Planowanie podróży za pomocą agenta AI dostępnego w Google Workspace

HTTP

Google Apps Script

HTTP

1. W konsoli Google Cloud włącz interfejsy API Vertex AI, Places, People, Google Chat, Gmail, Cloud Build, Cloud Functions, Cloud Pub/Sub, Cloud Logging, Artifact Registry, Cloud Run i dodatków do Google Workspace.

   Włączanie interfejsów API

2. Sprawdź, czy włączasz interfejsy API w odpowiednim projekcie w Cloud, a potem kliknij Dalej.

3. Sprawdź, czy włączasz odpowiednie interfejsy API, a potem kliknij Włącz.

Google Apps Script

1. W konsoli Google Cloud włącz interfejsy Vertex AI, Places, People i Google Chat API.

   Włączanie interfejsów API

2. Sprawdź, czy włączasz interfejsy API w odpowiednim projekcie w Cloud, a potem kliknij Dalej.

3. Sprawdź, czy włączasz odpowiednie interfejsy API, a potem kliknij Włącz.

Python

Wyświetl w GitHubie

Google Apps Script

Wyświetl w GitHubie

Python

1. Pobierz to repozytorium GitHub

   Pobierz

2. W wybranym lokalnym środowisku programistycznym wyodrębnij pobrany plik archiwum i otwórz katalog 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. Przenieś plik klucza JSON credentials.json z konta usługi pobrany w poprzednich krokach do katalogu projektu.

4. W konsoli Google Cloud otwórz Cloud Run:

   Otwórz Cloud Run

5. Kliknij Napisz funkcję.

6. Na stronie Utwórz usługę skonfiguruj funkcję:

   1. W polu Nazwa usługi wpisz travel-concierge-app.
   2. Na liście Region wybierz lokalizację utworzonego projektu w Cloud, PROJECT_LOCATION.
   3. W sekcji URL punktu końcowego kliknij .
   4. Na liście Środowisko wykonawcze wybierz najnowszą wersję Pythona.
   5. W sekcji Uwierzytelnianie wybierz Zezwól na dostęp publiczny.
   6. W sekcji Kontenery, woluminy, sieć, zabezpieczenia w obszarze Zasoby:
      1. W polu Pamięć wybierz 1 GiB.
      2. W polu CPU wybierz 2.
   7. Kliknij Utwórz i poczekaj, aż Cloud Run utworzy usługę. Konsola przekieruje Cię na kartę Źródło.

7. W preferowanym lokalnym środowisku programistycznym wdróż źródło projektu:

   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

   Zastąp następujące elementy:

   1. PROJECT_LOCATION z lokalizacją utworzonej wcześniej funkcji Cloud Run.
   2. LOCATION z lokalizacją projektu Google Cloud utworzonego w poprzednich krokach, PROJECT_LOCATION.
   3. PROJECT_NUMBER numerem projektu, w którym wdrożono w poprzednich krokach agenta AI ADK Travel Concierge.
   4. ENGINE_ID z identyfikatorem wyszukiwarki ADK Travel Concierge AI Agent wdrożonej w poprzednich krokach.
   5. BASE_URL z wartością Endpoint URL (URL punktu końcowego) skopiowaną wcześniej.

Google Apps Script

Aby utworzyć projekt Apps Script i skonfigurować go do korzystania z wdrożonego agenta AI ADK Travel Concierge:

1. Kliknij ten przycisk, aby otworzyć projekt Travel Concierge ADK AI Agent Apps Script.
   Otwórz projekt

2. Kliknij kolejno info_outline Przegląd i  Utwórz kopię.

3. Nadaj nazwę kopii projektu Apps Script:

   1. Kliknij Kopia agenta AI Travel Concierge ADK.
   2. W polu Nazwa projektu wpisz Travel Concierge ADK AI Agent.
   3. Kliknij Zmień nazwę.

4. W projekcie Apps Script kliknij  Edytor i przenieś plik VertexAi.gs wyżej, aż znajdzie się nad plikiem AgentHandler.gs, korzystając z działania Przenieś plik wyżej.

5. W projekcie Apps Script kliknij  Ustawienia projektu, Edytuj właściwości skryptu, a następnie Dodaj właściwość skryptu, aby dodać te właściwości skryptu:

6. ENGINE_ID z identyfikatorem wyszukiwarki agenta AI ADK Travel Concierge wdrożonego w poprzednich krokach, ENGINE_ID.

7. LOCATION z lokalizacją projektu Google Cloud utworzonego w poprzednich krokach, PROJECT_LOCATION.

8. PROJECT_NUMBER z numerem projektu AI ADK Travel Concierge, PROJECT_NUMBER, który został wdrożony w poprzednich krokach.

9. SERVICE_ACCOUNT_KEY z kluczem JSON z konta usługi pobranym w poprzednich krokach, np. { ... }.

10. Kliknij Zapisz właściwości skryptu.

11. W projekcie Apps Script kliknij  Ustawienia projektu.

12. W sekcji Projekt Google Cloud Platform (GCP) kliknij Zmień projekt.

13. W polu Numer projektu GCP wklej numer projektu Travel Concierge ADK AI Agent wdrożonego w poprzednich krokach, PROJECT_NUMBER.

14. Kliknij Ustaw projekt. Projekt w chmurze i projekt Apps Script są teraz połączone.

Python

Użyj wdrożenia dodatku do Google Workspace, aby zainstalować przykładowy projekt we wszystkich aplikacjach Google Workspace (z wyjątkiem Google Chat), aby umożliwić testowanie.

1. W wybranym lokalnym środowisku programistycznym otwórz plik deployment.json ze źródła kodu projektu i zastąp wszystkie wystąpienia $BASE_URL wartością BASE_URL, czyli adresem URL punktu końcowego skopiowanym w poprzednich krokach.

2. Utwórz wdrożenie dodatku do Google Workspace o nazwie travel-concierge-addon:

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

3. Zainstaluj wdrożenie dodatku do Google Workspace:

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

Google Apps Script

Zainstaluj projekt Apps Script we wszystkich aplikacjach Google Workspace (z wyjątkiem Google Chat), aby umożliwić testowanie.

1. W projekcie Apps Script kliknij Wdróż > Przetestuj wdrożenia, a następnie Zainstaluj.

Python

Zainstaluj przykładowy projekt w Google Chat, używając adresu URL punktu końcowego, aby włączyć testowanie.

1. W konsoli wyszukaj Google Chat API, kliknij Google Chat API, a następnie Zarządzaj i Konfiguracja.

   Otwórz stronę konfiguracji interfejsu Google Chat API

2. Skonfiguruj aplikację Google Chat:

   1. W polu Nazwa aplikacji wpisz Travel ADK AI Agent.
   2. W polu Avatar URL (Adres URL awatara) wpisz https://goo.gle/3SfMkjb.
   3. W polu Opis wpisz Travel ADK AI Agent.
   4. W sekcji Ustawienia połączenia kliknij URL punktu końcowego HTTP.
   5. W sekcji Aktywatory kliknij Używaj wspólnego adresu URL punktu końcowego HTTP dla wszystkich aktywatorów.
   6. W polu HTTP endpoint URL (Adres URL punktu końcowego HTTP) wklej skopiowany wcześniej Endpoint URL (Adres URL punktu końcowego)BASE_URL.
   7. Zarejestruj szybkie polecenie, którego używa w pełni wdrożona aplikacja Google Chat:
      1. W sekcji Polecenia kliknij Dodaj polecenie.
      2. W polu Identyfikator polecenia wpisz 1.
      3. W polu Opis wpisz Reset session.
      4. W sekcji Typ polecenia kliknij Szybkie polecenie.
      5. W polu Nazwa wpisz Reset session.
      6. Kliknij Gotowe. Szybkie polecenie zostanie zarejestrowane i wyświetlone na liście.
   8. W sekcji Widoczność wybierz Udostępnij tę aplikację do obsługi czatu konkretnym osobom i grupom w domenie Workspace i wpisz swój adres e-mail.
   9. W sekcji Logi wybierz Loguj błędy w usłudze Logging.
   10. Kliknij Zapisz.

Google Apps Script

Zainstaluj projekt Apps Script w Google Chat, używając identyfikatora wdrożenia Head, aby umożliwić testowanie.

1. W projekcie Apps Script kliknij Wdróż > Testuj wdrożenia, a następnie w sekcji Identyfikator wdrożenia głównego kliknij  Kopiuj.

2. W konsoli wyszukaj Google Chat API, kliknij Google Chat API, a następnie Zarządzaj i Konfiguracja.

   Otwórz stronę konfiguracji interfejsu Google Chat API

3. Skonfiguruj aplikację Google Chat:

   1. W polu Nazwa aplikacji wpisz Travel ADK AI Agent.
   2. W polu Avatar URL (Adres URL awatara) wpisz https://goo.gle/3SfMkjb.
   3. W polu Opis wpisz Travel ADK AI Agent.
   4. W sekcji Ustawienia połączenia wybierz Apps Script.
   5. W polu Identyfikator wdrożenia wklej skopiowany wcześniej identyfikator wdrożenia głównego.
   6. Zarejestruj szybkie polecenie, którego używa w pełni wdrożona aplikacja Google Chat:
      1. W sekcji Polecenia kliknij Dodaj polecenie.
      2. W polu Identyfikator polecenia wpisz 1.
      3. W polu Opis wpisz Reset session.
      4. W sekcji Typ polecenia kliknij Szybkie polecenie.
      5. W polu Nazwa wpisz Reset session.
      6. Kliknij Gotowe. Szybkie polecenie zostanie zarejestrowane i wyświetlone na liście.
   7. W sekcji Widoczność wybierz Udostępnij tę aplikację do obsługi czatu konkretnym osobom i grupom w domenie Workspace i wpisz swój adres e-mail.
   8. W sekcji Logi wybierz Loguj błędy w usłudze Logging.
   9. Kliknij Zapisz.

HTTP

W aplikacjach Google Workspace innych niż Chat agent AI ma te ograniczenia:

• Jest synchroniczny: paski boczne można aktualizować tylko w odpowiedzi na interakcje użytkownika, więc odpowiedzi agenta AI są wyświetlane dopiero po pełnym zakończeniu (bez przesyłania strumieniowego).

• Może upłynąć limit czasu: aktualizacje paska bocznego mogą przekroczyć limit czasu, jeśli ich ukończenie zajmie więcej niż kilka minut.

Tych ograniczeń nie ma w Google Chat.

Google Apps Script

We wszystkich aplikacjach Google Workspace agent AI wywołuje interfejsy API REST Vertex AI za pomocą UrlFetchApp, co powoduje następujące ograniczenia:

• Synchroniczne: odpowiedzi agenta AI są zwracane dopiero po pełnym zakończeniu (bez przesyłania strumieniowego).

• Może upłynąć limit czasu: limit czasu dla agenta AI upływa, gdy wykonanie zadania zajmuje mu więcej niż minutę.

Python

• main.py: definiuje główne interfejsy i logikę interakcji użytkownika (obsługę zdarzeń Google Workspace). Typowym rozszerzeniem byłoby włączenie dokumentów na Dysku jako funkcji kontekstowej aplikacji Dysk, podobnie jak w przypadku wiadomości Gmail w aplikacji Gmail.

• vertex_ai.py: zarządza sesjami, odpowiedziami i błędami agenta AI oraz definiuje interfejsy specyficzne dla Vertex AI, które należy wdrożyć, aby obsługiwać interakcje z agentem i renderowanie odpowiedzi. Typowe rozszerzenia to dodanie obsługi wielu sesji dla oddzielnych rozmów użytkowników i innych platform do zarządzania agentami AI.

• agent_handler.py: implementuje interfejsy specyficzne dla Vertex AI zdefiniowane w pliku vertex_ai.py w przypadku aplikacji do czatu i innych aplikacji. Typowym rozszerzeniem byłoby dodanie przycisków, za pomocą których użytkownicy mogliby przesyłać opinie o odpowiedziach agenta AI.

• google_workspace.py: implementuje interakcje platformy zarządzania agentami bez AI za pomocą wywołań interfejsu API. W tym przykładzie do zbierania szczegółów kontekstu i podejmowania działań używane są tylko interfejsy API Google Workspace. Typowym rozszerzeniem byłoby dodanie funkcji pobierania danych o firmie z Kalendarza Google lub systemu zarządzania relacjami z klientami (CRM).

• travel_agent_ui_render.gs: implementuje renderowanie odpowiedzi specyficznych dla usługi Travel Concierge w przypadku subagentów i aplikacji Workspace. Typowe rozszerzenia to dodanie obsługi nowych sposobów renderowania odpowiedzi, aby graficznie wyświetlać opcje lotów i inne agenty AI.

Google Apps Script

• Code.gs: określa główne interfejsy i logikę interakcji użytkownika (obsługę zdarzeń Google Workspace). Typowym rozszerzeniem byłoby włączenie dokumentów na Dysku jako funkcji kontekstowej aplikacji Dysk, podobnie jak w przypadku wiadomości Gmail w aplikacji Gmail.

• VertexAi.gs: zarządza sesjami, odpowiedziami i błędami agenta AI oraz definiuje interfejsy specyficzne dla Vertex AI, które należy wdrożyć, aby obsługiwać interakcje z agentem i renderowanie odpowiedzi. Typowe rozszerzenia to dodanie obsługi wielu sesji dla oddzielnych rozmów użytkowników i innych platform do zarządzania agentami AI.

• AgentHandler.gs: implementuje interfejsy specyficzne dla Vertex AI zdefiniowane w pliku VertexAi.gs w przypadku aplikacji do obsługi czatu i innych aplikacji. Typowym rozszerzeniem byłoby dodanie przycisków, za pomocą których użytkownicy mogliby przesyłać opinie o odpowiedziach agenta AI.

• GoogleWorkspace.gs: implementuje interakcje z platformą zarządzania agentami bez AI za pomocą wywołań interfejsu API. W tym przykładzie do zbierania szczegółów kontekstu i podejmowania działań używane są tylko interfejsy API Google Workspace. Typowym rozszerzeniem byłoby dodanie funkcji pobierania danych o firmie z Kalendarza Google lub systemu zarządzania relacjami z klientami (CRM).

• TravelAgentUiRender.gs: implementuje renderowanie odpowiedzi specyficznych dla usługi Travel Concierge w przypadku subagentów i aplikacji Workspace. Typowe rozszerzenia to dodanie obsługi nowych sposobów renderowania odpowiedzi, aby graficznie wyświetlać opcje lotów i inne agenty AI.