Bài phát biểu khai mạc Next '26: Nền tảng của trí tuệ hợp nhất

1. Giới thiệu

Chào mừng bạn đến với lớp học lập trình "Fabric of Unified Intelligence"! Lớp học lập trình này là một phần của bản minh hoạ bài phát biểu quan trọng tại sự kiện Google Cloud Next '26.

Trong phòng thí nghiệm này, bạn sẽ khám phá cách sử dụng Gemini Enterprise để điều phối nhiều tác nhân được triển khai trên Cloud Run, chia sẻ ngữ cảnh để chuyển giao liền mạch và đơn giản hoá quy trình làm việc.

Giả sử bạn là một nhà quản lý sản phẩm tại "Organic Living", một thương hiệu nội thất hiện đại hư cấu. Bạn muốn ra mắt một dòng sản phẩm mới, nhưng quy trình nghiên cứu thị trường và thiết kế tiêu chuẩn mất quá nhiều thời gian. Trong phòng thí nghiệm này, bạn sẽ triển khai một nhóm tác nhân AI để tự động hoá và tăng tốc quy trình này:

  • Product Strategy Agent (Tác nhân chiến lược sản phẩm): Tinh chỉnh các khái niệm về sản phẩm dựa trên dữ liệu thị trường.
  • Nhân viên nghiên cứu thị trường: Phân tích xu hướng và ý kiến phản hồi của khách hàng.
  • Tác nhân điều phối: Điều phối quy trình làm việc giữa các tác nhân khác.
  • Dev Agent: Chuyển kế hoạch thành hành động bằng cách tạo phiếu yêu cầu và mã dàn khung.

Khi kết thúc lớp học này, bạn sẽ có một hệ thống đa tác nhân hoạt động được triển khai trên Cloud Run và được điều phối bằng Gemini Enterprise, cho thấy sức mạnh của trí tuệ hợp nhất.

Điều kiện tiên quyết

  • Hiểu biết cơ bản về Google Cloud Console và gcloud CLI.

Bạn sẽ thực hiện

  • Triển khai một hệ thống đa tác nhân trên Cloud Run.
  • Đăng ký tác nhân của bạn với Gemini Enterprise.
  • Thông qua Gemini Enterprise, bạn sẽ thực hiện các quy trình làm việc để:
    • Phân tích dữ liệu và tạo thông tin chi tiết từ dữ liệu của bạn.
    • Tạo video cho sản phẩm của bạn bằng Veo.
    • Đưa ra các yêu cầu để Nhóm phát triển cập nhật trang web dựa trên thông tin chi tiết.

Bạn cần có

  • Một trình duyệt web như Chrome.
  • Tài khoản Google

2. Thiết lập môi trường

Thiết lập dự án

Tạo một dự án trên Google Cloud

  1. Trong Google Cloud Console, trên trang chọn dự án, hãy chọn hoặc tạo một dự án trên Google Cloud.
  2. Đảm bảo rằng bạn đã bật tính năng thanh toán cho dự án trên Cloud. Tìm hiểu cách kiểm tra xem tính năng thanh toán có được bật trên một dự án hay không.

Kích hoạt Cloud Shell

Cloud Shell là một môi trường dòng lệnh chạy trong Google Cloud và được tải sẵn các công cụ cần thiết.

  1. Nhấp vào Kích hoạt Cloud Shell ở đầu bảng điều khiển Cloud.
  2. Sau khi kết nối với Cloud Shell, hãy xác minh thông tin xác thực của bạn:
    gcloud auth list
  3. Xác nhận rằng dự án của bạn đã được định cấu hình:
    gcloud config get project
  4. Nếu dự án của bạn không được thiết lập như mong đợi, hãy thiết lập dự án:
    export PROJECT_ID=<YOUR_PROJECT_ID>
gcloud config set project $PROJECT_ID

Khởi động tệp biến môi trường

Để đảm bảo các biến môi trường của bạn được giữ lại nếu phiên Cloud Shell bị ngắt kết nối, bạn sẽ lưu các biến đó vào một tệp và lấy nguồn khi cần.

  1. Trong Cloud Shell, hãy tạo tệp và thêm Mã dự án vào tệp đó:
    echo "export PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project)" > ~/lab_env.sh
source ~/lab_env.sh

Lấy khoá Gemini API từ AI Studio

Tác nhân nghiên cứu thị trường bao bọc Gemini Deep Research Interactions API. Công cụ deep_research gọi Gemini Deep Research Interactions API. API này hiện chỉ có sẵn thông qua điểm cuối AI Studio. Thao tác này sẽ tạo một genai.Client riêng biệt bằng vertexai=False và xác thực bằng khoá API được lưu trữ trong biến môi trường GEMINI_API_KEY.

  1. Truy cập vào Google AI Studio.
  2. Đăng nhập bằng Tài khoản Google của bạn.
  3. Nhấp vào Tạo khoá API.
  4. Đặt tên cho khoá là Unified Intelligence Agents.
  5. Trong phần Chọn một dự án đã nhập, hãy chọn dự án của bạn hoặc nhập dự án đó.
  6. Nhấp vào Tạo khoá.
  7. Sao chép khoá API đã tạo trong ngăn chi tiết.
  8. Trong Cloud Shell, hãy lưu khoá này vào tệp môi trường của phòng thí nghiệm (thay thế YOUR_GEMINI_API_KEY bằng khoá thực tế):
    echo "export GEMINI_API_KEY=\"YOUR_GEMINI_API_KEY\"" >> ~/lab_env.sh
source ~/lab_env.sh

Bật API

  1. Trong Cloud Shell, hãy bật các API cần thiết cho bài thực hành này:
    gcloud services enable \
  cloudresourcemanager.googleapis.com \
  aiplatform.googleapis.com \
  storage.googleapis.com \
  run.googleapis.com \
  bigquery.googleapis.com \
  cloudbuild.googleapis.com \
  iam.googleapis.com \
  discoveryengine.googleapis.com \
  geminidataanalytics.googleapis.com \
  cloudaicompanion.googleapis.com \
  secretmanager.googleapis.com

Sao chép Kho lưu trữ

Trước khi có thể thiết lập tập dữ liệu và các tác nhân, bạn cần sao chép kho lưu trữ chứa mã nguồn và tập lệnh dữ liệu.

  1. Trong Cloud Shell, hãy sao chép kho lưu trữ next-26-keynotes:
    cd $HOME
git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/next-26-keynotes.git

3. Cấu hình dữ liệu và tài nguyên

Thiết lập Dữ liệu và tác nhân BigQuery

Trong bước này, bạn sẽ tạo một tập dữ liệu BigQuery, điền dữ liệu giả về kho hàng và doanh số bán đồ nội thất vào tập dữ liệu đó, đồng thời tạo một Data Agent BigQuery để phân tích dữ liệu này.

  1. Trong Cloud Shell, hãy chuyển đến thư mục data:
    cd $HOME/next-26-keynotes/genkey/fabric-unified-intelligence/data
  2. Xác thực bằng thông tin đăng nhập mặc định của ứng dụng, chạy lệnh này và làm theo lời nhắc:
    gcloud auth application-default login
  3. Chạy tập lệnh thiết lập để tạo tập dữ liệu, bảng và khung hiển thị:
    chmod +x setup_bigquery.sh
./setup_bigquery.sh
    Tập lệnh này tạo ra:
    • Tập dữ liệu: unified_intelligence_fabric_demo
    • Bảng: furniture_stock
    • Bảng: furniture_sales
    • Chế độ xem: dead_stock_view
  4. Chạy tập lệnh python để điền dữ liệu mẫu vào các bảng bằng cách sử dụng uv:
    uv run --with google-cloud-bigquery ./populate_tables.py
  5. Tạo Data Agent BigQuery:
    • Chuyển đến BigQuery Agents Hub (Trung tâm tác nhân BigQuery) trong Cloud Console.
    • Trong Agent Catalog (Danh mục tác tử), hãy nhấp vào New Agent (Tác tử mới).
    • Đặt Tên nhân viên hỗ trợ thành Unified Intelligence Data Agent.
    • Đặt Nguồn kiến thức thành các bảng trong tập dữ liệu mà bạn vừa tạo (furniture_stock, furniture_sales).
      • Tìm bảng bằng cách nhập furniture.
      • Nhấn phím Return.
      • Chọn 2 bảng (furniture_stock, furniture_sales).
      • Nhấp vào Thêm.
    • Nhấp vào Xuất bản.
    • Khi được nhắc chia sẻ tác nhân, hãy nhấp vào "Huỷ". Bạn sẽ thêm vai trò cho Tài khoản dịch vụ Compute ở bước sau.
  6. Kiểm thử Agent:
    • Trong cuộc trò chuyện thử nghiệm ở bên phải, hãy đặt một câu hỏi như: What are the furniture items with the highest stock?
    • Xác minh rằng hàm này trả về kết quả dựa trên dữ liệu mẫu. Bạn sẽ thấy một bảng trong đầu ra tương tự như bảng này.agent-output
  7. Lưu mã nhận dạng nhân viên hỗ trợ dữ liệu:
    • Ở bên trái màn hình, bạn sẽ thấy mã nhận dạng của tác nhân mà bạn vừa tạo. Biểu tượng này sẽ có dạng agent_ba43c386-ae82-45e0-a2b5-1928440f0926.
    agent-id
    • Sao chép mã nhận dạng.
    • Chạy lệnh sau trong Cloud Shell để lưu tệp này, thay thế YOUR_AGENT_ID bằng mã nhận dạng thực tế:
    echo "export BQ_DATA_AGENT_ID=YOUR_AGENT_ID" >> ~/lab_env.sh
source ~/lab_env.sh

Tạo thư mục dùng chung

Trong bước này, bạn sẽ tạo một thư mục trong Google Drive và chia sẻ thư mục đó với tài khoản dịch vụ Cloud Run. Thư mục này sẽ được các nhân viên hỗ trợ dùng để lưu và chia sẻ tệp (chẳng hạn như các yêu cầu được tạo).

  1. Chuyển đến Google Drive.
  2. Nhấp vào Mới > Thư mục mới, đặt tên là Unified Intelligence Lab rồi nhấp vào Tạo.
  3. Nhấp chuột phải vào thư mục mới tạo rồi chọn Chia sẻ > Chia sẻ.
  4. Trong Cloud Shell, hãy chạy lệnh sau để lấy địa chỉ email của tài khoản dịch vụ Compute Engine mặc định:
    PROJECT_NUMBER=$(gcloud projects describe $(gcloud config get-value project) --format="value(projectNumber)")
echo "${PROJECT_NUMBER}-compute@developer.gserviceaccount.com"
  5. Sao chép địa chỉ email trong đầu ra.
  6. Trong hộp thoại chia sẻ trên Google Drive, hãy thêm địa chỉ email này.
  7. Đặt vai trò thành Người chỉnh sửa.
  8. Mở thư mục rồi sao chép mã nhận dạng trong URL. URL sẽ có dạng như https://drive.google.com/drive/folders/YOUR_FOLDER_ID. Sao chép chuỗi chữ và số ở cuối URL, xuất hiện sau /folders/.
  9. Trong Cloud Shell, hãy lưu mã nhận dạng này vào tệp môi trường phòng thí nghiệm của bạn (thay thế YOUR_FOLDER_ID bằng mã nhận dạng thực tế của bạn):
    echo "export GOOGLE_DRIVE_FOLDER_ID=YOUR_FOLDER_ID" >> ~/lab_env.sh
source ~/lab_env.sh

Tạo vùng lưu trữ GCS

Trong Cloud Shell, hãy chạy các lệnh sau để tạo bộ chứa GCS cho các cấu phần phần mềm/tác vụ, video chiến dịch và nhật ký:

gcloud storage buckets create gs://$(gcloud config get-value project)-artifacts --location=us-central1
gcloud storage buckets create gs://$(gcloud config get-value project)-videos --location=us-central1
gcloud storage buckets create gs://$(gcloud config get-value project)-logs --location=us-central1

Đặt nhóm video ở chế độ công khai

Để cho phép trang web truy cập vào video, hãy đặt chế độ công khai cho nhóm video:

gcloud storage buckets add-iam-policy-binding gs://$(gcloud config get-value project)-videos --member=allUsers --role=roles/storage.objectViewer

Cấp vai trò IAM

Trong phần này, bạn sẽ cấp vai trò IAM cho người dùng và một số tài khoản dịch vụ/tác nhân.

Cấp vai trò cho người dùng

Để sử dụng các tính năng của Discovery Engine (Tìm kiếm và trò chuyện), hãy chạy các lệnh sau trong Cloud Shell để cấp vai trò Người dùng Discovery Engine cho tài khoản người dùng của bạn:

source ~/lab_env.sh

echo "export USER_ACCOUNT=$(gcloud config get-value account)" >> ~/lab_env.sh
source ~/lab_env.sh

gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \
  --member="user:$USER_ACCOUNT" \
  --role="roles/discoveryengine.user"

Cấp vai trò cho tài khoản dịch vụ Compute Engine

Trong Cloud Shell, hãy chạy các lệnh sau để cấp vai trò cho tài khoản dịch vụ Compute Engine:

source ~/lab_env.sh

PROJECT_NUMBER=$(gcloud projects describe $PROJECT_ID --format="value(projectNumber)")
echo "export PROJECT_NUMBER=${PROJECT_NUMBER}" >> ~/lab_env.sh
echo "export COMPUTE_SA=\"${PROJECT_NUMBER}-compute@developer.gserviceaccount.com\"" >> ~/lab_env.sh
source ~/lab_env.sh

gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \
  --member="serviceAccount:$COMPUTE_SA" \
  --role="roles/storage.objectAdmin"

gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \
  --member="serviceAccount:$COMPUTE_SA" \
  --role="roles/aiplatform.user"

gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \
  --member="serviceAccount:$COMPUTE_SA" \
  --role="roles/cloudtrace.agent"

gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \
  --member="serviceAccount:$COMPUTE_SA" \
  --role="roles/geminidataanalytics.dataAgentUser"

gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \
  --member="serviceAccount:$COMPUTE_SA" \
  --role="roles/geminidataanalytics.dataAgentStatelessUser"

gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \
  --member="serviceAccount:$COMPUTE_SA" \
  --role="roles/bigquery.dataViewer"

gcloud iam service-accounts add-iam-policy-binding $COMPUTE_SA \
  --member="serviceAccount:$COMPUTE_SA" \
  --role="roles/iam.serviceAccountTokenCreator" \
  --project=$PROJECT_ID

gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \
  --member="serviceAccount:$COMPUTE_SA" \
  --role="roles/cloudbuild.builds.builder"

gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \
  --member="serviceAccount:$COMPUTE_SA" \
  --role="roles/run.invoker"

gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \
  --member="serviceAccount:$COMPUTE_SA" \
  --role="roles/secretmanager.secretAccessor"

Cấp vai trò cho tài khoản dịch vụ của Công cụ khám phá

Trong Cloud Shell, hãy chạy các lệnh sau để cấp vai trò cho Tài khoản dịch vụ Discovery Engine:

source ~/lab_env.sh

echo "export DISCOVERY_ENGINE_SA=\"service-\${PROJECT_NUMBER}@gcp-sa-discoveryengine.iam.gserviceaccount.com\"" >> ~/lab_env.sh
source ~/lab_env.sh

gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \
  --member="serviceAccount:$DISCOVERY_ENGINE_SA" \
  --role="roles/run.invoker"

gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \
  --member="serviceAccount:$DISCOVERY_ENGINE_SA" \
  --role="roles/aiplatform.user"

Cấp vai trò cho tác nhân dịch vụ AI Platform Reasoning Engine

Trong Cloud Shell, hãy chạy các lệnh sau để cấp vai trò cho AI Platform Reasoning Engine Service Agent:

source ~/lab_env.sh

echo "export AI_PLATFORM_RE_SA=\"service-\${PROJECT_NUMBER}@gcp-sa-aiplatform-re.iam.gserviceaccount.com\"" >> ~/lab_env.sh
source ~/lab_env.sh

gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \
  --member="serviceAccount:$AI_PLATFORM_RE_SA" \
  --role="roles/storage.objectViewer"

4. Định cấu hình và triển khai các tác nhân

Định cấu hình và triển khai tất cả các tác nhân tuỳ chỉnh cần thiết cho lớp học lập trình này.

Định cấu hình và triển khai Product Strategy Agent

Trong bước này, bạn sẽ triển khai Product Strategy Agent (Tác nhân chiến lược sản phẩm) cho Cloud Run và đăng ký tác nhân này với ứng dụng Gemini Enterprise. Tác nhân này chịu trách nhiệm tinh chỉnh các khái niệm về sản phẩm dựa trên dữ liệu thị trường.

Điều kiện tiên quyết

Nhưng trước tiên, bạn sẽ định cấu hình các biến môi trường cho Nhân viên chiến lược sản phẩm.

  1. Trong Cloud Shell, hãy chuyển đến thư mục Product Strategy Agent:
    cd $HOME/next-26-keynotes/genkey/fabric-unified-intelligence/agents/product-strategy
  2. Chạy lệnh sau để sao chép tệp .env.sample vào .env:
    cp .env.sample .env
  3. Trong Cloud Shell, hãy chạy các lệnh sau để điền thông tin dự án vào tệp .env:
    source ~/lab_env.sh
sed -i "s/YOUR_PROJECT_ID/${PROJECT_ID}/" .env
sed -i "s/YOUR_VEO_GCS_BUCKET/${PROJECT_ID}-videos/" .env
sed -i "s/YOUR_GOOGLE_DRIVE_FOLDER_ID/${GOOGLE_DRIVE_FOLDER_ID}/" .env
sed -i "s/YOUR_LOGS_BUCKET_NAME/${PROJECT_ID}-logs/" .env

Triển khai Product Strategy Agent

  1. Triển khai lên Cloud Run Giờ đây, trong Cloud Shell, hãy triển khai tác nhân lên Cloud Run. Kho lưu trữ này có một Makefile giúp đơn giản hoá quy trình này:
    make deploy
    Sau khi triển khai, bạn sẽ nhận được một URL cho Product Strategy Agent.
  2. Trong Cloud Shell, hãy chạy lệnh sau để lấy URL của dịch vụ đã triển khai và lưu URL đó vào tệp môi trường của phòng thực hành:
    source ~/lab_env.sh
PRODUCT_STRATEGY_URL=$(gcloud run services describe product-strategy --region us-central1 --format 'value(status.url)')
echo "export PRODUCT_STRATEGY_URL=\"${PRODUCT_STRATEGY_URL}\"" >> ~/lab_env.sh
source ~/lab_env.sh

Định cấu hình và triển khai tác nhân nghiên cứu thị trường

Trong bước này, bạn sẽ triển khai Tác nhân nghiên cứu thị trường vào Cloud Run và đăng ký tác nhân đó vào ứng dụng Gemini Enterprise. Tác nhân này phân tích các xu hướng và ý kiến phản hồi của khách hàng.

Điều kiện tiên quyết

Nhưng trước tiên, bạn sẽ định cấu hình các biến môi trường cho Market Research Agent, bao gồm cả khoá API cho công cụ Deep Research.

  1. Trong Cloud Shell, hãy chuyển đến thư mục market-research:
    cd $HOME/next-26-keynotes/genkey/fabric-unified-intelligence/agents/market-research
  2. Chạy lệnh sau để sao chép tệp .env.sample vào .env:
    cp .env.sample .env
  3. Trong Cloud Shell, hãy chạy các lệnh sau để điền thông tin dự án vào tệp .env:
    source ~/lab_env.sh
sed -i "s/YOUR_PROJECT_ID/${PROJECT_ID}/" .env
sed -i "s/YOUR_LOGS_BUCKET_NAME/${PROJECT_ID}-logs/" .env

Tạo khoá bí mật

Biến GEMINI_API_KEY được lưu trữ trong Secret Manager và được gắn vào bản sửa đổi Cloud Run tại thời điểm triển khai.

  1. Trong Cloud Shell, hãy thêm GEMINI_API_KEY vào tệp .env:
    source ~/lab_env.sh
echo "GEMINI_API_KEY=${GEMINI_API_KEY}" >> .env
  2. Chạy lệnh sau để đẩy các giá trị bí mật từ .env cục bộ của bạn lên Secret Manager:
    make create-secrets
  3. Chạy lệnh sau để cấp quyền truy cập cho Cloud Run vào khoá bí mật:
    make grant-secret-access

Triển khai Market Research Agent lên Cloud Run

  1. Trong Cloud Shell, hãy triển khai tác nhân bằng cách sử dụng Makefile:
    make deploy
    Sau khi triển khai, bạn sẽ nhận được một URL cho Market Research Agent.
  2. Trong Cloud Shell, hãy chạy lệnh sau để lấy URL của dịch vụ đã triển khai và lưu URL đó vào tệp môi trường của phòng thực hành:
    source ~/lab_env.sh
MARKET_RESEARCH_URL=$(gcloud run services describe market-research --region us-central1 --format 'value(status.url)')
echo "export MARKET_RESEARCH_URL=\"${MARKET_RESEARCH_URL}\"" >> ~/lab_env.sh
source ~/lab_env.sh

Định cấu hình và triển khai tác nhân Orchestrator

Trong bước này, bạn sẽ triển khai Tác nhân điều phối lên Cloud Run và đăng ký tác nhân này với ứng dụng Gemini Enterprise. Tác nhân này sẽ điều phối quy trình làm việc giữa các tác nhân khác.

Điều kiện tiên quyết

Nhưng trước tiên, bạn sẽ định cấu hình các biến môi trường cho Orchestrator Agent. Bạn cần biết URL của các tác nhân Chiến lược sản phẩm và Nghiên cứu thị trường mà bạn đã triển khai ở các bước trước.

  1. Trong Cloud Shell, hãy chuyển đến thư mục orchestrator:
    cd $HOME/next-26-keynotes/genkey/fabric-unified-intelligence/agents/orchestrator
  2. Chạy lệnh sau để sao chép tệp .env.sample vào .env:
    cp .env.sample .env
  3. Trong Cloud Shell, hãy chạy các lệnh sau để điền thông tin dự án và cấu hình BigQuery Data Agent vào tệp .env:
    source ~/lab_env.sh
sed -i "s/YOUR_PROJECT_ID/${PROJECT_ID}/" .env
sed -i "s|http://localhost:8002|${MARKET_RESEARCH_URL}|" .env
sed -i "s|http://localhost:8001|${PRODUCT_STRATEGY_URL}|" .env
sed -i "s/YOUR_BQ_DATA_AGENT_PROJECT/${PROJECT_ID}/" .env
sed -i "s/YOUR_BQ_DATA_AGENT_ID/${BQ_DATA_AGENT_ID}/" .env
sed -i "s/YOUR_LOGS_BUCKET_NAME/${PROJECT_ID}-logs/" .env

Triển khai Orchestrator Agent

  1. Trong Cloud Shell, hãy triển khai tác nhân Orchestrator bằng cách sử dụng Makefile:
    make deploy

Sau khi triển khai, bạn sẽ nhận được một URL cho Orchestrator Agent.

  1. Trong Cloud Shell, hãy chạy lệnh sau để lấy URL của dịch vụ đã triển khai và lưu URL đó vào tệp môi trường của phòng thực hành:
    source ~/lab_env.sh
ORCHESTRATOR_URL=$(gcloud run services describe orchestrator --region us-central1 --format 'value(status.url)')
echo "export ORCHESTRATOR_URL=\"${ORCHESTRATOR_URL}\"" >> ~/lab_env.sh
source ~/lab_env.sh

Định cấu hình và triển khai Dev Agent

Trong bước này, bạn sẽ triển khai Dev Agent vào Cloud Run và đăng ký tác nhân này với ứng dụng Gemini Enterprise. Tác nhân này sẽ chuyển kế hoạch thành hành động bằng cách tạo các tác vụ và mã giàn giáo. Dev Agent có thể tích hợp với Jira để tạo phiếu yêu cầu hỗ trợ và đó là những gì xuất hiện trong bản minh họa chính. Tuy nhiên, đối với lớp học lập trình này, chúng ta sẽ bỏ qua việc tích hợp Jira và để tác nhân lưu các việc cần làm vào Google Cloud Storage.

Điều kiện tiên quyết

Nhưng trước tiên, bạn sẽ định cấu hình các biến môi trường cho Dev Agent.

  1. Trong Cloud Shell, hãy chuyển đến thư mục dev-agent:
    cd $HOME/next-26-keynotes/genkey/fabric-unified-intelligence/agents/dev-agent
  2. Chạy lệnh sau để sao chép tệp .env.sample vào .env:
    cp .env.sample .env
  3. Trong Cloud Shell, hãy chạy các lệnh sau để điền thông tin dự án vào tệp .env:
    source ~/lab_env.sh
sed -i "s/YOUR_PROJECT_ID/${PROJECT_ID}/" .env
sed -i "s/YOUR_ASSET_BUCKET_NAME/${PROJECT_ID}-artifacts/" .env
sed -i "s/YOUR_VEO_GCS_BUCKET/${PROJECT_ID}-videos/" .env
sed -i "s/YOUR_LOGS_BUCKET_NAME/${PROJECT_ID}-logs/" .env

Triển khai Dev Agent

  1. Trong Cloud Shell, hãy triển khai tác nhân Dev bằng cách sử dụng Makefile:
    make deploy

Sau khi triển khai, bạn sẽ nhận được một URL cho Dev Agent.

  1. Trong Cloud Shell, hãy chạy lệnh sau để lấy URL của dịch vụ đã triển khai và lưu URL đó vào tệp môi trường của phòng thực hành:
    source ~/lab_env.sh
DEV_AGENT_URL=$(gcloud run services describe dev-agent --region us-central1 --format 'value(status.url)')
echo "export DEV_AGENT_URL=\"${DEV_AGENT_URL}\"" >> ~/lab_env.sh
source ~/lab_env.sh

5. Thiết lập Gemini Enterprise và đăng ký các tác nhân

Trong lớp học lập trình này, chúng ta sẽ sử dụng Gemini Enterprise để đăng ký và quản lý các tác nhân, cho phép các tác nhân tương tác với Workspace và các hệ thống doanh nghiệp khác, đồng thời cung cấp các tác nhân này cho người dùng tương tác.

Bạn cần đăng ký dùng thử Gemini Enterprise Plus để tham gia lớp học lập trình này. Bạn cũng sẽ tạo một Ứng dụng mà bạn sẽ dùng để đăng ký các Agent.

Đăng ký dùng thử Gemini Enterprise

Vì chúng tôi đã bật Discovery Engine API, nên bạn không cần phải bắt đầu dùng thử một cách rõ ràng. Thay vào đó, bạn sẽ thấy một nút khác để tạo ứng dụng đầu tiên.

  1. Chuyển đến trang Gemini Enterprise trong Google Cloud Console.
  2. Bạn sẽ thấy màn hình chào mừng. Nhấp vào "Tạo ứng dụng đầu tiên của bạn".gemini-enterprise-app

Tạo ứng dụng

  1. Nhập n26-unified cho tên ứng dụng. Lưu ý biểu ngữ dùng thử miễn phí xuất hiện trên màn hình.biểu ngữ dùng thử
  2. Để các trường khác ở chế độ mặc định rồi nhấp vào "Tạo".
  3. Bạn sẽ thấy màn hình chào mừng. Nhấp vào đường liên kết Xem trước.gemini-enterprise-app-preview
  4. Một cửa sổ mới sẽ bật lên cùng với ứng dụng web Gemini Enterprise. Ghi lại URL ở đầu màn hình trong thanh URL. Bạn sẽ cần URL này trong các phần sau để truy cập vào ứng dụng. Biểu tượng này sẽ có dạng như https://vertexaisearch.cloud.google.com/home/cid/ebb52d4a-b33b-4007-a180-91d02fa124e1.gemini-enterprise-web-app

Đăng ký nhân viên hỗ trợ tuỳ chỉnh

Để Gemini Enterprise có thể sử dụng Tác nhân của bạn, bạn cần đăng ký tác nhân đó với một Ứng dụng Gemini Enterprise. Bạn có thể đăng ký các tác nhân tuỳ chỉnh được triển khai cho Cloud Run bằng chế độ tích hợp A2A (Tác nhân với tác nhân).

  1. Trong một cửa sổ riêng trên bảng điều khiển, hãy chuyển đến màn hình Các ứng dụng Gemini Enterprise
  2. Nhấp vào ứng dụng có tên n26-unified
  3. Trong bảng điều hướng bên trái, hãy nhấp vào Agents (Nhân viên hỗ trợ)

Đăng ký Product Strategy Agent

  1. Lấy thẻ tác nhân, trong Cloud Shell, hãy chạy lệnh sau:
    source ~/lab_env.sh
TOKEN=$(gcloud auth print-identity-token)  
curl  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer ${TOKEN}" $PRODUCT_STRATEGY_URL/.well-known/agent-card.json  | jq
  2. Nhấp vào + Thêm nhân viên hỗ trợ
  3. Nhấp vào Custom agent via A2A (Nhân viên hỗ trợ tuỳ chỉnh qua A2A)
  4. Dán JSON của Thẻ đại lý từ bước trước vào hộp văn bản.
  5. Nhấp vào Xem trước thông tin chi tiết về nhân viên hỗ trợ.
  6. Nhấp vào Tiếp theo
  7. Nhấp vào Bỏ qua và hoàn tất để uỷ quyền cho Nhân viên hỗ trợ.
  8. Trên thẻ Quyền của người dùng, hãy cấp vai trò Người dùng là nhân viên hỗ trợ cho Tất cả người dùng.
  9. Nhấp vào Lưu.

Đăng ký Tác nhân nghiên cứu thị trường bằng Ứng dụng Gemini Enterprise

  1. Lấy thẻ tác nhân, trong Cloud Shell, hãy chạy lệnh sau:
    source ~/lab_env.sh
TOKEN=$(gcloud auth print-identity-token)  
curl  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer ${TOKEN}" $MARKET_RESEARCH_URL/.well-known/agent-card.json  | jq
  2. Nhấp vào + Thêm nhân viên hỗ trợ
  3. Nhấp vào Custom agent via A2A (Nhân viên hỗ trợ tuỳ chỉnh qua A2A)
  4. Dán JSON của Thẻ đại lý từ bước trước vào hộp văn bản.
  5. Nhấp vào Xem trước thông tin chi tiết về nhân viên hỗ trợ.
  6. Nhấp vào Tiếp theo
  7. Nhấp vào Bỏ qua và hoàn tất để uỷ quyền cho Nhân viên hỗ trợ.
  8. Trên thẻ Quyền của người dùng, hãy cấp vai trò Người dùng là nhân viên hỗ trợ cho Tất cả người dùng.
  9. Nhấp vào Lưu.

Đăng ký Orchestrator Agent

  1. Lấy thẻ tác nhân, trong Cloud Shell, hãy chạy lệnh sau:
    source ~/lab_env.sh
TOKEN=$(gcloud auth print-identity-token)  
curl  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer ${TOKEN}" $ORCHESTRATOR_URL/.well-known/agent-card.json  | jq
  2. Nhấp vào + Thêm nhân viên hỗ trợ
  3. Nhấp vào Custom agent via A2A (Nhân viên hỗ trợ tuỳ chỉnh qua A2A)
  4. Dán JSON của Thẻ đại lý từ bước trước vào hộp văn bản.
  5. Nhấp vào Xem trước thông tin chi tiết về nhân viên hỗ trợ.
  6. Nhấp vào Tiếp theo
  7. Nhấp vào Bỏ qua và hoàn tất để uỷ quyền cho Nhân viên hỗ trợ.
  8. Trên thẻ Quyền của người dùng, hãy cấp vai trò Người dùng là nhân viên hỗ trợ cho Tất cả người dùng.
  9. Nhấp vào Lưu.

Đăng ký Dev Agent

  1. Lấy thẻ tác nhân, trong Cloud Shell, hãy chạy lệnh sau:
    source ~/lab_env.sh
TOKEN=$(gcloud auth print-identity-token)  
curl  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer ${TOKEN}" $DEV_AGENT_URL/.well-known/agent-card.json  | jq
  2. Nhấp vào + Thêm nhân viên hỗ trợ
  3. Nhấp vào Custom agent via A2A (Nhân viên hỗ trợ tuỳ chỉnh qua A2A)
  4. Dán JSON của Thẻ đại lý từ bước trước vào hộp văn bản.
  5. Nhấp vào Xem trước thông tin chi tiết về nhân viên hỗ trợ.
  6. Nhấp vào Tiếp theo
  7. Nhấp vào Bỏ qua và hoàn tất để uỷ quyền cho Nhân viên hỗ trợ.
  8. Trên thẻ Quyền của người dùng, hãy cấp vai trò Người dùng là nhân viên hỗ trợ cho Tất cả người dùng.
  9. Nhấp vào Lưu.

6. Giai đoạn 1: Chiến lược và điều phối trong Gemini Enterprise

Trong phần này của lớp học, bạn sẽ đóng vai trò là Phó chủ tịch phụ trách hoạt động kinh doanh tại "Organic Living", chịu trách nhiệm hồi sinh các dòng sản phẩm có doanh số bán hàng đi ngang/sụt giảm.

Để hồi sinh một số dòng sản phẩm ít phổ biến, bạn sẽ yêu cầu trợ lý phân tích các xu hướng, xác định hàng tồn kho không bán được trong kho hàng và điều phối một chiến dịch ra mắt lại. Bạn sẽ thấy cách Gemini Enterprise điều phối nhiều tác nhân để trả lời một câu lệnh phức tạp.

Đây là URL mà bạn đã ghi lại ở Bước 4: Thiết lập Gemini Enterprise và đăng ký Tác nhân. Nếu không có URL, bạn có thể lấy URL bằng cách làm theo các bước sau:

  1. Chuyển đến màn hình Các ứng dụng Gemini Enterprise
  2. Nhấp vào ứng dụng có tên n26-unified
  3. Nhấp vào URL bắt đầu bằng https://vertexaisearch.cloud.google.com

Đưa ra câu lệnh để yêu cầu tác nhân trợ giúp bạn thực hiện việc cần làm

  1. Bắt đầu cuộc trò chuyện mới bằng cách nhập vào hộp trò chuyện trên trang chủ hoặc nhấp vào Cuộc trò chuyện mới trong trình đơn điều hướng bên trái.
  2. Thêm câu lệnh sau:
    Analyze current interior design trends and identify dead stock in our warehouse that matches the trend. Orchestrate a relaunch campaign
  3. Nhấp vào Submit (Gửi) (biểu tượng máy bay giấy) và xem Orchestrator Agent hoạt động.

Quan sát kết quả đầu ra

Chỉ với một câu lệnh đó, nhiều tác nhân sẽ hoàn thành một loạt nhiệm vụ trong vài phút thay vì hàng giờ.

  • Market Research Agent (Tác nhân nghiên cứu thị trường) dựa trên Deep Research, phân tích thông tin mới nhất trên Google Tìm kiếm để tìm ra các xu hướng thiết kế mới nhất.
  • Data Insights Agent kết nối với dữ liệu sản phẩm toàn cầu và đưa kết quả nghiên cứu vào danh mục nội bộ của chúng tôi để xác định những mặt hàng "hàng tồn kho không bán được" (kho hàng có tốc độ thấp) phù hợp với các tiêu chí về xu hướng này.
  • Product Strategy Agent (Đại diện chiến lược sản phẩm) tổng hợp mọi thứ để tạo ra một chiến lược cho chiến dịch ra mắt lại dựa trên nghiên cứu và dữ liệu của các đại diện khác.

Phê duyệt kế hoạch và quan sát kết quả

  1. Phản hồi bằng Yes để phê duyệt kế hoạch
  2. Quan sát kết quả đầu ra
    • Bắt đầu bằng thông tin chi tiết từ Market Research Agent và bao gồm một kế hoạch mở rộng, trong đó có việc đổi thương hiệu trang web.
    • Bao gồm dữ liệu được truy xuất từ dữ liệu sản phẩm bằng BigQuery Data Agent mà chúng ta đã thiết lập trước đó.
    • Hãy lưu ý đến các nguồn ở cuối kết quả để bạn tin tưởng vào thông tin phân tích và đề xuất.

Tạo video dựa trên phong cách Organic Living mới

  1. Trong cuộc trò chuyện, hãy yêu cầu Product Strategy Agent tạo video. Bắt đầu bằng cách nhập @Product rồi chọn Product Strategy Agent (Đại lý chiến lược sản phẩm) trong danh sách.
  2. Thêm câu lệnh sau:
    generate three videos for the landing page
  3. Gemini sẽ sử dụng Product Strategy Agent để tạo thành phần video và cung cấp URL cho các thành phần đó.

Phối hợp với nhóm phát triển

Trong bản minh hoạ tại sự kiện quan trọng, Trợ lý phát triển đã gửi một thông báo Google Chat cho nhóm phát triển. Tuy nhiên, chúng tôi đã xoá bước đó khỏi lớp học lập trình này vì tài khoản Gmail cá nhân không hỗ trợ webhook đến. Thay vào đó, Dev Agent sẽ tập trung vào việc tạo tác vụ trong Google Cloud Storage.

  1. Trong cuộc trò chuyện, hãy yêu cầu Dev Agent tạo một việc cần làm cho nhóm phát triển. Bắt đầu bằng cách nhập @Dev rồi chọn Dev Agent (Trợ lý phát triển) trong danh sách.
  2. Thêm câu lệnh sau:
    create a task for the dev team to get started on the new product landing page.
  3. Quan sát kết quả. Dev Agent sẽ xác nhận rằng đã tạo một nhiệm vụ và cung cấp Mã nhiệm vụ (ví dụ: TASK-A3F7B2C1). Hãy ghi lại Mã nhiệm vụ này vì bạn sẽ cần đến mã này trong Phần 2.

7. Giai đoạn 2: Xây dựng trong Gemini CLI

Trong hành động này, bạn chuyển sang vai trò nhà phát triển. Bạn được giao nhiệm vụ xây dựng và phát hành trang đích cho chiến dịch mới, tiếp nối nhiệm vụ đã tạo trong Phần 1.

Bạn sẽ sử dụng Gemini CLI để tạo trang web "Organic Living" dựa trên quy cách thiết kế có trong tệp nhiệm vụ. Gemini CLI là một tác nhân AI mã nguồn mở, mang sức mạnh của Gemini đến dòng lệnh. Công cụ này đã được cài đặt sẵn trong môi trường Cloud Shell.

Định cấu hình Gemini CLI

  1. Trong Cloud Shell, hãy tạo một thư mục mới cho dự án trang web của bạn rồi chuyển đến thư mục đó:
    mkdir -p $HOME/website
cd $HOME/website
  2. Sao chép hướng dẫn GEMINI.md và hình ảnh thiết kế từ kho lưu trữ được sao chép vào thư mục làm việc của bạn:
    cp $HOME/next-26-keynotes/genkey/fabric-unified-intelligence/gemini-cli/GEMINI.md .
cp $HOME/next-26-keynotes/genkey/fabric-unified-intelligence/gemini-cli/Organic_Living_Website_Design.png .
  3. Tạo thư mục cấu hình tác nhân và tạo tệp dev-agent.md:
    source ~/lab_env.sh
mkdir -p ~/.gemini/agents
cat > ~/.gemini/agents/dev-agent.md <<EOF
---
kind: remote
name: dev-agent
agent_card_url: ${DEV_AGENT_URL}/.well-known/agent-card.json
description: "Task assistant. Use for: creating/looking up/starting APPDEV tasks."
auth:
  type: google-credentials
---
EOF

Bắt đầu nhắc

  1. Chạy gemini-cli để bắt đầu tương tác:
    source ~/lab_env.sh
gemini
  2. Bạn sẽ được hỏi liệu bạn có tin tưởng các tệp trong thư mục này hay không. Chọn phương án 1. Thư mục tin cậy (trang web).
  3. Nhập auth rồi nhấn phím Return trong dấu nhắc gemini cli.
  4. Chọn Sử dụng khoá Gemini API. Thao tác này sẽ tự động sử dụng biến môi trường GEMINI_API_KEY mà bạn đã tải từ lab_env.sh.
  1. Tại lời nhắc gemini>, hãy cho tác nhân biết rằng bạn muốn thực hiện việc cần làm được tạo trong Phần 1 (thay thế TASK-A3F7B2C1 bằng mã việc cần làm thực tế mà bạn đã ghi lại):
    @dev-agent let me work on TASK-A3F7B2C1
    Tác nhân sẽ tra cứu nhiệm vụ trong GCS, đồng thời cung cấp cho bạn thông tin tổng quan và kế hoạch.
  2. Bây giờ, hãy yêu cầu tác nhân tạo trang web:
    Build and deploy it
    Gemini sẽ đọc tệp GEMINI.md trong thư mục hiện tại và bắt đầu tạo trang web theo các thông số kỹ thuật.
  3. Sau khi quá trình tạo và triển khai hoàn tất, tác nhân sẽ xuất kết quả, bao gồm cả URL của dịch vụ Cloud Run đã triển khai.
  4. Nhấp vào URL được cung cấp để mở trang web mới "Organic Living" trong một thẻ mới và xác minh rằng trang web đó đáp ứng các quy cách thiết kế.

8. Tóm tắt

Trong lớp học lập trình này, bạn đã minh hoạ thành công sức mạnh của "Fabric of Unified Intelligence" bằng cách hoàn tất một quy trình làm việc phức tạp, nhiều bước trên nhiều vai trò và môi trường:

  1. Điều phối Hệ thống đa tác nhân: Trong Gemini Enterprise, bạn đã sử dụng một câu lệnh duy nhất để tương tác với một nhóm tác nhân (Nghiên cứu thị trường, Thông tin chi tiết về dữ liệu và Chiến lược sản phẩm) nhằm phân tích xu hướng, xác định khoảng không quảng cáo và phát triển chiến lược ra mắt lại. Một câu lệnh có thể giúp bạn hoàn thành nhiều việc mà không cần phải hoàn thành từng nhiệm vụ riêng biệt.
  2. Thành phần đa phương tiện được tạo: Bạn đã sử dụng Product Strategy Agent để tạo thành phần video cho dòng sản phẩm mới.
  3. Mô phỏng việc chuyển giao giữa các vai trò: Bạn đã dùng Dev Agent để tạo một nhiệm vụ trong GCS, mô phỏng việc chuyển giao từ nhóm kinh doanh sang nhóm phát triển. Hệ thống duy trì bối cảnh được chia sẻ mà bạn không cần phải chia sẻ trực tiếp.
  4. Xây dựng trang web bằng Gemini CLI: Trong Cloud Shell, bạn đã chuyển sang vai trò nhà phát triển và sử dụng Gemini CLI để xây dựng cũng như triển khai một trang đích dựa trên nhiệm vụ đã tạo ở bước trước và các quy cách thiết kế trong GEMINI.md.

Quy trình này nêu bật cách Gemini Enterprise có thể kết nối nhiều công cụ, nguồn dữ liệu và vai trò để đơn giản hoá các quy trình kinh doanh phức tạp.

9. Dọn dẹp

Phòng thí nghiệm này tạo ra nhiều tài nguyên. Do đó, bạn nên xoá toàn bộ dự án để tránh phải thực hiện bước dọn dẹp kéo dài.

  1. Trong Cloud Shell, hãy chạy lệnh sau để xoá toàn bộ dự án trên đám mây của Google Cloud:
source ~/lab_env.sh
gcloud projects delete "${PROJECT_ID}"

10. Xin chúc mừng

Xin chúc mừng! Bạn đã hoàn thành thành công lớp học lập trình "Fabric of Unified Intelligence".