১. শুরু করার আগে
"ADK দিয়ে AI এজেন্ট তৈরি" সিরিজের প্রথম অংশে স্বাগতম! এই ব্যবহারিক কোডল্যাব সিরিজে, আপনি Google এর এজেন্ট ডেভেলপমেন্ট কিট (ADK) ব্যবহার করে আপনার নিজস্ব বুদ্ধিমান AI এজেন্ট তৈরির একটি উত্তেজনাপূর্ণ যাত্রা শুরু করবেন।
আমরা পরম প্রয়োজনীয় বিষয়গুলো দিয়ে শুরু করব, আপনার ডেভেলপমেন্ট এনভায়রনমেন্ট সেট আপ করার এবং একটি মৌলিক কথোপকথন এজেন্ট তৈরি করার ক্ষেত্রে আপনাকে গাইড করব। এই কোডল্যাবের শেষে, আপনি আপনার প্রথম ইন্টারেক্টিভ এআই তৈরি করে ফেলবেন, যা এই সিরিজের পরবর্তী অংশগুলিতে সম্প্রসারিত করার জন্য প্রস্তুত, কারণ আমরা এটিকে একটি অত্যাধুনিক মাল্টি-এজেন্ট সিস্টেম (MAS) তে রূপান্তরিত করব।
আপনি এই কোডল্যাবটি আপনার স্থানীয় পরিবেশে অথবা Google ক্লাউডে সম্পূর্ণ করতে পারেন। সবচেয়ে ধারাবাহিক অভিজ্ঞতার জন্য, আমরা Google ক্লাউড পরিবেশ থেকে Cloud Shell ব্যবহার করার পরামর্শ দিচ্ছি। Cloud Shell $HOME ডিরেক্টরিতে 5 GB স্থায়ী স্টোরেজও প্রদান করে। এটি স্ক্রিপ্ট, কনফিগারেশন ফাইল বা ক্লোন করা সংগ্রহস্থল সংরক্ষণের জন্য কার্যকর।
আপনি এই সংক্ষিপ্ত URL: goo.gle/adk-foundation এর মাধ্যমেও এই কোডল্যাবটি অ্যাক্সেস করতে পারেন।
পূর্বশর্ত
- জেনারেটিভ এআই ধারণাগুলির একটি ধারণা
- পাইথন প্রোগ্রামিংয়ে মৌলিক দক্ষতা
- কমান্ড লাইন / টার্মিনালের সাথে পরিচিতি
তুমি কি শিখবে
- পাইথন পরিবেশ কীভাবে সেট আপ করবেন
- ADK ব্যবহার করে কীভাবে একটি সাধারণ ব্যক্তিগত সহকারী এজেন্ট তৈরি করবেন
- এজেন্ট কীভাবে চালানো, পরীক্ষা করা এবং ডিবাগ করা যায়
তোমার যা লাগবে
- একটি কার্যকর কম্পিউটার এবং নির্ভরযোগ্য ওয়াইফাই
- গুগল ক্লাউড কনসোল অ্যাক্সেস করার জন্য ক্রোম এর মতো একটি ব্রাউজার
- একটি কৌতূহলী মন এবং শেখার আগ্রহ
2. ভূমিকা
জেনারেটিভ এআই (GenAI)-এর জগৎ 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 বুঝতে পারে, সিদ্ধান্ত নিতে পারে এবং সরাসরি মানুষের নিয়ন্ত্রণ ছাড়াই নির্দিষ্ট লক্ষ্য অর্জনের জন্য পদক্ষেপ নিতে পারে। এটিকে একটি সক্রিয়, স্বায়ত্তশাসিত সত্তা হিসেবে ভাবুন যা শিখতে পারে এবং কাজ সম্পন্ন করার জন্য মানিয়ে নিতে পারে।
এর মূলে, একজন এআই এজেন্ট একটি বৃহৎ ভাষা মডেল (LLM) ব্যবহার করে তার "মস্তিষ্ক" বোঝার এবং যুক্তি করার জন্য। এটি তাকে বিভিন্ন উৎস থেকে তথ্য প্রক্রিয়াকরণ করতে সাহায্য করে, যেমন টেক্সট, ছবি এবং শব্দ। এজেন্ট তারপর এই বোধগম্যতা ব্যবহার করে একটি পরিকল্পনা তৈরি করে এবং একটি পূর্বনির্ধারিত লক্ষ্যে পৌঁছানোর জন্য একাধিক কাজ সম্পাদন করে।
এজেন্ট ডেভেলপমেন্ট কিট (ADK) এর মতো ব্যবহারের জন্য প্রস্তুত কাঠামোর কারণে, আপনি এখন খুব সহজেই আপনার নিজস্ব AI এজেন্ট তৈরি করতে পারেন, এমনকি গভীর দক্ষতা ছাড়াইও। আমরা আপনার কাজগুলিতে আপনাকে সাহায্য করার জন্য একজন ব্যক্তিগত সহকারী এজেন্ট তৈরি করে এই যাত্রা শুরু করব। চলুন শুরু করা যাক!
৩. গুগল ক্লাউড পরিষেবা কনফিগার করুন
একটি গুগল ক্লাউড প্রকল্প তৈরি করুন
একটি নতুন গুগল ক্লাউড প্রকল্প তৈরি করে শুরু করুন যাতে এই কোডল্যাবের কার্যকলাপগুলি কেবল এই নতুন প্রকল্পের মধ্যেই বিচ্ছিন্ন থাকে।
- console.cloud.google.com/projectcreate- এ নেভিগেট করুন।
- প্রয়োজনীয় তথ্য লিখুন:
- প্রকল্পের নাম - আপনি আপনার পছন্দের যেকোনো নাম লিখতে পারেন (যেমন জেনাই-ওয়ার্কশপ)
- অবস্থান - এটিকে "কোন সংস্থা নয়" হিসেবে ছেড়ে দিন
- বিলিং অ্যাকাউন্ট - যদি আপনি এই বিকল্পটি দেখতে পান, তাহলে Google Cloud Platform Trial Billing Account নির্বাচন করুন। যদি আপনি এই বিকল্পটি না দেখেন তবে চিন্তা করবেন না। পরবর্তী ধাপে এগিয়ে যান।
- তৈরি করা প্রজেক্ট আইডিটি কপি করুন, আপনার পরে এটির প্রয়োজন হবে।
- সবকিছু ঠিক থাকলে, তৈরি করুন বোতামে ক্লিক করুন
ক্লাউড শেল কনফিগার করুন
আপনার প্রকল্পটি সফলভাবে তৈরি হয়ে গেলে, ক্লাউড শেল সেট আপ করার জন্য নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করুন।
১. ক্লাউড শেল চালু করুন
shell.cloud.google.com- এ নেভিগেট করুন এবং যদি আপনি একটি পপআপ দেখতে পান যা আপনাকে অনুমোদন করতে বলছে, তাহলে Authorize- এ ক্লিক করুন।
২. প্রজেক্ট আইডি সেট করুন
সঠিক প্রজেক্ট আইডি সেট করতে ক্লাউড শেল টার্মিনালে নিম্নলিখিত কমান্ডটি কার্যকর করুন। <your-project-id> উপরের প্রজেক্ট তৈরির ধাপ থেকে কপি করা আপনার প্রকৃত প্রজেক্ট আইডি দিয়ে প্রতিস্থাপন করুন।
gcloud config set project <your-project-id>
এখন তুমি দেখতে পাবে যে ক্লাউড শেল টার্মিনালে সঠিক প্রকল্পটি নির্বাচিত হয়েছে। নির্বাচিত প্রকল্প আইডিটি হলুদ রঙে হাইলাইট করা হয়েছে।
৩. প্রয়োজনীয় API গুলি সক্ষম করুন
গুগল ক্লাউড পরিষেবা ব্যবহার করার জন্য, আপনাকে প্রথমে আপনার প্রকল্পের জন্য তাদের সংশ্লিষ্ট API গুলি সক্রিয় করতে হবে। এই কোডল্যাবের জন্য পরিষেবাগুলি সক্ষম করতে ক্লাউড শেল টার্মিনালে নীচের কমান্ডগুলি চালান:
gcloud services enable aiplatform.googleapis.com
যদি অপারেশনটি সফল হয়, তাহলে আপনার টার্মিনালে Operation/... finished successfully মুদ্রিত দেখতে পাবেন।
৪. একটি পাইথন ভার্চুয়াল পরিবেশ তৈরি করুন
যেকোনো পাইথন প্রকল্প শুরু করার আগে, একটি ভার্চুয়াল পরিবেশ তৈরি করা ভালো অভ্যাস। এটি প্রকল্পের নির্ভরতাগুলিকে বিচ্ছিন্ন করে, অন্যান্য প্রকল্প বা সিস্টেমের বিশ্বব্যাপী পাইথন প্যাকেজগুলির সাথে দ্বন্দ্ব রোধ করে।
১. প্রজেক্ট ডিরেক্টরি তৈরি করুন এবং এতে নেভিগেট করুন:
mkdir ai-agents-adk
cd ai-agents-adk
2. একটি ভার্চুয়াল পরিবেশ তৈরি এবং সক্রিয় করুন:
uv venv --python 3.12
source .venv/bin/activate
আপনি দেখতে পাবেন ( ai-agents-adk ) আপনার টার্মিনাল প্রম্পটের পূর্বে লেখা আছে, যা নির্দেশ করে যে ভার্চুয়াল পরিবেশ সক্রিয়।
৩. adk পৃষ্ঠা ইনস্টল করুন
uv pip install google-adk
৫. একজন এজেন্ট তৈরি করুন
আপনার পরিবেশ প্রস্তুত থাকায়, আপনার AI এজেন্টের ভিত্তি তৈরি করার সময় এসেছে। আপনার এজেন্টের লজিক এবং কনফিগারেশন নির্ধারণের জন্য ADK-এর কয়েকটি ফাইলের প্রয়োজন:
-
agent.py: এতে আপনার এজেন্টের প্রাথমিক পাইথন কোড, এর নাম, এটি যে LLM ব্যবহার করে এবং মূল নির্দেশাবলী সংজ্ঞায়িত করা হয়। -
__init__.py: ডিরেক্টরিটিকে পাইথন প্যাকেজ হিসেবে চিহ্নিত করে, যা ADK কে আপনার এজেন্টের সংজ্ঞা আবিষ্কার এবং লোড করতে সাহায্য করে। -
.env: API কী, প্রজেক্ট আইডি এবং অবস্থানের মতো সংবেদনশীল তথ্য এবং কনফিগারেশন ভেরিয়েবল সংরক্ষণ করে।
এই কমান্ডটি personal_assistant নামে একটি নতুন ডিরেক্টরি তৈরি করবে যেখানে তিনটি প্রয়োজনীয় ফাইল থাকবে।
adk create personal_assistant
কমান্ডটি কার্যকর হয়ে গেলে, আপনার এজেন্ট কনফিগার করার জন্য আপনাকে কয়েকটি বিকল্প বেছে নিতে বলা হবে।
প্রথম ধাপের জন্য, gemini-2.5-flash মডেলটি ব্যবহার করার জন্য বিকল্প ১ বেছে নিন, এটি একটি দ্রুত এবং দক্ষ মডেল যা কথোপকথনের 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 গুগল ক্লাউডের শক্তিশালী, পরিচালিত এআই প্ল্যাটফর্ম, ভার্টেক্স এআই (বিকল্প ২) বেছে নিন।
1. Google AI 2. Vertex AI Choose a backend (1, 2): 2
এরপর, আপনাকে যাচাই করতে হবে যে বন্ধনীতে দেখানো [...] প্রজেক্ট আইডিটি সঠিকভাবে সেট করা আছে। যদি তা হয়, তাহলে এন্টার টিপুন । যদি না হয়, তাহলে নিম্নলিখিত প্রম্পটে সঠিক প্রজেক্ট আইডিটি টাইপ করুন:
Enter Google Cloud project ID [your-project-id]:
অবশেষে, এই কোডল্যাবের জন্য অঞ্চল হিসেবে us-central1 ব্যবহার করতে পরবর্তী প্রশ্নে Enter টিপুন ।
Enter Google Cloud region [us-central1]:
আপনার টার্মিনালে একই রকম আউটপুট দেখা উচিত।
Agent created in /home/<your-username>/ai-agent-adk/personal_assistant: - .env - __init__.py - agent.py
৬. এজেন্ট কোডগুলি অন্বেষণ করুন
তৈরি করা ফাইলগুলি দেখতে, ক্লাউড শেল এডিটরে ai-agents-adk ফোল্ডারটি খুলুন।
- উপরের মেনুতে ফাইল > ফোল্ডার খুলুন... এ ক্লিক করুন।
-
ai-agents-adkফোল্ডারটি খুঁজুন এবং নির্বাচন করুন। - ঠিক আছে ক্লিক করুন।
যদি উপরের মেনু বারটি আপনার জন্য উপস্থিত না হয়, তাহলে আপনি ফোল্ডার আইকনে ক্লিক করে "ফোল্ডার খুলুন" নির্বাচন করতে পারেন।
এডিটর উইন্ডোটি সম্পূর্ণরূপে লোড হয়ে গেলে, personal-assistant ফোল্ডারে যান। আপনি উপরে উল্লিখিত প্রয়োজনীয় ফাইলগুলি দেখতে পাবেন ( agent.py , __init__.py , এবং .env )।
.env ফাইলটি প্রায়শই ডিফল্টরূপে লুকানো থাকে। ক্লাউড শেল এডিটরে এটি দৃশ্যমান করার জন্য:
- উপরের মেনু বারে যান,
- ভিউ এ ক্লিক করুন, এবং
- "লুকানো ফাইল টগল করুন" নির্বাচন করুন।
প্রতিটি ফাইলের বিষয়বস্তু অন্বেষণ করুন।
এজেন্ট.পিআই
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 প্রয়োজনীয়Agentক্লাস আমদানি করে।-
root_agent = Agent(...): এখানে, আপনি আপনার AI এজেন্টের একটি উদাহরণ তৈরি করছেন। -
name="root_agent": আপনার এজেন্টের জন্য একটি অনন্য শনাক্তকারী। এইভাবে ADK আপনার এজেন্টকে চিনবে এবং রেফার করবে। -
model="gemini-2.5-flash": এই গুরুত্বপূর্ণ প্যারামিটারটি নির্দিষ্ট করে যে আপনার এজেন্ট কোন Large Language Model (LLM) কে তার অন্তর্নিহিত "মস্তিষ্ক" হিসেবে ব্যবহার করবে তা বোঝা, যুক্তি এবং প্রতিক্রিয়া তৈরির জন্য।gemini-2.5-flashএকটি দ্রুত এবং দক্ষ মডেল যা কথোপকথনের কাজের জন্য উপযুক্ত। -
description="...": এটি এজেন্টের উদ্দেশ্য বা ক্ষমতার একটি সংক্ষিপ্ত সারাংশ প্রদান করে। এই বর্ণনাটি মানুষের বোঝার জন্য অথবা মাল্টি-এজেন্ট সিস্টেমের অন্যান্য এজেন্টদের জন্য এই নির্দিষ্ট এজেন্ট কী করে তা বোঝার জন্য। এটি প্রায়শই লগিং, ডিবাগিং বা এজেন্ট সম্পর্কে তথ্য প্রদর্শনের জন্য ব্যবহৃত হয়। -
instruction="...": এটি হল সিস্টেম প্রম্পট যা আপনার এজেন্টের আচরণ নির্দেশ করে এবং তার ব্যক্তিত্ব সংজ্ঞায়িত করে। এটি LLM কে বলে যে তার কীভাবে কাজ করা উচিত এবং এর প্রাথমিক উদ্দেশ্য কী। এই ক্ষেত্রে, এটি এজেন্টকে "সহায়ক সহকারী" হিসেবে প্রতিষ্ঠিত করে। এই নির্দেশ এজেন্টের কথোপকথন শৈলী এবং ক্ষমতা গঠনের মূল চাবিকাঠি।
init .py সম্পর্কে
এই ফাইলটি পাইথনের জন্য প্রয়োজনীয় যাতে তারা personal-assistant একটি প্যাকেজ হিসেবে চিনতে পারে, যার ফলে ADK আপনার agent.py ফাইলটি সঠিকভাবে আমদানি করতে পারে।
from . import agent
from . import agent: এই লাইনটি একটি আপেক্ষিক আমদানি সম্পাদন করে, যা Python কে বর্তমান প্যাকেজের (personal-assistant) মধ্যেagentনামের একটি মডিউল (যাagent.pyএর সাথে সম্পর্কিত) খুঁজতে বলে। এই সহজ লাইনটি নিশ্চিত করে যে যখন ADK আপনারpersonal-assistantএজেন্ট লোড করার চেষ্টা করে, তখন এটিagent.pyএ সংজ্ঞায়িতroot_agentখুঁজে পেতে এবং আরম্ভ করতে পারে। এমনকি যদি খালি থাকে,__init__.pyএর উপস্থিতি ডিরেক্টরিটিকে একটি Python প্যাকেজ করে তোলে।
.env সম্পর্কে
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 এআই অপারেশনের জন্য গুগলের ভার্টেক্স এআই পরিষেবা ব্যবহার করতে চান। গুগল ক্লাউডের পরিচালিত পরিষেবা এবং উন্নত মডেলগুলিকে কাজে লাগানোর জন্য এটি গুরুত্বপূর্ণ।-
GOOGLE_CLOUD_PROJECT: এই ভেরিয়েবলটি আপনার Google ক্লাউড প্রজেক্টের অনন্য শনাক্তকারী ধারণ করবে। আপনার এজেন্টকে আপনার ক্লাউড রিসোর্সের সাথে সঠিকভাবে সংযুক্ত করতে এবং বিলিং সক্ষম করতে ADK-এর এটির প্রয়োজন। -
GOOGLE_CLOUD_LOCATION: এটি আপনার Vertex AI রিসোর্সগুলি কোথায় অবস্থিত তা Google ক্লাউড অঞ্চলকে নির্দিষ্ট করে (যেমন,us-central1)। সঠিক অবস্থান ব্যবহার করলে নিশ্চিত করা যায় যে আপনার এজেন্ট সেই অঞ্চলের Vertex AI পরিষেবাগুলির সাথে কার্যকরভাবে যোগাযোগ করতে পারে।
৭. টার্মিনালে এজেন্ট চালান
তিনটি ফাইলই ঠিকঠাক করে নিলে, আপনি সরাসরি টার্মিনাল থেকে এজেন্টটি চালাতে প্রস্তুত। এটি করার জন্য, টার্মিনালে নিম্নলিখিত adk run কমান্ডটি চালান:
adk run personal_assistant
সবকিছু ঠিকঠাকভাবে সেট আপ করা থাকলে, আপনার টার্মিনালে একই রকম আউটপুট দেখতে পাবেন। আপাতত সতর্কতা নিয়ে চিন্তা করবেন না, যতক্ষণ না আপনি [user]: দেখতে পাচ্ছেন, আপনি এগিয়ে যেতে পারেন।
... Running agent personal_assistant, type exit to exit. [user]: ...
এজেন্টের সাথে কথা বলুন! "হ্যালো। তুমি আমার জন্য কী করতে পারো?" এর মতো কিছু টাইপ করুন এবং আপনি একটি উত্তর 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: ...
আপনি লক্ষ্য করবেন যে আউটপুটটি 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।
সমস্যা সমাধান
এই API পদ্ধতির জন্য বিলিং সক্ষম করা প্রয়োজন।
যদি আপনি {'message': 'This API method requires billing to be enabled'} বলে একটি বার্তা পান, তাহলে নিম্নলিখিতগুলি করুন:
-
.envফাইলে সঠিক প্রজেক্ট আইডি ব্যবহার করছেন কিনা তা পরীক্ষা করুন। - লিঙ্ক করা বিলিং অ্যাকাউন্ট পৃষ্ঠায় যান এবং দেখুন যে বিলিং অ্যাকাউন্টটি ইতিমধ্যেই লিঙ্ক করা আছে কিনা।
- যদি না হয়, তাহলে বিকল্প থেকে Google Cloud Platform Trial Biling Account বেছে নিন
প্রকল্পে Vertex AI API ব্যবহার করা হয়নি
যদি আপনি {'message': 'Vertex AI API has not been used in project...'} সম্বলিত একটি ত্রুটি বার্তা পান, তাহলে টার্মিনালে এটি টাইপ করে Vertex AI API সক্ষম করুন:
gcloud services enable aiplatform.googleapis.com
যদি অপারেশনটি সফল হয়, তাহলে আপনার টার্মিনালে Operation/... finished successfully মুদ্রিত দেখতে পাবেন।
অন্যান্য ত্রুটি
যদি আপনি উপরে উল্লেখিত অন্য কোনও ত্রুটি পান, তাহলে ব্রাউজারে ক্লাউড শেল ট্যাবটি পুনরায় লোড করার চেষ্টা করুন (এবং অনুরোধ করা হলে পুনরায় অনুমোদন করুন)।
৮. ডেভেলপমেন্ট ওয়েব UI তে এজেন্ট চালান
এজেন্ট ডেভেলপমেন্ট কিট আপনার এজেন্টকে তার ডেভেলপমেন্ট UI ব্যবহার করে চ্যাট অ্যাপ্লিকেশন হিসেবে চালু করার একটি সুবিধাজনক উপায়ও প্রদান করে। adk run. এর পরিবর্তে adk web কমান্ডটি ব্যবহার করুন।
যদি আপনার টার্মিনালটি এখনও adk run চলমান থাকে, তাহলে এই কমান্ডটি টাইপ করার আগে এটি বন্ধ করতে exit টাইপ করুন:
adk web
টার্মিনালে আপনার অনুরূপ আউটপুট দেখা উচিত:
... 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)
ডেভেলপমেন্ট UI অ্যাক্সেস করার জন্য আপনার কাছে দুটি বিকল্প আছে:
- টার্মিনালের মাধ্যমে খুলুন
- টার্মিনালে দেখানো লিঙ্কে (যেমন,
http://localhost:8000) Ctrl + Click অথবা Cmd + ক্লিক করুন ।
- ওয়েব প্রিভিউয়ের মাধ্যমে খুলুন
- ওয়েব প্রিভিউ বোতামে ক্লিক করুন,
- পোর্ট পরিবর্তন করুন নির্বাচন করুন।
- পোর্ট নম্বরটি লিখুন (যেমন, 8000 )
- পরিবর্তন এবং পূর্বরূপ ক্লিক করুন
এরপর আপনার ব্রাউজারে চ্যাট অ্যাপ্লিকেশনের মতো UI দেখতে পাবেন। 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 চ্যাট!
৯. পরিষ্কার করা (ঐচ্ছিক)
যেহেতু এই কোডল্যাবটিতে দীর্ঘমেয়াদী কোনও পণ্য জড়িত নয়, তাই টার্মিনালে Ctrl + C অথবা Cmd + C টিপে আপনার সক্রিয় এজেন্ট সেশনগুলি (যেমন, আপনার টার্মিনালে adk web ইনস্ট্যান্স) বন্ধ করা যথেষ্ট।
এজেন্ট প্রজেক্ট ফোল্ডার এবং ফাইল মুছে ফেলুন
যদি আপনি কেবল আপনার ক্লাউড শেল পরিবেশ থেকে কোডটি সরাতে চান, তাহলে নিম্নলিখিত কমান্ডগুলি ব্যবহার করুন:
cd ~
rm -rf ai-agents-adk
ভার্টেক্স এআই এপিআই অক্ষম করুন
পূর্বে সক্রিয় করা Vertex AI API নিষ্ক্রিয় করতে, এই কমান্ডটি চালান:
gcloud services disable aiplatform.googleapis.com
সম্পূর্ণ গুগল ক্লাউড প্রজেক্ট বন্ধ করে দিন
আপনি যদি আপনার গুগল ক্লাউড প্রকল্পটি সম্পূর্ণরূপে বন্ধ করতে চান, তাহলে বিস্তারিত নির্দেশাবলীর জন্য অফিসিয়াল নির্দেশিকাটি দেখুন।
১০. উপসংহার
অভিনন্দন! আপনি এজেন্ট ডেভেলপমেন্ট কিট (ADK) ব্যবহার করে সফলভাবে একটি সহজ ব্যক্তিগত সহকারী এজেন্ট তৈরি করেছেন। এখন আপনার একটি শক্ত ভিত্তি এবং ADK এজেন্টের মূল উপাদানগুলির ধারণা রয়েছে।
পরবর্তী পদক্ষেপ হিসেবে, আপনি আপনার এজেন্টকে রিয়েল-টাইম তথ্য অ্যাক্সেস করার এবং বহিরাগত পরিষেবাগুলির সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করার জন্য সরঞ্জাম দিয়ে তার ক্ষমতা উল্লেখযোগ্যভাবে প্রসারিত করতে পারেন। আপনি যদি আপনার যাত্রা চালিয়ে যেতে চান, তাহলে এই সিরিজের পরবর্তী কোডল্যাব, ADK দিয়ে AI এজেন্ট তৈরি করা: সরঞ্জামগুলির মাধ্যমে ক্ষমতায়ন , আপনাকে এই প্রক্রিয়ার মধ্য দিয়ে পরিচালিত করবে।