এই পৃষ্ঠাটি Cloud Translation API অনুবাদ করেছে।

ADK এর সাথে এআই এজেন্ট তৈরি করা: ফাউন্ডেশন

1. আপনি শুরু করার আগে

"বিল্ডিং এআই এজেন্ট উইথ ADK" সিরিজের প্রথম অংশে স্বাগতম! এই হ্যান্ডস-অন কোডল্যাব সিরিজে, আপনি Google এর এজেন্ট ডেভেলপমেন্ট কিট (ADK) ব্যবহার করে আপনার নিজস্ব বুদ্ধিমান এআই এজেন্ট তৈরি করতে একটি উত্তেজনাপূর্ণ যাত্রা শুরু করবেন।

আমরা নিখুঁত প্রয়োজনীয় বিষয়গুলি দিয়ে শুরু করব, আপনার বিকাশের পরিবেশ সেট আপ করার এবং একটি মৌলিক কথোপকথন এজেন্ট তৈরি করার মাধ্যমে আপনাকে গাইড করব। এই কোডল্যাবের শেষ নাগাদ, আপনি আপনার প্রথম ইন্টারেক্টিভ এআই তৈরি করবেন, এই সিরিজের পরবর্তী অংশগুলিতে প্রসারিত করার জন্য প্রস্তুত কারণ আমরা এটিকে একটি পরিশীলিত মাল্টি-এজেন্ট সিস্টেম (MAS) এ রূপান্তরিত করব।

আপনি আপনার স্থানীয় পরিবেশে বা Google ক্লাউডে এই কোডল্যাবটি সম্পূর্ণ করতে পারেন। সবচেয়ে সামঞ্জস্যপূর্ণ অভিজ্ঞতার জন্য, আমরা Google ক্লাউড পরিবেশ থেকে ক্লাউড শেল ব্যবহার করার পরামর্শ দিই। ক্লাউড শেল $HOME ডিরেক্টরিতে 5 গিগাবাইট স্থায়ী স্টোরেজ প্রদান করে। এটি স্ক্রিপ্ট, কনফিগারেশন ফাইল বা ক্লোন করা সংগ্রহস্থল সংরক্ষণ করার জন্য দরকারী।

পূর্বশর্ত

জেনারেটিভ এআই ধারণাগুলির একটি বোঝাপড়া
পাইথন প্রোগ্রামিং এ একটি মৌলিক দক্ষতা
কমান্ড লাইন / টার্মিনালের সাথে পরিচিতি

আপনি কি শিখবেন

কিভাবে একটি পাইথন পরিবেশ সেট আপ করবেন
কিভাবে ADK ব্যবহার করে একটি সাধারণ ব্যক্তিগত সহকারী এজেন্ট তৈরি করবেন
কিভাবে এজেন্ট চালাতে, পরীক্ষা করতে এবং ডিবাগ করতে হয়

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

জেনারেটিভ এআই (জেনাআই) এর বিশ্ব দ্রুত বিকশিত হচ্ছে এবং এআই এজেন্ট বর্তমানে একটি আলোচিত বিষয়। একজন এআই এজেন্ট হল একটি স্মার্ট কম্পিউটার প্রোগ্রাম যা আপনার পক্ষে কাজ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, অনেকটা একজন ব্যক্তিগত সহকারীর মতো। এটি তার ডিজিটাল পরিবেশ উপলব্ধি করতে পারে, সিদ্ধান্ত নিতে পারে এবং মানুষের সরাসরি নিয়ন্ত্রণ ছাড়াই নির্দিষ্ট লক্ষ্য অর্জনের জন্য পদক্ষেপ নিতে পারে। এটিকে একটি সক্রিয়, স্বায়ত্তশাসিত সত্তা হিসাবে ভাবুন যা শিখতে পারে এবং কাজগুলি করার জন্য মানিয়ে নিতে পারে।

এর মূল অংশে, একটি AI এজেন্ট একটি বৃহৎ ভাষা মডেল (LLM) তার "মস্তিষ্ক" হিসাবে বোঝা এবং যুক্তি ব্যবহার করে। এটি এটিকে বিভিন্ন উত্স থেকে তথ্য প্রক্রিয়া করার অনুমতি দেয়, যেমন পাঠ্য, চিত্র এবং শব্দ৷ এজেন্ট তারপর একটি পরিকল্পনা তৈরি করতে এবং একটি পূর্বনির্ধারিত লক্ষ্যে পৌঁছানোর জন্য একাধিক কাজ সম্পাদন করতে এই বোঝাপড়া ব্যবহার করে।

এজেন্ট ডেভেলপমেন্ট কিট (ADK) এর মতো রেডি-টু-ব্যবহারের ফ্রেমওয়ার্কের কারণে আপনি এখন সহজেই আপনার নিজস্ব AI এজেন্ট তৈরি করতে পারেন, এমনকি গভীর দক্ষতা ছাড়াই। আপনার কাজগুলিতে আপনাকে সাহায্য করার জন্য আমরা একটি ব্যক্তিগত সহকারী এজেন্ট তৈরি করে এই যাত্রা শুরু করব। শুরু করা যাক!

3. Google ক্লাউড পরিষেবা সেটআপ করুন৷

একটি Google ক্লাউড প্রকল্প তৈরি করুন

এই কোডল্যাব ধরে নেয় যে আপনি ইতিমধ্যেই বিলিং সক্ষম করে একটি Google ক্লাউড প্রকল্প তৈরি করেছেন৷ আপনার যদি এখনও কোনও প্রকল্প না থাকে তবে একটি তৈরি করতে এই পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করুন:

একটি Google ক্লাউড প্রকল্প নির্বাচন করুন বা তৈরি করুন৷

Google ক্লাউড কনসোলে নেভিগেট করুন।
শীর্ষে, প্রকল্প নির্বাচক ড্রপডাউনে ক্লিক করুন (Google ক্লাউড লোগোর পাশে)
একটি বিদ্যমান প্রকল্প চয়ন করুন বা একটি নতুন তৈরি করুন৷

বিলিং সক্ষম করুন৷

আপনার নির্বাচিত Google ক্লাউড প্রকল্পের জন্য বিলিং সক্ষম করা আছে তা নিশ্চিত করুন৷
আপনি Google ক্লাউড বিলিং ডকুমেন্টেশনের নির্দেশাবলী অনুসরণ করে একটি প্রকল্পে বিলিং সক্ষম হয়েছে কিনা তা পরীক্ষা করতে শিখতে পারেন।

ক্লাউড শেল কনফিগার করুন

এখন আসুন নিশ্চিত করি আপনি Cloud Shell-এর মধ্যে সঠিকভাবে সেট আপ করেছেন, একটি সহজ কমান্ড-লাইন ইন্টারফেস সরাসরি Google ক্লাউড কনসোলের মধ্যে।

ক্লাউড শেল চালু করুন

আপনার Google ক্লাউড কনসোলের উপরের ডানদিকে, আপনি একটি আইকন দেখতে পাবেন যা দেখতে একটি টার্মিনাল ( >_ )। ক্লাউড শেল সক্রিয় করতে এটিতে ক্লিক করুন।

অ্যাক্সেস অনুমোদন করুন

অনুরোধ করা হলে, আপনার Google ক্লাউড প্রকল্পের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করার জন্য ক্লাউড শেলকে প্রয়োজনীয় অনুমতি দেওয়ার জন্য অনুমোদনে ক্লিক করুন।

আপনার অ্যাকাউন্ট যাচাই করুন:

ক্লাউড শেল লোড হয়ে গেলে, আপনি সঠিক Google ক্লাউড অ্যাকাউন্ট ব্যবহার করছেন তা নিশ্চিত করা যাক। নিম্নলিখিত কমান্ড চালান:

gcloud auth list

আপনি টার্মিনালে একটি অনুরূপ কমান্ড আউটপুট দেখতে হবে:

Credentialed Accounts

ACTIVE: *
ACCOUNT: current_account@example.com

To set the active account, run:
    $ gcloud config set account `ACCOUNT`

অ্যাকাউন্ট পরিবর্তন করুন (যদি প্রয়োজন হয়):

সক্রিয় অ্যাকাউন্টটি যদি আপনি এই কোডল্যাবের জন্য ব্যবহার করতে না চান, তাহলে এই কমান্ডটি ব্যবহার করে সঠিক অ্যাকাউন্টে স্যুইচ করুন, <your_desired_account@example.com> কে আপনার আসল ইমেল দিয়ে প্রতিস্থাপন করুন যা আপনি এই ল্যাবের জন্য ব্যবহার করবেন:

gcloud config set account <your_desired_account@example.com

আপনার প্রকল্প নিশ্চিত করুন

এর পরে, আসুন যাচাই করি যে ক্লাউড শেল সঠিক Google ক্লাউড প্রকল্প ব্যবহার করার জন্য কনফিগার করা হয়েছে। চালান:

gcloud config list project

আপনি একটি কনফিগারেশন তালিকা দেখতে পাবেন। [কোর] বিভাগটি সন্ধান করুন এবং নিশ্চিত করুন যে প্রকল্পের মানটি Google ক্লাউড প্রকল্পের আইডির সাথে মেলে যা আপনি এই কোডল্যাবের জন্য ব্যবহার করতে চান:

[core]
project = <current-project-id>

আপনার প্রকল্প সেট করুন (যদি প্রয়োজন হয়)

যদি project ID মান ভুল হয়, তাহলে নিম্নলিখিত কমান্ড ব্যবহার করে আপনার পছন্দসই প্রকল্পে সেট করুন:

gcloud config set project <your-desired-project-id>

প্রয়োজনীয় API সক্রিয় করুন

Google ক্লাউড পরিষেবাগুলি ব্যবহার করতে, আপনাকে প্রথমে আপনার প্রকল্পের জন্য তাদের নিজ নিজ API সক্রিয় করতে হবে৷ ক্লাউড শেল টার্মিনালে নীচের কমান্ডগুলি চালানোর ফলে এই কোডল্যাবের জন্য আপনার প্রয়োজন হবে এমন সমস্ত পরিষেবা সক্ষম করে:

gcloud services enable aiplatform.googleapis.com

অপারেশন সফল হলে, আপনি দেখতে পাবেন Operation/... finished successfully ।

4. একটি পাইথন ভার্চুয়াল পরিবেশ তৈরি করুন

পাইথন প্রকল্প শুরু করার আগে, একটি ভার্চুয়াল পরিবেশ তৈরি করা ভাল অনুশীলন। এটি প্রকল্পের নির্ভরতাকে বিচ্ছিন্ন করে, অন্যান্য প্রকল্প বা সিস্টেমের গ্লোবাল পাইথন প্যাকেজগুলির সাথে দ্বন্দ্ব প্রতিরোধ করে। যেহেতু এজেন্ট ডেভেলপমেন্ট কিট (ADK)-এর জন্য Python 3.9 বা উচ্চতর প্রয়োজন, তাই আমরা ভার্চুয়াল পরিবেশ উভয়ই পরিচালনা করতে এবং সঠিক Python সংস্করণ ব্যবহার করা হয়েছে তা নিশ্চিত করতে uv মতো একটি টুল ব্যবহার করব।

uv হল পাইথন প্রকল্প এবং পরিবেশ পরিচালনার জন্য একটি আধুনিক, দ্রুত এবং দক্ষ টুল, যা ঐতিহ্যগতভাবে pip , venv , pip-tools এবং pipx মতো টুলগুলিতে পাওয়া কার্যকারিতাগুলিকে একত্রিত করে। এটি গতির জন্য মরিচায় লেখা।

ক্লাউড শেল ইতিমধ্যেই uv উপলব্ধ আছে তাই আমরা এখনই শুরু করতে পারি।

ইউভি সঠিকভাবে ইনস্টল করা আছে কিনা তা যাচাই করুন

uv --version

আপনার এআই এজেন্টের জন্য একটি নতুন প্রকল্প ফোল্ডার তৈরি করুন

uv init ai-agents-adk
cd ai-agents-adk

Python 3.12 দিয়ে একটি ভার্চুয়াল পরিবেশ তৈরি করুন

uv venv --python 3.12

আপনার ভার্চুয়াল পরিবেশের মধ্যে Google ADK লাইব্রেরি ইনস্টল করুন

uv add google-adk

আপনি সফলভাবে google-adk প্যাকেজ ইনস্টল করেছেন কিনা তা পরীক্ষা করুন৷

uv pip list | grep google-adk

আপনি যদি google-adk এবং এর সংস্করণ সহ একটি আউটপুট লাইন দেখতে পান, তাহলে আপনি পরবর্তী ধাপে এগিয়ে যেতে পারেন।

5. একটি এজেন্ট তৈরি করুন

এখন আপনার বিকাশের পরিবেশ সেট আপ এবং প্রস্তুত, এটি আপনার AI এজেন্টের ভিত্তি স্থাপন করার সময়। এজেন্ট ডেভেলপমেন্ট কিট (ADK) এই প্রক্রিয়াটিকে সহজ করে, আপনার এজেন্টের মূল যুক্তি এবং কনফিগারেশনকে সংজ্ঞায়িত করার জন্য মাত্র কয়েকটি প্রয়োজনীয় ফাইলের প্রয়োজন।

এই তিনটি ফাইল একসাথে কাজ করে আপনার এজেন্টকে আবিষ্কারযোগ্য, রানযোগ্য এবং কনফিগার করার যোগ্য করে তোলে:

agent.py : এটি আপনার এজেন্টের হৃদয়। এটিতে প্রাথমিক পাইথন কোড রয়েছে যা আপনার এজেন্টের আচরণকে সংজ্ঞায়িত করে, এর নাম সহ, এটি তার "মস্তিষ্ক" হিসাবে ব্যবহার করা বড় ভাষা মডেল (LLM) এবং মূল নির্দেশাবলী যা এর প্রতিক্রিয়াগুলিকে নির্দেশ করে।
__init__.py : পাইথনে, __init__.py ফাইলটি একটি ডিরেক্টরিকে পাইথন প্যাকেজ হিসাবে চিহ্নিত করে। ADK-এর জন্য, এটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ কারণ এটি ফ্রেমওয়ার্ককে agent.py থেকে আপনার এজেন্টের সংজ্ঞা আবিষ্কার ও লোড করতে সহায়তা করে। সাধারণ ADK প্রকল্পগুলিতে, এটি প্রায়শই আপনার agent মডিউল আমদানি করার জন্য একটি একক লাইন ধারণ করে, যা আপনার এজেন্টকে ADK রানারের কাছে অ্যাক্সেসযোগ্য করে তোলে।
.env : এই ফাইলটি ("পরিবেশ" এর জন্য সংক্ষিপ্ত) আপনার এজেন্টের প্রয়োজনীয় সংবেদনশীল তথ্য এবং কনফিগারেশন ভেরিয়েবল সংরক্ষণ করতে ব্যবহৃত হয়, যেমন API কী, প্রকল্প আইডি এবং ভৌগলিক অবস্থান। এই বিবরণগুলিকে একটি পৃথক .env ফাইলে রাখা নিরাপত্তা এবং বহনযোগ্যতার জন্য একটি সর্বোত্তম অনুশীলন, কারণ এটি আপনার কোডে সরাসরি সংবেদনশীল ডেটা হার্ডকোডিং প্রতিরোধ করে৷ এটি আপনাকে আপনার প্রধান এজেন্ট যুক্তি পরিবর্তন না করে সহজেই কনফিগারেশন পরিবর্তন করতে দেয়।

আপনার ব্যক্তিগত সহকারী এজেন্টের জন্য একটি ডেডিকেটেড ফোল্ডারের মধ্যে এই ফাইলগুলি তৈরি করতে নীচের কমান্ডগুলি ব্যবহার করুন:

uv run adk create personal_assistant

কমান্ডটি কার্যকর করা হলে, আপনাকে আপনার এজেন্ট কনফিগার করার জন্য কয়েকটি বিকল্প বেছে নিতে বলা হবে। প্রথম ধাপের জন্য, gemini-2.5-flash মডেল ব্যবহার করার জন্য বিকল্প 1 চয়ন করুন, একটি দ্রুত এবং দক্ষ মডেল কথোপকথনমূলক কাজের জন্য উপযুক্ত।

Choose a model for the root agent:
1. gemini-2.5-flash
2. Other models (fill later)
Choose model (1, 2): 1

দ্বিতীয় ধাপের জন্য, ব্যাকএন্ড পরিষেবা প্রদানকারী হিসেবে Google ক্লাউডের শক্তিশালী, পরিচালিত AI প্ল্যাটফর্ম, Vertex AI (বিকল্প 2) বেছে নিন।

1. Google AI
2. Vertex AI
Choose a backend (1, 2): 2

অবশেষে, আপনাকে আপনার Google ক্লাউড প্রকল্প আইডি এবং অঞ্চল নিশ্চিত করতে বলা হবে। যদি পূর্ব-ভরা মানগুলি ( current-project-id এবং current-region ) আপনি ব্যবহার করতে চান তবে প্রতিটি প্রশ্নের জন্য এন্টার টিপুন।

Enter Google Cloud project ID [current-project-id]: 
Enter Google Cloud region [current-region]:

আপনি আপনার টার্মিনালে একটি অনুরূপ আউটপুট দেখতে হবে.

Agent created in /home/<your-username>/ai-agent-adk/personal_assistant:
- .env
- __init__.py
- agent.py

এখন, আপনার ক্লাউড শেল উইন্ডোর শীর্ষে ওপেন এডিটর বোতামে ক্লিক করুন। এই বোতামটি ক্লিক করা আপনাকে সম্পাদক উইন্ডোতে নিয়ে যাবে, যা আপনার ফাইলগুলির বিষয়বস্তু অন্বেষণ করা আরও সহজ করে তোলে। সুইচ একটি মুহূর্ত নিতে পারে; আপনি যদি কয়েক মিনিটের বেশি লোডিং স্ক্রিনে আটকে থাকেন, তাহলে আপনার ব্রাউজার রিফ্রেশ করার চেষ্টা করুন।

এডিটর উইন্ডো সম্পূর্ণরূপে লোড হয়ে গেলে, ব্যক্তিগত-সহকারী ফোল্ডারে নেভিগেট করুন। আপনি উপরে উল্লিখিত প্রয়োজনীয় ফাইলগুলি দেখতে পাবেন ( agent.py , __init__.py , এবং .env )। আসুন বিষয়বস্তু অন্বেষণ করা যাক.

আপনি যদি ফোল্ডারে .env ফাইলটি দেখতে না পান, উপরের মেনু বারে যান, ভিউতে ক্লিক করুন এবং তারপরে লুকানো ফাইল টগল করুন নির্বাচন করুন। এটি একটি সাধারণ সেটিং কারণ .env ফাইলগুলি প্রায়ই দুর্ঘটনাজনিত এক্সপোজার রোধ করতে ডিফল্টরূপে লুকানো থাকে।

আসুন প্রতিটি ফাইলের বিষয়বস্তু অন্বেষণ করা যাক।

agent.py

এই ফাইলটি google.adk.agents লাইব্রেরি থেকে Agent ক্লাস ব্যবহার করে আপনার এজেন্টকে ইনস্ট্যান্টিয়েট করে।

from google.adk.agents import Agent

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',
)

from google.adk.agents import Agent : এই লাইনটি ADK লাইব্রেরি থেকে প্রয়োজনীয় Agent ক্লাস আমদানি করে।
root_agent = Agent(...) : এখানে, আপনি আপনার AI এজেন্টের একটি উদাহরণ তৈরি করছেন।
name="personal_assistant" : আপনার এজেন্টের জন্য একটি অনন্য শনাক্তকারী। এইভাবে ADK চিনবে এবং আপনার এজেন্টকে রেফার করবে।
model="gemini-2.5-flash" : এই গুরুত্বপূর্ণ প্যারামিটারটি নির্দিষ্ট করে যে কোন বড় ভাষা মডেল (LLM) আপনার এজেন্ট বুঝতে, যুক্তি এবং প্রতিক্রিয়া তৈরি করার জন্য তার অন্তর্নিহিত "মস্তিষ্ক" হিসাবে ব্যবহার করবে৷ gemini-2.5-flash কথোপকথনমূলক কাজের জন্য উপযুক্ত একটি দ্রুত এবং দক্ষ মডেল।
description="..." : এটি এজেন্টের উদ্দেশ্য বা ক্ষমতার একটি সংক্ষিপ্ত সারাংশ প্রদান করে। বর্ণনাটি মানুষের বোঝার জন্য বা মাল্টি-এজেন্ট সিস্টেমে অন্যান্য এজেন্টদের জন্য এই বিশেষ এজেন্ট কী করে তা বোঝার জন্য আরও বেশি। এটি প্রায়ই লগিং, ডিবাগিং বা এজেন্ট সম্পর্কে তথ্য প্রদর্শনের জন্য ব্যবহৃত হয়।
instruction="..." : এটি হল সিস্টেম প্রম্পট যা আপনার এজেন্টের আচরণ নির্দেশ করে এবং তার ব্যক্তিত্বকে সংজ্ঞায়িত করে। এটি এলএলএমকে বলে যে এটি কীভাবে কাজ করবে এবং এর প্রাথমিক উদ্দেশ্য কী। এই ক্ষেত্রে, এটি এজেন্টকে "সহায়ক সহকারী" হিসাবে প্রতিষ্ঠা করে। এই নির্দেশটি এজেন্টের কথোপকথন শৈলী এবং ক্ষমতা গঠনের চাবিকাঠি।

init .py

ADK কে আপনার agent.py ফাইলটি সঠিকভাবে ইম্পোর্ট করার অনুমতি দিয়ে প্যাকেজ হিসাবে personal-assistant চিনতে পাইথনের জন্য এই ফাইলটি প্রয়োজনীয়।

from . import agent

from . import agent : এই লাইনটি একটি আপেক্ষিক আমদানি সম্পাদন করে, পাইথনকে বর্তমান প্যাকেজের মধ্যে agent (যা agent.py এর সাথে মিলে যায়) নামের একটি মডিউল খুঁজতে বলে ( personal-assistant )। এই সাধারণ লাইনটি নিশ্চিত করে যে যখন ADK আপনার personal-assistant এজেন্ট লোড করার চেষ্টা করে, তখন এটি agent.py এ সংজ্ঞায়িত root_agent খুঁজে পেতে এবং শুরু করতে পারে। খালি থাকলেও, __init__.py py-এর উপস্থিতি যা ডিরেক্টরিটিকে একটি পাইথন প্যাকেজ করে তোলে।

.env

এই ফাইলটিতে পরিবেশ-নির্দিষ্ট কনফিগারেশন এবং সংবেদনশীল শংসাপত্র রয়েছে।

GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=1
GOOGLE_CLOUD_PROJECT=YOUR_PROJECT_ID
GOOGLE_CLOUD_LOCATION=YOUR_PROJECT_LOCATION

GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI : এটি ADK কে বলে যে আপনি আপনার জেনারেটিভ AI অপারেশনের জন্য Google এর Vertex AI পরিষেবা ব্যবহার করতে চান৷ এটি Google ক্লাউডের পরিচালিত পরিষেবা এবং উন্নত মডেলগুলির সুবিধার জন্য গুরুত্বপূর্ণ৷
GOOGLE_CLOUD_PROJECT : এই ভেরিয়েবলটি আপনার Google ক্লাউড প্রকল্পের অনন্য শনাক্তকারীকে ধরে রাখবে৷ আপনার ক্লাউড সংস্থানগুলির সাথে আপনার এজেন্টকে সঠিকভাবে যুক্ত করতে এবং বিলিং সক্ষম করতে ADK এর এটি প্রয়োজন৷
GOOGLE_CLOUD_LOCATION : এটি Google ক্লাউড অঞ্চলটি নির্দিষ্ট করে যেখানে আপনার Vertex AI সংস্থানগুলি অবস্থিত (যেমন, us-central1 )৷ সঠিক অবস্থান ব্যবহার করা নিশ্চিত করে যে আপনার এজেন্ট সেই অঞ্চলের Vertex AI পরিষেবার সাথে কার্যকরভাবে যোগাযোগ করতে পারে।

6. টার্মিনালে এজেন্ট চালান

তিনটি ফাইলের জায়গায়, আপনি সরাসরি টার্মিনাল থেকে এজেন্ট চালানোর জন্য প্রস্তুত। এটি করার জন্য, আপনাকে টার্মিনাল উইন্ডো খুলতে হবে। মেনু বারে টার্মিনালে ক্লিক করে, তারপর নতুন টার্মিনাল বেছে নেওয়া কাজটি করে!

একবার টার্মিনাল উপলব্ধ হলে, আপনি adk run কমান্ড ব্যবহার করে এজেন্ট শুরু করতে পারেন। যেহেতু এটি একটি নতুন টার্মিনাল উইন্ডো এবং আমরা uv ব্যবহার করছি, আপনাকে প্রথমে ai-agent-adk ফোল্ডারে নেভিগেট করতে হবে এবং তারপর adk run কমান্ডটি uv run সাথে প্রিফিক্স করতে হবে।

টার্মিনালে এই কমান্ড টাইপ করুন:

cd ai-agents-adk
uv run adk run personal_assistant

সবকিছু সঠিকভাবে সেট আপ করা হলে, আপনি আপনার টার্মিনালে অনুরূপ আউটপুট দেখতে পাবেন।

...
Running agent personal_assistant, type exit to exit.
[user]: hello. What can you do for me?
[personal_assistant]: Hello! I am a large language model, trained by Google. I can do many things to help you, such as:
...

এগিয়ে যান এবং এজেন্টের সাথে চ্যাট করুন! আপনি লক্ষ্য করবেন যে আউটপুট মাঝে মাঝে মার্কডাউন দিয়ে ফর্ম্যাট করা হয়, যা টার্মিনালে পড়া কঠিন হতে পারে। পরবর্তী ধাপে, আমরা আরও সমৃদ্ধ, চ্যাট-অ্যাপ্লিকেশন-এর মতো অভিজ্ঞতার জন্য ডেভেলপমেন্ট UI ব্যবহার করব।

7. ডেভেলপমেন্ট UI এ এজেন্ট চালান

এজেন্ট ডেভেলপমেন্ট কিট আপনার এজেন্টকে এর ডেভেলপমেন্ট UI ব্যবহার করে একটি চ্যাট অ্যাপ্লিকেশন হিসেবে চালু করার একটি সুবিধাজনক উপায়ও অফার করে। adk run. পরিবর্তে adk web কমান্ডটি ব্যবহার করুন।

আপনি যদি এখনও পূর্ববর্তী সেশনে থাকেন তবে এটি বন্ধ করতে টার্মিনালে শুধু exit টাইপ করুন। পূর্ববর্তী অধিবেশন বন্ধ হয়ে গেলে, টার্মিনালে নিম্নলিখিত কমান্ডটি টাইপ করুন:

uv run adk web

আপনি টার্মিনালে একটি অনুরূপ আউটপুট দেখতে হবে:

...
INFO:     Started server process [4978]
INFO:     Waiting for application startup.

+------------------------------------------------------+
| ADK Web Server started                               |
|                                                      |
| For local testing, access at http://localhost:8000.  |
+------------------------------------------------------+

INFO:     Application startup complete.
INFO:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)

বিকাশ UI অ্যাক্সেস করার জন্য আপনার কাছে দুটি বিকল্প রয়েছে:

টার্মিনালের মাধ্যমে খুলুন

Ctrl + ক্লিক বা Cmd + টার্মিনাল থেকে URL-এ ক্লিক করুন (যেমন, http://localhost:8000 )।

ওয়েব প্রিভিউ এর মাধ্যমে খুলুন

ওয়েব প্রিভিউ বোতামে ক্লিক করুন,
পোর্ট পরিবর্তন নির্বাচন করুন।
পোর্ট নম্বর লিখুন (যেমন, 8000 )
পরিবর্তন এবং পূর্বরূপ ক্লিক করুন

তারপরে আপনি আপনার ব্রাউজারে চ্যাট অ্যাপ্লিকেশনের মতো UI দেখতে পাবেন। এগিয়ে যান এবং এই ইন্টারফেসের মাধ্যমে আপনার ব্যক্তিগত সহকারীর সাথে চ্যাট করুন! আপনি লক্ষ্য করবেন যে মার্কডাউন ফর্ম্যাটিং এখন সঠিকভাবে প্রদর্শিত হচ্ছে এবং এই UI আপনাকে প্রতিটি মেসেজিং ইভেন্ট, এজেন্টের অবস্থা, ব্যবহারকারীর অনুরোধ এবং আরও অনেক কিছু ডিবাগ এবং তদন্ত করতে দেয়। শুভ চ্যাটিং!

8. পরিষ্কার করুন

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।

9. উপসংহার

অভিনন্দন! আপনি সফলভাবে এজেন্ট ডেভেলপমেন্ট কিট (ADK) ব্যবহার করে একটি সাধারণ ব্যক্তিগত সহকারী এজেন্ট তৈরি করেছেন।

আপনি হয়তো লক্ষ্য করেছেন, এই ব্যক্তিগত সহকারী এজেন্ট এখনও খুব বেশি সক্ষম নয় (উদাহরণস্বরূপ, এটি সর্বশেষ তথ্যের জন্য ইন্টারনেট অ্যাক্সেস করতে পারে না)। এই "বিল্ডিং এআই এজেন্ট উইথ ADK" সিরিজের পরবর্তী কোডল্যাবে , আপনি শিখবেন কীভাবে আপনার ব্যক্তিগত সহকারী এজেন্টকে ফাংশন এবং টুল দিয়ে ক্ষমতায়ন করা যায়। সেখানে দেখা হবে!