Agents d'observation créés à l'aide de l'ADK d' Google

Vérifiez que les conditions pré-requises suivantes sont remplies:

• Python 3.8 ou une version ultérieure est installée.

• Une clé Google API permettant d'accéder aux modèles Gemini; voir Google AI Studio.

• Instana est configuré pour votre application, consultez la section « Pour commencer ».

Pour intégrer les fonctionnalités d'observabilité d' Instana s à votre application ADK d' Google, procédez comme suit :

1. Installez les paquets requis pour l'ADK d' Google :

   pip install google-adk traceloop-sdk

2. Créer un nouveau projet d'agent ADK pour l' Google :

   adk create test_agent

   Cela crée un projet présentant la structure suivante, où agent.py contient la logique de contrôle principale de l'agent :

   

3. Définissez la clé « GoogleAPI » dans le .env fichier :

   GOOGLE_API_KEY=<your-google-api-key>

   Pour créer ou gérer vos clés d' API, rendez-vous sur Google AI Studio.

4. Mettez à jour le agent.py fichier avec le code suivant pour créer une application multi-agents intégrant l'instrumentation d' OpenLLMetry :

   from google.adk.agents.llm_agent import Agent
   from traceloop.sdk import Traceloop
   
   # Initialize OpenLLMetry with app name
   Traceloop.init(app_name="multi_agent_adk_app")
   
   # Tool implementations
   def get_current_time(city: str) -> dict:
       """Returns the current time for a given city."""
       return {"city": city, "time": "10:30 AM"}
   
   def get_weather(city: str) -> dict:
       """Returns the current weather for a given city."""
       return {"city": city, "weather": "Sunny", "temperature": "30°C"}
   
   
   # Time Agent
   time_agent = Agent(
       name="time_agent",
       model="gemini-2.0-flash-exp",
       description="Provides the current time for a city.",
       instruction=(
           "You provide the current time for a given city. "
           "Use the get_current_time tool to fetch the information."
       ),
       tools=[get_current_time],
   )
   
   # Weather Agent
   weather_agent = Agent(
       name="weather_agent",
       model="gemini-2.0-flash-exp",
       description="Provides the current weather for a city.",
       instruction=(
           "You provide the current weather details for a given city. "
           "Use the get_weather tool to fetch the information."
       ),
       tools=[get_weather],
   )
   
   # Root Agent orchestrating other agents
   root_agent = Agent(
       name="root_agent",
       model="gemini-2.0-flash-exp",
       description="Orchestrates multiple agents to answer user queries.",
       instruction=(
           "You are a coordinating agent. Based on the user request, "
           "delegate tasks to the appropriate agent (time_agent or weather_agent) "
           "and combine the responses into a single answer."
       ),
       sub_agents=[time_agent, weather_agent],
   )

   Cet exemple crée trois agents :

   • time_agent : Indique l'heure actuelle dans différentes villes

   • weather_agent : Fournit des informations météorologiques pour différentes villes

   • root_agent : coordonne les autres agents pour traiter les demandes des utilisateurs

5. Lancez l'agent ADK d' Google :

   adk run test_agent

   L'agent démarrera et attendra une commande de l'utilisateur. Vous pouvez interagir avec lui en posant des questions telles que « Quel temps fait-il à New York? » ou « Quelle heure est-il à Londres? »

6. Consultez les données sur Instana.

   Une fois votre application lancée et après avoir interagi avec les agents, les données s'afficheront dans le tableau de bord d'observabilité Gen AI d' Instana :

   

   

   Le tableau de bord affiche :

   • Flux d'orchestration des agents

   • Appels de fonctions (get_current_time, get_weather)

   • Interactions entre les modèles LLM et les modèles Gemini

   • Temps de réponse et utilisation des jetons

Pour les problèmes courants, tels que l'absence d'affichage des traces ou les erreurs de connexion, consultez la section Dépannage.

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