Agents CLI का इस्तेमाल करके, ADK एजेंट को एजेंट रनटाइम में डिप्लॉय करना

1. खास जानकारी

इस कोडलैब में, ADK 2.0 एजेंट को लोकल डेवलपमेंट एनवायरमेंट से प्रोडक्शन-ग्रेड डिप्लॉयमेंट में ट्रांसफ़र करने का तरीका बताया गया है. Google Cloud पर Agent Runtime पर, ग्राफ़ पर आधारित वर्कफ़्लो को लाइव पैकेज करने, उसकी पुष्टि करने, और उसे होस्ट करने के लिए, agents-cli का इस्तेमाल किया जाएगा.

इस डिप्लॉयमेंट प्रोसेस को एक्सप्लोर करने के लिए, आपको क्लाउड पर डिप्लॉय करने से पहले, Ambient Expense Agent का लोकल प्रोटोटाइप बनाना होगा. (इस एजेंट के मुख्य लॉजिक को डिज़ाइन करने के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, Kaggle की इवेंट साइट पर उपलब्ध बुनियादी कोडलैब देखें). Ambient Expense Agent, कर्मचारियों के खर्च की रिपोर्टिंग को आसान बनाता है. यह स्टैंडर्ड दावों को तुरंत मंज़ूरी देता है. साथ ही, ज़्यादा खर्चों को ह्यूमन-इन-द-लूप की समीक्षा के लिए फ़्लैग करता है. यह ADK 2.0 के ग्राफ़ पर आधारित वर्कफ़्लो का इस्तेमाल करता है. इससे, मंज़ूरी देने की प्रोसेस को अपने-आप पूरा करने और जोखिम का विश्लेषण करने के चरणों को मैनेज किया जाता है.

आपको क्या सीखने को मिलेगा

  • क्लाउड होस्टिंग के लिए, स्थानीय Ambient Expense Agent प्रोजेक्ट को तैयार करने का तरीका.
  • ज़रूरी डिप्लॉयमेंट डिस्क्रिप्टर और प्रोडक्शन रैपर को कैसे तैयार करें.
  • ड्राय-रन करने और अपने कोड को सीधे Agent Runtime में डिप्लॉय करने का तरीका.
  • Cloud Trace का इस्तेमाल करके, प्रोडक्शन एजेंट के एक्ज़ीक्यूशन ट्रेस को मॉनिटर करने का तरीका.

आपको किन चीज़ों की ज़रूरत होगी

  • बिलिंग की सुविधा वाला चालू Google Cloud प्रोजेक्ट.
  • gcloud SDK इंस्टॉल और पुष्टि किया गया हो.
  • uv पैकेज मैनेजर इंस्टॉल किया गया हो.
  • Google Antigravity IDE इंस्टॉल हो.

ज़रूरी शर्तें

इस कोडलैब में यह मान लिया गया है कि आपको इन विषयों के बारे में जानकारी है:

  • टर्मिनल का इस्तेमाल करके, अपने सिस्टम में नेविगेट करना.
  • Python डेवलपमेंट के बुनियादी कॉन्सेप्ट.
  • Google Cloud के बुनियादी कॉन्सेप्ट.

2. Google Cloud एनवायरमेंट सेट अप करना

डिप्लॉय करने से पहले, आपको अपना Google Cloud प्रोजेक्ट कॉन्फ़िगर करना होगा. साथ ही, ज़रूरी एपीआई चालू करने होंगे.

👉 Antigravity को प्रॉम्प्ट करना:

Help me set up my Google Cloud environment. Connect to my project
`YOUR_PROJECT_ID` in the global region, authenticate, and enable the necessary
generative platform APIs (aiplatform.googleapis.com, cloudtrace.googleapis.com,
cloudbuild.googleapis.com, agentregistry.googleapis.com).

इस प्रॉम्प्ट को पूरा करने के लिए, Antigravity आपके प्रोजेक्ट को कॉन्फ़िगर करने और सेवाओं को चालू करने के लिए, ज़रूरी gcloud टर्मिनल कमांड का सुझाव देगा और उन्हें चलाएगा. पुष्टि करने के दौरान, Antigravity टर्मिनल में अनुमति देने वाला यूआरएल दिखाएगा. अपने वेब ब्राउज़र से साइन इन करने और ऐक्सेस देने के लिए, लिंक पर क्लिक करें. ब्राउज़र में साइन इन करने के बाद, Antigravity फिर से काम करना शुरू कर देगा. इससे आपके प्रोजेक्ट के एनवायरमेंट वैरिएबल सेट हो जाएंगे और ज़रूरी एपीआई चालू हो जाएंगे.

3. Agents CLI और ADK की मदद से बनाई गई स्किल सेट अप करना

ADK एजेंटों को अच्छी तरह से बनाने और डिप्लॉय करने के लिए, Antigravity को ADK स्किल सेट की ज़रूरत होती है. ये एडीके एपीआई, प्रोजेक्ट स्कैफ़ोल्डिंग, agents-cli डिप्लॉयमेंट वर्कफ़्लो, और इवैलुएशन के लिए बंडल किए गए रेफ़रंस हैं. agents-cli टूलचेन इंस्टॉल करने पर, ये स्किल आपके कोडिंग एजेंट में भी इंस्टॉल हो जाती हैं. इससे आपका एजेंट, लोकल स्कोल्डिंग से लेकर क्लाउड डिप्लॉयमेंट तक, एजेंट के पूरे लाइफ़साइकल को मैनेज कर पाता है.

👉 इस प्रॉम्प्ट को कॉपी करके Antigravity में चिपकाएं:

Install the agents-cli toolchain and its ADK skills so you can help me build
an ADK agent. Run "uvx google-agents-cli setup", then confirm with
"agents-cli info" and tell me which skills are now available.

जब Antigravity इस प्रॉम्प्ट को पूरा करता है, तब यह टर्मिनल में uvx google-agents-cli setup को चलाता है, ताकि CLI और उससे जुड़ी स्किल इंस्टॉल की जा सकें. इसके बाद, यह agents-cli info को चलाता है, ताकि यह पुष्टि की जा सके कि ऐप्लिकेशन इंस्टॉल हो गया है. साथ ही, यह चैट में सीधे तौर पर, डोमेन से जुड़ी नई स्किल (जैसे कि google-agents-cli-deploy और google-agents-cli-workflow) की सूची दिखाता है.

4. अपना एजेंट प्रोजेक्ट बनाना

क्लाउड एनवायरमेंट कॉन्फ़िगर हो जाने और सीएलआई स्किल इंस्टॉल हो जाने के बाद, आप अपने एजेंट के लिए लोकल कोड बेस जनरेट करने के लिए तैयार हैं. इस चरण में, Antigravity का इस्तेमाल करके, ADK 2.0 के साथ काम करने वाला, पूरी तरह से काम करने वाला Ambient Expense Agent प्रोटोटाइप बनाया जाता है.

👉 Antigravity को प्रॉम्प्ट करना:

Use Agents CLI to build a local prototype for an ambient expense agent that
streamlines employee expense reporting by instantly approving standard claims
while flagging larger expenses for review. Ensure the graph workflow is
compatible with ADK 2.0 and includes an `auto_approve` node that automatically
approves expenses under $100, and a `review_agent` node that triggers a
human-in-the-loop pause (`RequestInput`) for expenses of $100 or more.

जब Antigravity इस प्रॉम्प्ट को पूरा करता है, तो यह टर्मिनल में agents-cli scaffold create expense-agent --adk को चलाने के लिए, नई इंस्टॉल की गई स्केफ़ोल्डिंग स्किल का इस्तेमाल करता है. इसके बाद, यह जनरेट किए गए प्रोटोटाइप कोड की पुष्टि करेगा और उसमें बदलाव करेगा. इससे यह पक्का किया जा सकेगा कि expense-agent, $100 के ऑटोमैटिक तरीके से मंज़ूरी पाने के थ्रेशोल्ड और एजेंट डेवलपमेंट किट (एडीके) के ग्राफ़ वर्कफ़्लो में, मैन्युअल तरीके से समीक्षा करने के फ़्लो को सही तरीके से लागू करता है.

5. प्रोडक्शन डिप्लॉयमेंट के लिए तैयारी करना

Agent Runtime, Google Cloud की पूरी तरह से मैनेज की जाने वाली सेवा है. इसकी मदद से, प्रोडक्शन में एआई एजेंट को डिप्लॉय, मैनेज, और स्केल किया जा सकता है. एजेंट रनटाइम, होस्टिंग की जटिलताओं को मैनेज करता है. यह सेशन मैनेजमेंट, लॉन्ग-टर्म मेमोरी, और सुरक्षित कोड एक्ज़ीक्यूशन सैंडबॉक्स जैसी सुविधाओं के साथ स्टेटफ़ुल एनवायरमेंट उपलब्ध कराता है.

एजेंट रनटाइम में डिप्लॉय क्यों करें?

Antigravity की मदद से एजेंट को स्थानीय तौर पर बनाने पर, आपका एजेंट आपकी लोकल मशीन पर localhost के ख़िलाफ़ काम करता है. लोकल एजेंट, रैपिड प्रोटोटाइपिंग के लिए बहुत अच्छे होते हैं. हालांकि, लैपटॉप बंद करने पर ये काम करना बंद कर देते हैं.

अपने एजेंट को एजेंट रनटाइम में डिप्लॉय करने से, आपका वर्कफ़्लो पूरी तरह से मैनेज किए जाने वाले, हमेशा चालू रहने वाले Google Cloud एनवायरमेंट में चला जाता है. इससे एक सुरक्षित, लाइव बैकएंड एंडपॉइंट सेट अप होता है, जो हर समय चालू रहता है. अगले कोडलैब में, आपको एक वेब फ़्रंटएंड बनाना होगा. यह सीधे तौर पर इस क्लाउड एंडपॉइंट से कनेक्ट होगा. इससे आपके एजेंट को एक सार्वजनिक यूआरएल मिलेगा.

इसके अलावा, एजेंट रनटाइम, एआई एजेंट के लिए खास तौर पर ऑप्टिमाइज़ किया गया इन्फ़्रास्ट्रक्चर उपलब्ध कराता है. इसमें ये सुविधाएं पहले से मौजूद होती हैं:

  • स्टेटफ़ुल एक्ज़ीक्यूशन को मैनेज करना: इसमें बातचीत के हर चरण में, सेशन मैनेजमेंट और लंबे समय तक मेमोरी को बनाए रखने की सुविधा होती है.
  • सुरक्षित सैंडबॉक्सिंग: यह अलग-अलग एनवायरमेंट में, डाइनैमिक टूल कॉल और एजेंट से जनरेट किए गए कोड को सुरक्षित तरीके से एक्ज़ीक्यूट करता है.
  • एंटरप्राइज़ ऑब्ज़र्वेबिलिटी: टेलीमेट्री स्ट्रीमिंग की सुविधा, Cloud Trace और Cloud Logging में सीधे तौर पर उपलब्ध होती है.

अपने एजेंट को Agent Runtime पर होस्ट करने के लिए, आपको अपने लोकल प्रोजेक्ट डायरेक्ट्री को प्रोडक्शन डिस्क्रिप्टर, स्कीमा, और एंडपॉइंट रैपर के साथ बेहतर बनाना होगा.

👉 Antigravity को प्रॉम्प्ट करना:

Scaffold the production deployment files for Agent Runtime.

Antigravity इस प्रॉम्प्ट को पूरा करते समय, आपके प्रोजेक्ट रूट में agents-cli scaffold enhance --deployment-target agent_runtime --yes को चलाता है. यह कमांड आपकी डायरेक्ट्री को स्कैन करती है और अपने-आप जनरेट करती है:

  • app/agent_runtime_app.py: प्रोडक्शन-ग्रेड सर्विस रैपर.
  • deployment_metadata.json: यह लेआउट स्कीमा, एजेंट रनटाइम इस्तेमाल करता है, ताकि संसाधनों को चालू किया जा सके.

app/agent.py में आपके एजेंट के मुख्य लॉजिक में कोई बदलाव नहीं किया जाता है.

6. पैकेजिंग और स्थानीय पुष्टि

क्लाउड पर अपलोड करने से पहले, अपने पैकेज लॉक करें और लोकल ड्राई-रन करें. इससे, संभावित डिपेंडेंसी के टकराव की पहचान की जा सकेगी.

👉 Antigravity को प्रॉम्प्ट करना:

Lock my python dependencies and run a dry-run deployment to check for any
configuration or dependency issues.

जब Antigravity इस प्रॉम्प्ट को लागू करता है, तो यह सबसे पहले टर्मिनल में uv lock को चलाता है, ताकि एक लॉकफ़ाइल जनरेट की जा सके. इससे यह पक्का किया जा सकता है कि क्लाउड में लाइब्रेरी के वर्शन एक जैसे हों. इसके बाद, यह agents-cli deploy --dry-run को लागू करता है, ताकि कॉन्फ़िगरेशन की वैधता की पुष्टि की जा सके. साथ ही, क्लाउड संसाधनों को उपलब्ध कराए बिना, डिप्लॉयमेंट के चरणों की झलक देखी जा सके. टर्मिनल में ड्राई-रन का आउटपुट देखा जा सकता है. इससे यह पुष्टि की जा सकती है कि सभी फ़ाइलें और सेटिंग सही हैं.

7. एजेंट रनटाइम में डिप्लॉय करना

अपने Ambient Expense Agent को Agent Runtime में डिप्लॉय करें.

👉 Antigravity को प्रॉम्प्ट करना:

Deploy this agent to Agent Runtime.

Antigravity इस प्रॉम्प्ट को पूरा करने के लिए, google-agents-cli-deploy स्किल को चालू करता है और agents-cli deploy --project YOUR_PROJECT_ID --region us-west1 को चलाता है. पैकेजिंग, अपलोड करने, और एजेंट रनटाइम प्रोविज़निंग की प्रोसेस में आम तौर पर 5 से 10 मिनट लगते हैं. Antigravity, टर्मिनल में डिप्लॉयमेंट की प्रोग्रेस को मॉनिटर करेगा. इसके पूरा होने के बाद, यह आपके लाइव एंडपॉइंट का यूआरएल दिखाएगा.

💡 प्रो टिप (टाइमआउट विंडो मैनेज करना): अगर आपको लंबे समय तक डिप्लॉयमेंट के दौरान अपने टर्मिनल को लॉक नहीं करना है, तो Antigravity को --no-wait फ़्लैग का इस्तेमाल करने का निर्देश दें. इससे डिप्लॉयमेंट एसिंक्रोनस तरीके से शुरू हो जाएगा. इसके बाद, agents-cli deploy --status का इस्तेमाल करके प्रोग्रेस देखी जा सकती है.

8. अपने एजेंट को टेस्ट करना

एजेंट को डिप्लॉय करने के बाद, यह पुष्टि की जा सकती है कि वह छोटे खर्चों को अपने-आप मंज़ूरी देता है. साथ ही, बड़े खर्चों के लिए, वह मैन्युअल तरीके से पुष्टि करने के लिए सही तरीके से फ़्लैग करता है.

👉 Antigravity को लाइव डिप्लॉय किए गए इंजन की पुष्टि करने के लिए कहें:

Test my deployed Agent Runtime engine with two test cases: first a standard
meal expense of $50 to verify automatic approval, and second, a client dinner
expense of $150 to verify that the human-in-the-loop pause is triggered.

इसके अलावा, Cloud Console Playground की झलक का इस्तेमाल करके, अपने एजेंट की मैन्युअल तरीके से जांच की जा सकती है. Playground खोलने के लिए:

  1. Google Cloud Console में, नेविगेशन मेन्यू का इस्तेमाल करके Agent Platform > Deployments को चुनें.
  2. डिप्लॉयमेंट की सूची में से, डिप्लॉय किया गया एजेंट चुनें.
  3. इंटरैक्टिव टेस्ट चैट इंटरफ़ेस खोलने के लिए, Playground बटन पर क्लिक करें.

👉 अपने-आप मंज़ूरी मिलने की सुविधा (100 डॉलर से कम) की जांच करने के लिए, चैट बॉक्स में यह JSON पेलोड चिपकाएं:

{"data": {"amount": 50.0, "submitter": "user@example.com", "category": "meals", "description": "Lunch", "date": "2026-06-04"}}

आपको एक JSON रिस्पॉन्स मिलेगा. इसमें auto_approve नोड का आउटपुट दिखेगा और उसका स्टेटस "स्वीकार किया गया" होगा.

50 डॉलर के खर्च को अपने-आप मंज़ूरी मिलने की जानकारी देने वाला JSON रिस्पॉन्स.

👉 ह्यूमन-इन-द-लूप (एचआईटीएल) फ़्लो की जांच करने के लिए, यहां दिया गया JSON पेलोड चिपकाएं.

{"data": {"amount": 150.0, "submitter": "user@example.com", "category": "meals", "description": "Client dinner", "date": "2026-06-04"}}

इससे review_agent ट्रिगर हो जाएगा. साथ ही, चेतावनी वाली सूचना दिखेगी और प्रोसेस रुक जाएगी. इसके बाद, RequestInput (Human-in-the-loop) दिखेगा, जिसमें मंज़ूरी मांगी जाएगी.

JSON रिस्पॉन्स में, 15,000 रुपये के खर्च के बारे में ज़्यादा जानकारी मांगी गई है.

9. अपने प्रोडक्शन एजेंट को मॉनिटर और ऑब्ज़र्व करना

Agent Runtime की मदद से, टेलीमेट्री अपने-आप वायर हो जाती है. हर इंटरैक्शन, मॉडल कॉल, और टूल एक्ज़ीक्यूशन, आपके प्रोजेक्ट में रीयल-टाइम लॉग और स्पैन स्ट्रीम करता है.

  1. ट्रेस की जांच करना: लाइव लेन-देन के मैप, मॉडल की लेटेन्सी, और टूल के एक्ज़ीक्यूशन के चरणों की ऑडिट करने के लिए, Cloud Trace Console खोलें.
  2. ऑडिट लॉग: रीयल-टाइम स्टैंडर्ड आउटपुट और डाइग्नोस्टिक स्टैक ट्रेस की जांच करने के लिए, Cloud Logging का इस्तेमाल करें.

Cloud Logging कंसोल में, मंज़ूर किया गया 50 डॉलर का खर्च दिख रहा है.

  1. Analytics को एग्रीगेट करें: अगर स्कैफ़ोल्डिंग के दौरान --bq-analytics फ़्लैग चालू किया गया था, तो मंज़ूरी के अनुपात और बातचीत के रुझानों को देखने के लिए, BigQuery में अपने लॉग को एसक्यूएल का इस्तेमाल करके क्वेरी करें.

यहां दी गई एसक्यूएल क्वेरी में, मंज़ूरी मिलने के अनुपात का हिसाब लगाने का उदाहरण दिया गया है. Antigravity को यह निर्देश दिया जा सकता है कि वह आपकी ज़रूरत के हिसाब से, इस क्वेरी को आपके प्रोजेक्ट और BigQuery डेटासेट के लिए कस्टम करे:

SELECT
  COUNTIF(REGEXP_CONTAINS(response_text, r'(?i)approved')) AS approved_count,
  COUNTIF(REGEXP_CONTAINS(response_text, r'(?i)rejected')) AS rejected_count,
  COUNT(1) AS total_processed,
  SAFE_DIVIDE(COUNTIF(REGEXP_CONTAINS(response_text, r'(?i)approved')), COUNT(1)) AS approval_ratio
FROM
  `[YOUR_PROJECT_ID].[YOUR_DATASET_ID].v_agent_response`
WHERE
  agent = 'expense_processor';

10. (ज़रूरी नहीं) एजेंट रजिस्ट्री में रजिस्ट्रेशन की पुष्टि करना

आपके संगठन में मौजूद अन्य सेवाओं, डेवलपर या एजेंट को आपके खर्च से जुड़े एजेंट को सुरक्षित तरीके से ढूंढने और इस्तेमाल करने की अनुमति देने के लिए, इसे एंटरप्राइज़ एजेंट रजिस्ट्री (Gemini Enterprise) में रजिस्टर करना होगा.

आपने अपने एजेंट को Agent Runtime में डिप्लॉय किया है. इसलिए, यह Agent Registry में अपने-आप रजिस्टर हो जाता है. आने वाले समय में, Agent Runtime में आपके एजेंट से जुड़े किसी भी अपडेट या उसे मिटाने पर, Agent Registry में भी ये बदलाव अपने-आप सिंक हो जाएंगे.

👉 Antigravity को अपने एजेंट के अपने-आप होने वाले रजिस्ट्रेशन की पुष्टि करने के लिए कहें:

Verify that my deployed expense agent is automatically registered in the Gemini
Enterprise Agent Registry.

जब Antigravity इस प्रॉम्प्ट को पूरा करता है, तो यह टर्मिनल में agents-cli publish gemini-enterprise --list को चलाता है. इससे एजेंट रजिस्ट्री से क्वेरी की जाती है और आपके प्रोजेक्ट में रजिस्टर किए गए सभी Gemini Enterprise एजेंट की सूची दिखाई जाती है. इससे यह पुष्टि की जा सकती है कि आपका Ambient Expense Agent चालू है और आपके संगठन में खोजा जा सकता है.

11. व्यवस्थित करें

Google Cloud खाते में लगातार लगने वाले शुल्क से बचने के लिए, काम पूरा होने के बाद आपको डिप्लॉय किए गए संसाधनों को बंद करना होगा और उन्हें हटाना होगा.

👉 Antigravity को प्रॉम्प्ट करना:

Clean up all my deployed cloud resources. Use the Agent Runtime ID from
deployment_metadata.json to delete the engine from Vertex AI, remove the local
deployment_metadata.json file, and delete the container image repository from
Artifact Registry.

Antigravity इस प्रॉम्प्ट को लागू करते समय, संसाधन को हटाने की पूरी प्रोसेस को ऑटोमेट कर देता है:

  1. डिप्लॉय किए गए एजेंट को मिटाता है: यह आपके रिमोट एजेंट रनटाइम आईडी को पाने के लिए deployment_metadata.json को पढ़ता है. इसके बाद, प्रोग्राम के हिसाब से Vertex AI से लाइव इंजन इंस्टेंस को मिटा देता है.
  2. लोकल वर्कस्पेस को क्लीन अप करें: इससे आपके प्रोजेक्ट रूट से पुरानी deployment_metadata.json फ़ाइल हट जाती है.
  3. Artifact Registry को क्लीन अप करना: यह gcloud artifacts docker images delete को एक्ज़ीक्यूट करता है, ताकि Artifact Registry से बनाई गई कंटेनर इमेज हटाई जा सकें. इससे क्लाउड स्टोरेज में जगह खाली हो जाती है.

12. बधाई हो

बधाई हो! आपने Google Cloud पर, प्रोडक्शन-ग्रेड का Ambient Expense Agent डिप्लॉय कर दिया है और उसकी पुष्टि कर ली है.

आपने क्या सीखा

  • Google Cloud सेटअप: कॉन्फ़िगर किए गए प्रोजेक्ट क्रेडेंशियल और ज़रूरी प्लैटफ़ॉर्म एपीआई चालू किए गए हों.
  • टूल और स्किल: Antigravity में agents-cli इंस्टॉल किया गया और ADK की कंपैनियन स्किल लोड की गईं.
  • प्रोडक्शन स्कैफ़ोल्डिंग: ADK 2.0 एजेंट के लिए, जनरेट किया गया एजेंट रनटाइम स्कैफ़ोल्डिंग.
  • लोकल पुष्टि: डिटरमिनिस्टिक लॉकफ़ाइलें (uv lock) बनाई गईं और ड्राई-रन की जांच की गई.
  • क्लाउड डिप्लॉयमेंट: मैनेज किए गए एजेंट रनटाइम इन्फ़्रास्ट्रक्चर पर, एजेंट को लाइव होस्ट किया जाता है.
  • निगरानी और विश्लेषण: Cloud Trace में ट्रेस किए गए एक्ज़ीक्यूशन और BigQuery में विश्लेषण की गई टेलीमेट्री.
  • एंटरप्राइज़ डिस्कवरी: एंटरप्राइज़ एजेंट रजिस्ट्री में अपने-आप रजिस्टर होने की पुष्टि की गई है.

अगला चरण?

  • BigQuery Analytics का इस्तेमाल करें: BigQuery में अपने एजेंट के टेलीमेट्री लॉग की क्वेरी करें, ताकि समय के साथ-साथ, बातचीत के टर्न के ट्रेंड और मंज़ूरी के अनुपात का विश्लेषण किया जा सके.
  • वाइब से लाइव कोडलैब: Cloud Run पर फ़्रंटएंड क्लाइंट डेवलप करने के लिए, Google Antigravity का इस्तेमाल करें. साथ ही, इसे सीधे अपने लाइव एजेंट रनटाइम बैकएंड एंडपॉइंट से कनेक्ट करें.

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रेफ़रंस