ADK की मदद से एआई एजेंट बनाना: बुनियादी जानकारी

1. शुरू करने से पहले

"ADK की मदद से एआई एजेंट बनाना" सीरीज़ के पहले भाग में आपका स्वागत है! इस हैंड्स-ऑन कोडलैब सीरीज़ में, आपको Google के एजेंट डेवलपमेंट किट (एडीके) का इस्तेमाल करके, अपना इंटेलिजेंट एआई एजेंट बनाने का मौका मिलेगा.

हम सबसे ज़रूरी चीज़ों से शुरुआत करेंगे. हम आपको डेवलपमेंट एनवायरमेंट सेट अप करने और बातचीत करने वाला एजेंट बनाने के बारे में बताएंगे. इस कोडलैब के आखिर तक, आपके पास अपना पहला इंटरैक्टिव एआई होगा. इस सीरीज़ के आने वाले हिस्सों में, इसे और बेहतर बनाया जा सकेगा. हम इसे एक बेहतर मल्टी-एजेंट सिस्टम (एमएएस) में बदल देंगे.

इस कोडलैब को अपने लोकल एनवायरमेंट या Google Cloud पर पूरा किया जा सकता है. हमारा सुझाव है कि बेहतर अनुभव के लिए, Google Cloud एनवायरमेंट से Cloud Shell का इस्तेमाल करें. Cloud Shell, $HOME डायरेक्ट्री में 5 जीबी का परसिस्टेंट स्टोरेज भी उपलब्ध कराता है. इसका इस्तेमाल स्क्रिप्ट, कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइलों या क्लोन की गई रिपॉज़िटरी को सेव करने के लिए किया जाता है.

ज़रूरी शर्तें

आपको क्या सीखने को मिलेगा

  • Python एनवायरमेंट सेट अप करने का तरीका
  • ADK का इस्तेमाल करके, एक आसान पर्सनल असिस्टेंट एजेंट बनाने का तरीका
  • एजेंट को चलाने, उसकी जांच करने, और उसे डीबग करने का तरीका

आपको इन चीज़ों की ज़रूरत होगी

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

2. परिचय

जनरेटिव एआई (जेन एआई) की दुनिया तेज़ी से आगे बढ़ रही है. फ़िलहाल, एआई एजेंट काफ़ी चर्चा में हैं. एआई एजेंट एक स्मार्ट कंप्यूटर प्रोग्राम होता है. इसे आपके लिए काम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है. यह निजी असिस्टेंट की तरह काम करता है. यह अपने डिजिटल एनवायरमेंट को समझ सकता है, फ़ैसले ले सकता है, और किसी खास लक्ष्य को हासिल करने के लिए कार्रवाई कर सकता है. इसके लिए, इसे सीधे तौर पर इंसानों के कंट्रोल की ज़रूरत नहीं होती. इसे एक ऐसी इकाई के तौर पर देखा जा सकता है जो अपने-आप काम करती है और काम पूरा करने के लिए, नई चीज़ें सीख सकती है और खुद को ढाल सकती है.

एआई एजेंट, लार्ज लैंग्वेज मॉडल (एलएलएम) का इस्तेमाल "दिमाग" के तौर पर करता है, ताकि वह समझ सके और तर्क दे सके. इससे इसे अलग-अलग सोर्स से मिली जानकारी को प्रोसेस करने में मदद मिलती है. जैसे, टेक्स्ट, इमेज, और आवाज़. इसके बाद, एजेंट इस जानकारी का इस्तेमाल करके एक प्लान बनाता है. साथ ही, पहले से तय किए गए लक्ष्य को हासिल करने के लिए, कई टास्क पूरे करता है.

अब एजेंट डेवलपमेंट किट (एडीके) जैसे इस्तेमाल के लिए तैयार फ़्रेमवर्क की मदद से, आसानी से अपने एआई एजेंट बनाए जा सकते हैं. इसके लिए, आपको एआई के बारे में ज़्यादा जानकारी होने की ज़रूरत नहीं है. हम इस सफ़र की शुरुआत, एक निजी असिस्टेंट एजेंट बनाकर करेंगे. यह एजेंट, आपके कामों को पूरा करने में आपकी मदद करेगा. आइए, शुरू करें!

3. Google Cloud Services सेट अप करना

Google Cloud प्रोजेक्ट बनाना

इस कोडलैब में यह मान लिया गया है कि आपने पहले से ही बिलिंग की सुविधा वाला Google Cloud प्रोजेक्ट बना लिया है. अगर आपके पास अब तक कोई प्रोजेक्ट नहीं है, तो उसे बनाने के लिए यह तरीका अपनाएं:

Google Cloud प्रोजेक्ट चुनें या बनाएं

  • Google Cloud Console पर जाएं.
  • सबसे ऊपर, Google Cloud के लोगो के बगल में मौजूद प्रोजेक्ट सिलेक्टर ड्रॉपडाउन पर क्लिक करें
  • कोई मौजूदा प्रोजेक्ट चुनें या नया प्रोजेक्ट बनाएं.

बिलिंग चालू करना

  • पक्का करें कि आपने जिस Google Cloud प्रोजेक्ट को चुना है उसके लिए बिलिंग चालू हो.
  • Google Cloud Billing के दस्तावेज़ में दिए गए निर्देशों का पालन करके, यह देखा जा सकता है कि किसी प्रोजेक्ट के लिए बिलिंग की सुविधा चालू है या नहीं.

Cloud Shell को कॉन्फ़िगर करना

अब पक्का करें कि आपने Cloud Shell में सही तरीके से सेटअप किया हो. यह Google Cloud Console में सीधे तौर पर उपलब्ध एक आसान कमांड-लाइन इंटरफ़ेस है.

Cloud Shell लॉन्च करें

Google Cloud Console के सबसे ऊपर दाएं कोने में, आपको टर्मिनल (>_) जैसा दिखने वाला आइकॉन दिखेगा. Cloud Shell को चालू करने के लिए, इस पर क्लिक करें.

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ऐक्सेस करने की अनुमति दें

अगर आपसे अनुमति मांगी जाती है, तो Cloud Shell को अपने Google Cloud प्रोजेक्ट के साथ इंटरैक्ट करने के लिए ज़रूरी अनुमतियां देने के लिए, अनुमति दें पर क्लिक करें.

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अपने खाते की पुष्टि करें:

Cloud Shell लोड होने के बाद, आइए पुष्टि करें कि आपने सही Google Cloud खाते का इस्तेमाल किया है. यह कमांड चलाएं:

gcloud auth list

आपको टर्मिनल में, इस तरह का कमांड आउटपुट दिखेगा:

Credentialed Accounts

ACTIVE: *
ACCOUNT: current_account@example.com

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

खाते बदलें (अगर ज़रूरी हो):

अगर चालू खाता वह नहीं है जिसका इस्तेमाल आपको इस कोडलैब के लिए करना है, तो इस कमांड का इस्तेमाल करके सही खाते पर स्विच करें. साथ ही, <your_desired_account@example.com> को उस ईमेल पते से बदलें जिसका इस्तेमाल आपको इस लैब के लिए करना है:

gcloud config set account <your_desired_account@example.com

अपने प्रोजेक्ट की पुष्टि करें

इसके बाद, आइए पुष्टि करें कि Cloud Shell को सही Google Cloud प्रोजेक्ट का इस्तेमाल करने के लिए कॉन्फ़िगर किया गया है. रन:

gcloud config list project

आपको कॉन्फ़िगरेशन की सूची दिखेगी. [core] सेक्शन ढूंढें. इसके बाद, पक्का करें कि प्रोजेक्ट की वैल्यू, उस Google Cloud प्रोजेक्ट के आईडी से मेल खाती हो जिसका इस्तेमाल आपको इस कोडलैब के लिए करना है:

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

अपना प्रोजेक्ट सेट करें (अगर ज़रूरी हो)

अगर project ID की वैल्यू गलत है, तो इस कमांड का इस्तेमाल करके इसे अपने प्रोजेक्ट के हिसाब से सेट करें:

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

ज़रूरी एपीआई चालू करना

Google Cloud की सेवाओं का इस्तेमाल करने के लिए, आपको पहले अपने प्रोजेक्ट के लिए उनसे जुड़े एपीआई चालू करने होंगे. Cloud Shell टर्मिनल में नीचे दिए गए निर्देश चलाने से, वे सभी सेवाएं चालू हो जाती हैं जिनकी आपको इस कोडलैब के लिए ज़रूरत होगी:

gcloud services enable aiplatform.googleapis.com

अगर ऑपरेशन पूरा हो गया है, तो आपको अपने टर्मिनल में Operation/... finished successfully दिखेगा.

4. Python का वर्चुअल एनवायरमेंट बनाना

किसी भी Python प्रोजेक्ट को शुरू करने से पहले, वर्चुअल एनवायरमेंट बनाना एक अच्छा तरीका है. इससे प्रोजेक्ट की डिपेंडेंसी अलग हो जाती हैं. इससे अन्य प्रोजेक्ट या सिस्टम के ग्लोबल Python पैकेज के साथ होने वाले टकराव को रोका जा सकता है. एजेंट डेवलपमेंट किट (एडीके) के लिए, Python 3.9 या इसके बाद का वर्शन ज़रूरी है. इसलिए, हम वर्चुअल एनवायरमेंट को मैनेज करने के लिए uv जैसे टूल का इस्तेमाल करेंगे. साथ ही, यह पक्का करेंगे कि Python का सही वर्शन इस्तेमाल किया जा रहा हो.

uv एक आधुनिक, तेज़, और असरदार टूल है. इसका इस्तेमाल Python प्रोजेक्ट और एनवायरमेंट को मैनेज करने के लिए किया जाता है. इसमें pip, venv, pip-tools, और pipx जैसे टूल में मौजूद फ़ंक्शन शामिल हैं. इसे Rust में लिखा गया है, ताकि यह तेज़ी से काम कर सके.

Cloud Shell में uv पहले से उपलब्ध है, इसलिए हम इसका इस्तेमाल तुरंत शुरू कर सकते हैं.

पुष्टि करें कि यूवी को सही तरीके से इंस्टॉल किया गया है या नहीं

uv --version

अपने एआई एजेंट के लिए नया प्रोजेक्ट फ़ोल्डर बनाना

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

Python 3.12 का इस्तेमाल करके वर्चुअल एनवायरमेंट बनाना

uv venv --python 3.12

अपने वर्चुअल एनवायरमेंट में Google ADK लाइब्रेरी इंस्टॉल करना

uv add google-adk

देखें कि आपने google-adk पैकेज को सही तरीके से इंस्टॉल किया है या नहीं

uv pip list | grep google-adk

अगर आपको google-adk और उसके वर्शन के साथ आउटपुट लाइन दिखती है, तो अगले चरण पर जाएं.

5. कोई एजेंट बनाएं

अब आपका डेवलपमेंट एनवायरमेंट सेट अप हो गया है और इस्तेमाल के लिए तैयार है. अब आपको अपने एआई एजेंट के लिए बुनियादी ढाँचा तैयार करना होगा. एजेंट डेवलपमेंट किट (एडीके) इस प्रोसेस को आसान बनाती है. इसमें, एजेंट के मुख्य लॉजिक और कॉन्फ़िगरेशन को तय करने के लिए, सिर्फ़ कुछ ज़रूरी फ़ाइलों की ज़रूरत होती है.

ये तीन फ़ाइलें मिलकर, आपके एजेंट को ढूंढने, चलाने, और कॉन्फ़िगर करने में मदद करती हैं:

  • agent.py: यह आपके एजेंट का मुख्य हिस्सा है. इसमें मुख्य Python कोड होता है. यह कोड, आपके एजेंट के व्यवहार को तय करता है. इसमें एजेंट का नाम, लार्ज लैंग्वेज मॉडल (एलएलएम) शामिल होता है, जिसका इस्तेमाल एजेंट "दिमाग" के तौर पर करता है. साथ ही, इसमें मुख्य निर्देश शामिल होते हैं, जो एजेंट को जवाब देने में मदद करते हैं.
  • __init__.py: Python में, __init__.py फ़ाइल किसी डायरेक्ट्री को Python पैकेज के तौर पर मार्क करती है. ADK के लिए यह ज़रूरी है, क्योंकि इससे फ़्रेमवर्क को agent.py से आपके एजेंट की परिभाषा का पता लगाने और उसे लोड करने में मदद मिलती है. आसान ADK प्रोजेक्ट में, अक्सर एक लाइन होती है. इससे आपके agent मॉड्यूल को इंपोर्ट किया जाता है. इससे ADK रनर को आपके एजेंट का ऐक्सेस मिल जाता है.
  • .env: इस फ़ाइल का इस्तेमाल संवेदनशील जानकारी और कॉन्फ़िगरेशन वैरिएबल को सेव करने के लिए किया जाता है. ये वैरिएबल आपके एजेंट के लिए ज़रूरी होते हैं. जैसे, एपीआई कुंजियां, प्रोजेक्ट आईडी, और भौगोलिक जगहें. इन जानकारी को अलग .env फ़ाइल में रखना, सुरक्षा और पोर्टेबिलिटी के लिए सबसे सही तरीका है. इससे संवेदनशील डेटा को सीधे तौर पर आपके कोड में हार्डकोड होने से रोका जा सकता है. इससे मुख्य एजेंट लॉजिक में बदलाव किए बिना, कॉन्फ़िगरेशन को आसानी से बदला जा सकता है.

अपने निजी सहायक एजेंट के लिए, किसी फ़ोल्डर में ये फ़ाइलें बनाने के लिए, यहां दिए गए निर्देशों का इस्तेमाल करें:

uv run adk create personal_assistant

कमांड पूरी होने के बाद, आपसे अपने एजेंट को कॉन्फ़िगर करने के लिए कुछ विकल्प चुनने के लिए कहा जाएगा. पहले चरण के लिए, gemini-2.5-flash मॉडल का इस्तेमाल करने के लिए पहला विकल्प चुनें. यह मॉडल, बातचीत से जुड़े टास्क के लिए सबसे सही है. यह तेज़ी से और बेहतर तरीके से काम करता है.

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

दूसरे चरण के लिए, बैकएंड सेवा देने वाली कंपनी के तौर पर Vertex AI (दूसरा विकल्प) को चुनें. यह Google Cloud का मैनेज किया जाने वाला एआई प्लैटफ़ॉर्म है.

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

आखिर में, आपसे Google Cloud प्रोजेक्ट आईडी और क्षेत्र की पुष्टि करने के लिए कहा जाएगा. अगर आपको पहले से भरी गई वैल्यू (current-project-id और current-region) का इस्तेमाल करना है, तो हर सवाल के लिए सिर्फ़ Enter दबाएं.

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

आपको अपने टर्मिनल में ऐसा ही आउटपुट दिखेगा.

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

अब अपनी Cloud Shell विंडो में सबसे ऊपर मौजूद, Open Editor बटन पर क्लिक करें. उस बटन पर क्लिक करने से, आपको एडिटर विंडो पर ले जाया जाएगा. इससे आपकी फ़ाइलों के कॉन्टेंट को एक्सप्लोर करना बहुत आसान हो जाता है. स्विच करने में कुछ समय लग सकता है. अगर आपको कुछ मिनट से ज़्यादा समय तक लोडिंग स्क्रीन दिखती है, तो अपने ब्राउज़र को रीफ़्रेश करके देखें.

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एडिटर विंडो पूरी तरह लोड हो जाने के बाद, personal-assistant फ़ोल्डर पर जाएं. आपको ऊपर बताई गई ज़रूरी फ़ाइलें दिखेंगी (agent.py, __init__.py, और .env). आइए, कॉन्टेंट के बारे में जानें.

अगर आपको फ़ोल्डर में .env फ़ाइल नहीं दिखती है, तो सबसे ऊपर मौजूद मेन्यू बार पर जाएं. इसके बाद, व्यू पर क्लिक करें और फिर छिपी हुई फ़ाइलें टॉगल करें को चुनें. यह एक सामान्य सेटिंग है, क्योंकि .env फ़ाइलों को अक्सर डिफ़ॉल्ट रूप से छिपाया जाता है, ताकि अनजाने में कोई फ़ाइल न दिख जाए.

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आइए, हर फ़ाइल का कॉन्टेंट एक्सप्लोर करें.

agent.py

यह फ़ाइल, google.adk.agents लाइब्रेरी से Agent क्लास का इस्तेमाल करके, आपके एजेंट को इंस्टैंशिएट करती है.

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: इस लाइन से, ADK लाइब्रेरी से ज़रूरी Agent क्लास इंपोर्ट की जाती है.
  • root_agent = Agent(...): यहां, एआई एजेंट का इंस्टेंस बनाया जा रहा है.
  • name="personal_assistant": आपके एजेंट के लिए यूनीक आइडेंटिफ़ायर. ADK, आपके एजेंट को इसी नाम से पहचानेगा और इसी नाम से उसका रेफ़रंस देगा.
  • model="gemini-2.5-flash": यह ज़रूरी पैरामीटर बताता है कि आपका एजेंट, समझने, तर्क करने, और जवाब जनरेट करने के लिए, किस लार्ज लैंग्वेज मॉडल (एलएलएम) का इस्तेमाल करेगा. gemini-2.5-flash एक तेज़ और बेहतर मॉडल है. यह बातचीत वाले टास्क के लिए सही है.
  • description="...": इससे एजेंट के मकसद या क्षमताओं के बारे में कम शब्दों में जानकारी मिलती है. ब्यौरे का इस्तेमाल, ज़्यादातर इंसानों को यह समझने के लिए किया जाता है कि यह एजेंट क्या काम करता है. इसके अलावा, इसका इस्तेमाल मल्टी-एजेंट सिस्टम में मौजूद अन्य एजेंट को यह समझने के लिए भी किया जाता है कि यह एजेंट क्या काम करता है. इसका इस्तेमाल अक्सर लॉगिंग, डीबग करने या एजेंट के बारे में जानकारी दिखाने के लिए किया जाता है.
  • instruction="...": यह सिस्टम प्रॉम्प्ट है. इससे आपके एजेंट के व्यवहार के बारे में पता चलता है और उसकी पर्सोना तय होती है. इससे एलएलएम को यह पता चलता है कि उसे किस तरह काम करना है और उसका मुख्य मकसद क्या है. इस मामले में, इससे एजेंट को "मददगार असिस्टेंट" के तौर पर सेट किया जाता है. इस निर्देश से, एजेंट की बातचीत करने के तरीके और उसकी क्षमताओं को तय करने में मदद मिलती है.

init.py

इस फ़ाइल की मदद से, Python personal-assistant को पैकेज के तौर पर पहचानता है. इससे ADK, आपकी personal-assistant फ़ाइल को सही तरीके से इंपोर्ट कर पाता है.agent.py

from . import agent
  • from . import agent: यह लाइन, रिलेटिव इंपोर्ट करती है. इससे Python को मौजूदा पैकेज (personal-assistant) में agent नाम का मॉड्यूल ढूंढने के लिए कहा जाता है. यह agent.py से मेल खाता है. यह आसान लाइन यह पक्का करती है कि जब ADK आपके personal-assistant एजेंट को लोड करने की कोशिश करे, तो वह agent.py में तय किए गए root_agent को ढूंढकर उसे शुरू कर सके. भले ही, यह फ़ाइल खाली हो, लेकिन __init__.py की मौजूदगी की वजह से ही डायरेक्ट्री को Python पैकेज माना जाता है.

.env

इस फ़ाइल में, एनवायरमेंट के हिसाब से कॉन्फ़िगरेशन और संवेदनशील क्रेडेंशियल होते हैं.

GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=1
GOOGLE_CLOUD_PROJECT=YOUR_PROJECT_ID
GOOGLE_CLOUD_LOCATION=YOUR_PROJECT_LOCATION
  • GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI: इससे ADK को पता चलता है कि आपको जनरेटिव एआई से जुड़ी कार्रवाइयों के लिए, Google की Vertex AI सेवा का इस्तेमाल करना है. Google Cloud की मैनेज की गई सेवाओं और ऐडवांस मॉडल का फ़ायदा पाने के लिए, यह ज़रूरी है.
  • GOOGLE_CLOUD_PROJECT: यह वैरिएबल, आपके Google Cloud प्रोजेक्ट के यूनीक आइडेंटिफ़ायर को सेव करेगा. ADK को इसकी ज़रूरत होती है, ताकि वह आपके एजेंट को आपके क्लाउड संसाधनों से सही तरीके से जोड़ सके और बिलिंग की सुविधा चालू कर सके.
  • GOOGLE_CLOUD_LOCATION: इससे Google Cloud के उस क्षेत्र के बारे में पता चलता है जहां आपके Vertex AI संसाधन मौजूद हैं. उदाहरण के लिए, us-central1) का इस्तेमाल करें. सही जगह की जानकारी का इस्तेमाल करने से, आपका एजेंट उस इलाके में Vertex AI की सेवाओं के साथ असरदार तरीके से कम्यूनिकेट कर सकता है.

6. टर्मिनल पर एजेंट को चलाएं

तीनों फ़ाइलें मौजूद होने पर, एजेंट को सीधे तौर पर टर्मिनल से चलाया जा सकता है. इसके लिए, आपको Terminal विंडो खोलनी होगी. मेन्यू बार में टर्मिनल पर क्लिक करें. इसके बाद, नया टर्मिनल चुनें.

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टर्मिनल उपलब्ध होने के बाद, adk run कमांड का इस्तेमाल करके एजेंट को शुरू किया जा सकता है. यह एक नई टर्मिनल विंडो है और हम uv का इस्तेमाल कर रहे हैं. इसलिए, आपको सबसे पहले ai-agent-adk फ़ोल्डर में जाना होगा. इसके बाद, adk run कमांड से पहले uv run जोड़ना होगा.

टर्मिनल में ये कमांड टाइप करें:

cd ai-agents-adk
uv run adk run personal_assistant

अगर सब कुछ सही तरीके से सेट अप किया गया है, तो आपको अपने टर्मिनल में ऐसा ही आउटपुट दिखेगा.

...
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:
...

आगे बढ़ें और एजेंट से चैट करें! आपको दिखेगा कि आउटपुट को कभी-कभी Markdown फ़ॉर्मैट में फ़ॉर्मैट किया जाता है. इसे टर्मिनल में पढ़ना मुश्किल हो सकता है. अगले चरण में, हम डेवलपमेंट यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) का इस्तेमाल करेंगे, ताकि आपको चैट ऐप्लिकेशन जैसा बेहतर अनुभव मिल सके.

7. डेवलपमेंट यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) पर एजेंट को चलाएं

एजेंट डेवलपमेंट किट, डेवलपमेंट यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) का इस्तेमाल करके, चैट ऐप्लिकेशन के तौर पर एजेंट को लॉन्च करने का आसान तरीका भी उपलब्ध कराती है. adk run. के बजाय, adk web कमांड का इस्तेमाल करें

अगर आप अब भी पिछले सेशन में हैं, तो उसे बंद करने के लिए टर्मिनल में exit टाइप करें. पिछला सेशन बंद होने के बाद, टर्मिनल में यह निर्देश टाइप करें:

uv run adk web

आपको टर्मिनल में इससे मिलता-जुलता आउटपुट दिखेगा:

...
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)

डेवलपमेंट यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) को ऐक्सेस करने के लिए, आपके पास दो विकल्प हैं:

  1. टर्मिनल से खोलें
  • यूआरएल पर Ctrl + क्लिक करें या Cmd + क्लिक करें (जैसे, http://localhost:8000) टर्मिनल से.
  1. वेब की झलक के ज़रिए खोलें
  • वेब पर झलक देखें बटन पर क्लिक करें,
  • पोर्ट बदलें को चुनें.
  • पोर्ट नंबर डालें (जैसे, 8000)
  • बदलें और झलक देखें पर क्लिक करें

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इसके बाद, आपको अपने ब्राउज़र में चैट ऐप्लिकेशन जैसा यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) दिखेगा. इस इंटरफ़ेस के ज़रिए, अपने निजी असिस्टेंट से चैट करें! आपको दिखेगा कि अब Markdown फ़ॉर्मैटिंग सही तरीके से दिख रही है. साथ ही, इस यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) की मदद से, हर मैसेजिंग इवेंट, एजेंट की स्थिति, उपयोगकर्ता के अनुरोधों वगैरह की जांच की जा सकती है और उन्हें डीबग किया जा सकता है. चैटिंग का आनंद लें!

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8. क्लीन अप करें

इस कोडलैब में, लंबे समय तक चलने वाले किसी भी प्रॉडक्ट का इस्तेमाल नहीं किया जाता. इसलिए, अपने चालू एजेंट सेशन (जैसे, आपके टर्मिनल में adk web इंस्टेंस) को रोकने के लिए, टर्मिनल में Ctrl + C दबाना 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

Vertex AI API बंद करना

पहले से चालू किए गए Vertex AI API 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.

9. नतीजा

बधाई हो! आपने Agent Development Kit (ADK) का इस्तेमाल करके, एक आसान पर्सनल असिस्टेंट एजेंट बना लिया है.

आपने शायद ध्यान दिया होगा कि यह निजी असिस्टेंट एजेंट, फ़िलहाल ज़्यादा काम नहीं कर सकता. उदाहरण के लिए, यह नई जानकारी के लिए इंटरनेट ऐक्सेस नहीं कर सकता. "ADK की मदद से एआई एजेंट बनाना" सीरीज़ के अगले कोडलैब में, आपको अपने निजी असिस्टेंट एजेंट को फ़ंक्शन और टूल से बेहतर बनाने का तरीका बताया जाएगा. चलिए, इवेंट में मिलते हैं!