Planifica viajes con un agente de IA accesible en todo Google Workspace

HTTP

Apps Script

HTTP

1. En la consola de Google Cloud, habilita las APIs de Vertex AI, Places, People, Google Chat, Gmail, Cloud Build, Cloud Functions, Cloud Pub/Sub, Cloud Logging, Artifact Registry, Cloud Run y complementos de Google Workspace.

   Habilitar las API

2. Confirma que habilitarás las APIs en el proyecto de Cloud correcto y, luego, haz clic en Siguiente.

3. Confirma que habilitarás las APIs correctas y, luego, haz clic en Habilitar.

Apps Script

1. En la consola de Google Cloud, habilita las APIs de Vertex AI, Places, People y Google Chat.

   Habilitar las API

2. Confirma que habilitarás las APIs en el proyecto de Cloud correcto y, luego, haz clic en Siguiente.

3. Confirma que habilitarás las APIs correctas y, luego, haz clic en Habilitar.

Python

Ver en GitHub

Apps Script

Ver en GitHub

Python

1. Descarga este repositorio de GitHub

   Descargar

2. En tu entorno de desarrollo local preferido, extrae el archivo descargado y abre el directorio add-ons-samples/python/travel-adk-ai-agent.

   unzip add-ons-samples-main.zip
   cd add-ons-samples-main/python/travel-adk-ai-agent

3. Mueve el archivo de claves JSON credentials.json de la cuenta de servicio que descargaste en los pasos anteriores al directorio del proyecto.

4. En la consola de Google Cloud, ve a Cloud Run:

   Ir a Cloud Run

5. Haz clic en Escribe una función.

6. En la página Crear servicio, configura tu función:

   1. En el campo Nombre del servicio, ingresa travel-concierge-app.
   2. En la lista Región, selecciona la ubicación del proyecto de Cloud que creaste, PROJECT_LOCATION.
   3. En URL del extremo, haz clic en .
   4. En la lista Entorno de ejecución, selecciona la versión más reciente de Python.
   5. En la sección Autenticación, selecciona Permitir acceso público.
   6. En la sección Contenedores, volúmenes, herramientas de redes y seguridad, en Recursos, haz lo siguiente:
      1. En el campo Memoria, selecciona 1 GiB.
      2. En el campo CPU, selecciona 2.
   7. Haz clic en Crear y espera a que Cloud Run cree el servicio. La consola te redireccionará a la pestaña Fuente.

7. En tu entorno de desarrollo local preferido, implementa el código fuente del proyecto:

   gcloud run deploy travel-concierge-app --quiet --source . \
       --region PROJECT_LOCATION  \
       --function adk_ai_agent  \
       --set-env-vars LOCATION=LOCATION,PROJECT_NUMBER=PROJECT_NUMBER,ENGINE_ID=ENGINE_ID,BASE_URL=BASE_URL

   Reemplaza lo siguiente:

   1. PROJECT_LOCATION por la ubicación de la función de Cloud Run que creaste antes.
   2. LOCATION con la ubicación del proyecto de Google Cloud creado en los pasos anteriores, PROJECT_LOCATION.
   3. PROJECT_NUMBER con el número de proyecto del agente de IA del ADK de Travel Concierge implementado en los pasos anteriores.
   4. ENGINE_ID con el ID del motor del agente de IA del ADK de Travel Concierge implementado en los pasos anteriores.
   5. BASE_URL con la URL del extremo que copiaste antes.

Apps Script

Para crear un proyecto de Apps Script y configurarlo para que use tu agente de IA del ADK de Travel Concierge implementado, sigue estos pasos:

1. Haz clic en el siguiente botón para abrir el proyecto de Apps Script del agente de IA del ADK de Travel Concierge.
   Abre el proyecto

2. Haz clic en info_outline Resumen y, luego, en Crear una copia.

3. Asigna un nombre a tu copia del proyecto de Apps Script:

   1. Haz clic en Copia del agente de IA del ADK de Travel Concierge.
   2. En Título del proyecto, escribe Travel Concierge ADK AI Agent.
   3. Haga clic en Cambiar nombre.

4. En tu proyecto de Apps Script, haz clic en Editor y mueve el archivo VertexAi.gs hacia arriba hasta que quede sobre el archivo AgentHandler.gs con la acción de archivo Mover archivo hacia arriba.

5. En tu proyecto de Apps Script, haz clic en Configuración del proyecto, luego en Editar propiedades de la secuencia de comandos y, por último, en Agregar propiedad de la secuencia de comandos para agregar las siguientes propiedades de la secuencia de comandos:

6. ENGINE_ID con el ID del motor del agente de IA del ADK de Travel Concierge implementado en los pasos anteriores, ENGINE_ID.

7. LOCATION con la ubicación del proyecto de Google Cloud creado en los pasos anteriores, PROJECT_LOCATION.

8. PROJECT_NUMBER con el número de proyecto del agente de IA del ADK de Travel Concierge implementado en los pasos anteriores, PROJECT_NUMBER.

9. SERVICE_ACCOUNT_KEY con la clave JSON de la cuenta de servicio que se descargó en los pasos anteriores, como { ... }.

10. Haz clic en Guardar las propiedades de las secuencias de comandos.

11. En tu proyecto de Apps Script, haz clic en Configuración del proyecto.

12. En Proyecto de Google Cloud, haz clic en Cambiar proyecto.

13. En Número de proyecto de GCP, pega el número de proyecto del agente de IA del ADK de Travel Concierge que implementaste en los pasos anteriores, PROJECT_NUMBER.

14. Haz clic en Establecer el proyecto. Ahora, el proyecto de Cloud y el proyecto de Apps Script están conectados.

Python

Usa una implementación de complemento de Google Workspace para instalar el proyecto de ejemplo en todas las aplicaciones de Google Workspace (excepto Google Chat) y habilitar las pruebas.

1. En tu entorno de desarrollo local preferido, abre el archivo deployment.json del código fuente del proyecto y reemplaza todas las ocurrencias de $BASE_URL por el valor de BASE_URL, la URL del extremo que copiaste en los pasos anteriores.

2. Crea una implementación de complemento de Google Workspace llamada travel-concierge-addon:

   gcloud workspace-add-ons deployments create travel-concierge-addon \
       --deployment-file=deployment.json

3. Instala la implementación del complemento de Google Workspace:

   gcloud workspace-add-ons deployments install travel-concierge-addon

Apps Script

Instala el proyecto de Apps Script en todas las aplicaciones de Google Workspace (excepto Google Chat) para habilitar las pruebas.

1. En tu proyecto de Apps Script, haz clic en Implementar > Implementaciones de prueba y, luego, en Instalar.

Python

Instala el proyecto de muestra en Chat con la URL del extremo para habilitar las pruebas.

1. En la consola, busca Google Chat API, haz clic en API de Google Chat, luego en Administrar y, por último, en Configuración.

   Ir a la página de configuración de la API de Google Chat

2. Configura la app de Chat:

   1. En el campo Nombre de la app, ingresa Travel ADK AI Agent.
   2. En el campo URL del avatar, ingresa https://goo.gle/3SfMkjb.
   3. En el campo Descripción, ingresa Travel ADK AI Agent.
   4. En Configuración de la conexión, selecciona URL del extremo HTTP.
   5. En Activadores, selecciona Usar una URL de extremo HTTP común para todos los activadores.
   6. En el campo URL del extremo HTTP, pega la URL del extremo que copiaste anteriormente, BASE_URL.
   7. Registra un comando rápido que usa la app de Chat completamente implementada:
      1. En Comandos, haz clic en Agregar un comando.
      2. En ID de comando, escribe 1.
      3. En Descripción, escribe Reset session.
      4. En Tipo de comando, selecciona Comando rápido.
      5. En Nombre, escribe Reset session.
      6. Haz clic en Listo. El comando rápido se registrará y aparecerá en la lista.
   8. En Visibilidad, selecciona Hacer que esta app de Chat esté disponible para personas y grupos específicos de Tu dominio de Workspace y escribe tu dirección de correo electrónico.
   9. En Registros, selecciona Registrar errores en Logging.
   10. Haz clic en Guardar.

Apps Script

Instala el proyecto de Apps Script en Chat con el ID de implementación principal para habilitar las pruebas.

1. En tu proyecto de Apps Script, haz clic en Implementar > Implementaciones de prueba y, luego, en Copiar en ID de implementación principal.

2. En la consola, busca Google Chat API, haz clic en API de Google Chat, luego en Administrar y, por último, en Configuración.

   Ir a la página de configuración de la API de Google Chat

3. Configura la app de Chat:

   1. En el campo Nombre de la app, ingresa Travel ADK AI Agent.
   2. En el campo URL del avatar, ingresa https://goo.gle/3SfMkjb.
   3. En el campo Descripción, ingresa Travel ADK AI Agent.
   4. En Configuración de conexión, selecciona Apps Script.
   5. En el campo ID de implementación, pega el ID de implementación principal que copiaste antes.
   6. Registra un comando rápido que usa la app de Chat completamente implementada:
      1. En Comandos, haz clic en Agregar un comando.
      2. En ID de comando, escribe 1.
      3. En Descripción, escribe Reset session.
      4. En Tipo de comando, selecciona Comando rápido.
      5. En Nombre, escribe Reset session.
      6. Haz clic en Listo. El comando rápido se registrará y aparecerá en la lista.
   7. En Visibilidad, selecciona Hacer que esta app de Chat esté disponible para personas y grupos específicos de Tu dominio de Workspace y escribe tu dirección de correo electrónico.
   8. En Registros, selecciona Registrar errores en Logging.
   9. Haz clic en Guardar.

HTTP

En las aplicaciones de Google Workspace que no son Chat, el agente de IA tiene las siguientes limitaciones:

• Es síncrono: Las barras laterales solo se pueden actualizar en respuesta a las interacciones del usuario, por lo que las respuestas del agente de IA se muestran solo después de que se completan (no se transmiten).

• Puede agotarse el tiempo de espera: Se agota el tiempo de espera de las actualizaciones de la barra lateral cuando tardan más de unos minutos en completarse.

Estas limitaciones no existen en Chat.

Apps Script

En todas las aplicaciones de Google Workspace, el agente de IA llama a las APIs de REST de Vertex AI con UrlFetchApp, lo que genera las siguientes limitaciones:

• Es síncrono: Las respuestas del agente de IA se muestran solo después de que se completan (sin transmisión).

• Se puede agotar el tiempo de espera: Se agota el tiempo de espera de las solicitudes del agente de IA cuando tardan más de un minuto en completarse.

Python

• main.py: Define la lógica principal de las IU y las interacciones del usuario (controladores de eventos de Google Workspace). Una extensión típica sería habilitar los documentos de Drive como función de contexto para la aplicación de Drive, de manera similar a lo que se hace con los mensajes de Gmail para la aplicación de Gmail.

• vertex_ai.py: Administra las sesiones, las respuestas y los errores del agente de IA, y define interfaces específicas de Vertex AI para implementar la compatibilidad con las interacciones del agente y la renderización de respuestas. Las extensiones típicas serían agregar compatibilidad con varias sesiones para conversaciones de usuarios independientes y otras plataformas de administración de agentes de IA.

• agent_handler.py: Implementa interfaces específicas de Vertex AI definidas en vertex_ai.py en los casos específicos de aplicaciones de chat y que no son de chat. Una extensión típica sería agregar botones para que los usuarios envíen comentarios sobre las respuestas de los agentes de IA.

• google_workspace.py: Implementa interacciones de la plataforma de administración de agentes que no son de IA con llamadas a la API. En este ejemplo, solo se usan las APIs de Google Workspace para recopilar detalles del contexto y realizar acciones. Una extensión típica sería agregar funciones para recuperar datos de la empresa desde el Calendario de Google o un sistema de administración de relaciones con clientes (CRM).

• travel_agent_ui_render.gs: Implementa renderizaciones de respuestas específicas del asistente de viajes para los subagentes y las aplicaciones de Workspace. Las extensiones típicas consistirían en agregar compatibilidad con nuevas renderizaciones de respuestas para mostrar gráficamente las opciones de vuelos y otros agentes de IA.

Apps Script

• Code.gs: Define las principales IU y la lógica de interacciones del usuario (controladores de eventos de Google Workspace). Una extensión típica sería habilitar los documentos de Drive como función de contexto para la aplicación de Drive, de manera similar a lo que se hace con los mensajes de Gmail para la aplicación de Gmail.

• VertexAi.gs: Administra las sesiones, las respuestas y los errores del agente de IA, y define interfaces específicas de Vertex AI que se deben implementar para admitir las interacciones del agente y la renderización de respuestas. Las extensiones típicas serían agregar compatibilidad con varias sesiones para conversaciones de usuarios independientes y otras plataformas de administración de agentes de IA.

• AgentHandler.gs: Implementa interfaces específicas de Vertex AI definidas en VertexAi.gs en los casos específicos de aplicaciones de Chat y que no son de Chat. Una extensión típica sería agregar botones para que los usuarios envíen comentarios sobre las respuestas de los agentes de IA.

• GoogleWorkspace.gs: Implementa interacciones de la plataforma de administración de agentes que no son de IA con llamadas a la API. En este ejemplo, solo se usan las APIs de Google Workspace para recopilar detalles del contexto y realizar acciones. Una extensión típica sería agregar funciones para recuperar datos de la empresa desde el Calendario de Google o un sistema de administración de relaciones con clientes (CRM).

• TravelAgentUiRender.gs: Implementa renderizaciones de respuestas específicas del asistente de viajes para los subagentes y las aplicaciones de Workspace. Las extensiones típicas consistirían en agregar compatibilidad con nuevas renderizaciones de respuestas para mostrar gráficamente las opciones de vuelos y otros agentes de IA.