहर में अगले महीने मौसम कैसा रहेगा?"

जैसा कि आपको पता होगा, मौसम के पूर्वानुमान के लिए रीयल-टाइम जानकारी की ज़रूरत होती है. हालांकि, हमारे एजेंट के पास यह जानकारी नहीं है. हम रीयल-टाइम डेटा की ज़रूरत वाले हर इस्तेमाल के उदाहरण के लिए, नए Python फ़ंक्शन कोड कर सकते हैं. हालांकि, ज़्यादा से ज़्यादा कस्टम टूल जोड़ने से, एजेंट बहुत जटिल हो जाता है और उसे मैनेज करना मुश्किल हो जाता है.

अच्छी बात यह है कि एजेंट डेवलपमेंट किट (एडीके) में, पहले से मौजूद टूल का एक सुइट उपलब्ध है. इसमें Google Search भी शामिल है. ये टूल इस्तेमाल के लिए तैयार हैं. इनसे, हमारे एजेंट को बाहरी दुनिया के साथ इंटरैक्ट करने में आसानी होती है.

एजेंट को Google Search टूल से लैस करने के लिए, आपको मल्टी-एजेंट पैटर्न लागू करना होगा. सबसे पहले, एक खास एजेंट बनाया जाता है. इसका काम सिर्फ़ Google पर खोज करना होता है. इसके बाद, इस नए Google Search एजेंट को हमारे मुख्य personal_assistant में टूल के तौर पर असाइन करें. इसका तरीका यहां बताया गया है:

`custom_agents.py` फ़ाइल बनाएं

personal_assistant फ़ोल्डर में custom_agents.py नाम की Python फ़ाइल बनाने और उसे कोड एडिटर पर खोलने के लिए, टर्मिनल में यह निर्देश चलाएं:

cloudshell edit personal_assistant/custom_agents.py

अब आपका फ़ोल्डर स्ट्रक्चर ऐसा दिखना चाहिए:

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

इस custom_agents.py फ़ाइल में, खास google_search_agent का कोड होगा. नीचे दिए गए कोड को custom_agents.py फ़ाइल में कॉपी करें:

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-3.5-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],
)

फ़ाइल बन जाने के बाद, नीचे दिए गए तरीके से agent.py फ़ाइल को अपडेट करें.

`agent.py` फ़ाइल अपडेट करना

इस कोडब्लॉक को कॉपी करें और agent.py फ़ाइल के मौजूदा कॉन्टेंट को बदलें:

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

from .custom_functions import get_fx_rate
from .custom_agents import google_search_agent


root_agent = Agent(
    model='gemini-3.5-flash',
    name='root_agent',
    description='A helpful assistant for user questions.',
    tools=[
        FunctionTool(get_fx_rate),
        AgentTool(agent=google_search_agent),
    ]
)

आइए, कोड में मौजूद नए पैटर्न के बारे में जानते हैं:

नया स्पेशलिस्ट एजेंट: हमने एक नया एजेंट, google_search_agent बनाया है. इसके बारे में दी गई जानकारी और यह ध्यान दें कि इसका सिर्फ़ एक टूल google_search है. यह एक सर्च स्पेशलिस्ट है.
agent_tool.AgentTool: यह ADK का एक खास रैपर है. यह पूरे एजेंट (google_search_agent) को लेता है और उसे एक स्टैंडर्ड टूल की तरह दिखाता है और काम करता है.
ज़्यादा स्मार्ट root_agent: हमारे root_agent में अब एक नया टूल है: AgentTool(agent=google_search_agent). इसे वेब पर खोजने का तरीका नहीं पता है. हालांकि, इसे यह पता है कि इसके पास एक ऐसा टूल है जिसे खोज से जुड़े टास्क सौंपे जा सकते हैं.

ध्यान दें कि निर्देश वाला फ़ील्ड, root_agent से हट गया है. इसके निर्देशों को अब उन टूल के हिसाब से तय किया जाता है जो इसके लिए उपलब्ध हैं.

root_agent अब एक ऑर्केस्ट्रेटर या राउटर बन गया है. इसका मुख्य काम, उपयोगकर्ता के अनुरोध को समझना और उसे सही टूल, यानी कि get_fx_rate फ़ंक्शन या google_search_agent को पास करना है. यह डिसेंट्रलाइज़्ड डिज़ाइन, जटिल और रखरखाव में आसान एजेंट सिस्टम बनाने के लिए ज़रूरी है.

अब इंस्टेंस शुरू करने के लिए, टर्मिनल में यह कमांड टाइप करें:

adk web --allow_origins "regex:https://.*\.cloudshell\.dev"

एजेंट के चालू होने के बाद, उससे यह सवाल फिर से पूछें: "जापान के टोक्यो शहर में अगले महीने मौसम कैसा रहेगा?"

अब एजेंट, नई जानकारी पाने के लिए google_search_agent का इस्तेमाल कर रहा है

आप मौजूदा एक्सचेंज के बारे में भी सवाल पूछ सकते हैं. अब एजेंट को, सवाल के हिसाब से सही टूल का इस्तेमाल करना चाहिए.

बेझिझक ऐसे अन्य सवाल पूछें जिनके जवाब के लिए, एजेंट को रीयल-टाइम में जानकारी की ज़रूरत होती है. साथ ही, देखें कि एजेंट अपने पास मौजूद टूल का इस्तेमाल करके, क्वेरी को कैसे हैंडल करता है.

6. LangChain के Wikipedia टूल का इस्तेमाल करना

हमारा एजेंट, यात्रा की योजना बनाने में आपकी मदद करने के लिए तैयार है. यह get_fx_rate टूल की मदद से, मुद्रा बदलने की सुविधा को मैनेज कर सकता है. साथ ही, google_search_agent टूल की मदद से लॉजिस्टिक्स को मैनेज कर सकता है. हालांकि, किसी यात्रा को यादगार बनाने के लिए सिर्फ़ लॉजिस्टिक्स ही ज़रूरी नहीं है. इसके लिए, आपको अपनी मंज़िल की संस्कृति और इतिहास के बारे में भी जानना होगा.

google_search_agent को संस्कृति और इतिहास से जुड़े तथ्य मिल सकते हैं. हालांकि, Wikipedia जैसे किसी खास सोर्स से मिली जानकारी ज़्यादा व्यवस्थित और भरोसेमंद होती है.

अच्छी बात यह है कि ADK को इस तरह से डिज़ाइन किया गया है कि इसे आसानी से बढ़ाया जा सकता है. इससे, CrewAI और LangChain जैसे अन्य एआई एजेंट फ़्रेमवर्क के टूल को आसानी से इंटिग्रेट किया जा सकता है. यह इंटरऑपरेबिलिटी इसलिए ज़रूरी है, क्योंकि इससे डेवलपमेंट में कम समय लगता है. साथ ही, आपको मौजूदा टूल का फिर से इस्तेमाल करने की सुविधा मिलती है. इस इस्तेमाल के उदाहरण के लिए, हम LangChain के Wikipedia टूल का इस्तेमाल करेंगे.

सबसे पहले, चालू एजेंट प्रोसेस (Ctrl + C) को रोकें. इसके बाद, मौजूदा Python वर्चुअल एनवायरमेंट में अतिरिक्त लाइब्रेरी इंस्टॉल करें. इसके लिए, टर्मिनल में ये कमांड टाइप करें.

uv pip install langchain-community wikipedia

`third_party_tools.py` फ़ाइल बनाएं

यहां दी गई कमांड, personal_assistant फ़ोल्डर में third_party_tools.py नाम की Python फ़ाइल बनाती है और इसे Cloud Editor पर खोलती है:

cloudshell edit personal_assistant/third_party_tools.py

अब आपका फ़ोल्डर स्ट्रक्चर ऐसा दिखना चाहिए:

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

इस फ़ाइल में, LangChain Wikipedia टूल को लागू करने के बारे में जानकारी होगी. नीचे दिए गए कोड को third_party_tools.py फ़ाइल में कॉपी करें:

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` फ़ाइल अपडेट करना

अब नीचे दिए गए कॉन्टेंट से agent.py फ़ाइल को अपडेट करें:

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

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-3.5-flash',
    name='root_agent',
    description='A helpful assistant for user questions.',
    tools=[
        FunctionTool(get_fx_rate),
        AgentTool(agent=google_search_agent),
        LangchainTool(langchain_wikipedia_tool),
    ]
)

अब इंस्टेंस शुरू करने के लिए, टर्मिनल में यह कमांड टाइप करें:

adk web --allow_origins "regex:https://.*\.cloudshell\.dev"

जब एजेंट बातचीत के लिए तैयार हो जाए, तब उससे यह सवाल पूछें, "मुझे क्योटो के इतिहास के बारे में बताओ".

एजेंट इस क्वेरी को पुरानी क्वेरी के तौर पर सही तरीके से पहचानता है और इसके लिए, Wikipedia टूल का इस्तेमाल करता है. तीसरे पक्ष के टूल को इंटिग्रेट करके और उसे कोई खास भूमिका देकर, आपने अपने एजेंट को ज़्यादा स्मार्ट और यात्रा की योजना बनाने के लिए ज़्यादा मददगार बना दिया है.

एजेंट ने यह विकल्प कैसे चुना, यह देखने के लिए adk web यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) में इवेंट इंस्पेक्टर का इस्तेमाल किया जा सकता है. इवेंट टैब पर क्लिक करें. इसके बाद, सबसे हाल के functionCall इवेंट पर क्लिक करें.

इंस्पेक्टर, उपलब्ध सभी टूल की सूची दिखाता है. साथ ही, उस टूल के tool_code को हाइलाइट करता है जिसे एजेंट ने लागू किया था.

7. अपने एनवायरमेंट का स्टोरेज खाली करना

इस कोडलैब में, लंबे समय तक चलने वाले किसी प्रॉडक्ट का इस्तेमाल नहीं किया गया है. इसलिए, टर्मिनल में Ctrl + C या Cmd + C दबाकर, चालू एजेंट सेशन (जैसे, आपके टर्मिनल में adk web इंस्टेंस) को बंद करना काफ़ी है.

एजेंट प्रोजेक्ट के फ़ोल्डर और फ़ाइलें मिटाना

अगर आपको सिर्फ़ अपने Cloud Shell एनवायरमेंट से कोड हटाना है, तो इन कमांड का इस्तेमाल करें:

cd ~
rm -rf ai-agents-adk

Gemini Enterprise के एजेंट प्लैटफ़ॉर्म के एपीआई को बंद करना

पहले से चालू किए गए एपीआई को बंद करने के लिए, यह कमांड चलाएं:

gcloud services disable aiplatform.googleapis.com

पूरे Google Cloud प्रोजेक्ट को बंद करना

अगर आपको अपना Google Cloud प्रोजेक्ट पूरी तरह से बंद करना है, तो निर्देशों के लिए आधिकारिक गाइड देखें.

8. नतीजा

बधाई हो! आपने पर्सनल असिस्टेंट एजेंट को कस्टम फ़ंक्शन और Google Search को रीयल-टाइम में ऐक्सेस करने की सुविधा दे दी है. Google ADK के साथ टूल इस्तेमाल करने के बारे में, यह आधिकारिक दस्तावेज़ पढ़ें.

सबसे अहम बात यह है कि आपने बेहतर एजेंट बनाने के लिए, बुनियादी आर्किटेक्चरल पैटर्न के बारे में जाना है: टूल के तौर पर खास एजेंट का इस्तेमाल करना. आपने एक खास google_search_agent बनाकर उसे अपने root_agent को दिया है. इससे आपने एक एजेंट बनाने से लेकर, एक आसान लेकिन असरदार मल्टी-एजेंट सिस्टम बनाने की दिशा में पहला कदम बढ़ा लिया है.

अब आप इस सीरीज़ के अगले कोडलैब (जल्द ही उपलब्ध होगा) के लिए पूरी तरह से तैयार हैं. इसमें हम कई एजेंट और वर्कफ़्लो को व्यवस्थित करने के बारे में ज़्यादा जानकारी देंगे. चलिए, इवेंट में मिलते हैं!

ADK की मदद से एआई एजेंट बनाना: टूल की मदद से बेहतर बनाना

1. शुरू करने से पहले

ज़रूरी शर्तें

आपको क्या सीखने को मिलेगा

आपको इन चीज़ों की ज़रूरत होगी

2. परिचय

3. शुरू करना: आपका बेस एजेंट

4. मुद्रा बदलने के लिए कस्टम टूल बनाना

custom_functions.py फ़ाइल बनाएं

agent.py फ़ाइल अपडेट करना

5. Google Search के पहले से मौजूद टूल के साथ इंटिग्रेट करना

custom_agents.py फ़ाइल बनाएं

agent.py फ़ाइल अपडेट करना

6. LangChain के Wikipedia टूल का इस्तेमाल करना

third_party_tools.py फ़ाइल बनाएं

agent.py फ़ाइल अपडेट करना

7. अपने एनवायरमेंट का स्टोरेज खाली करना

एजेंट प्रोजेक्ट के फ़ोल्डर और फ़ाइलें मिटाना

Gemini Enterprise के एजेंट प्लैटफ़ॉर्म के एपीआई को बंद करना

पूरे Google Cloud प्रोजेक्ट को बंद करना

8. नतीजा

`custom_functions.py` फ़ाइल बनाएं

`agent.py` फ़ाइल अपडेट करना

`custom_agents.py` फ़ाइल बनाएं

`agent.py` फ़ाइल अपडेट करना

`third_party_tools.py` फ़ाइल बनाएं

`agent.py` फ़ाइल अपडेट करना