Cara Deploy AI Agent ke Production dengan Vertex AI Agent Engine
Tekan play pada video. Ia akan terus lompat ke bahagian yang menjawab tajuk di
atas — tak perlu tonton video penuh.
Agent Development Kit (ADK)
Vertex AI
Google Cloud
Python
AI Tools
Automation
Coding
Pelajari cara untuk deploy ADK agent anda ke persekitaran production yang boleh diskala (scalable) menggunakan Vertex AI Agent Engine. Panduan ini menunjukkan contoh skrip deployment dan cara memantau prestasi agent (latency, CPU, memori) melalui dashboard Vertex AI.
Metrik Penting untuk Pemantauan Agent
Selepas deployment, fokus pada metrik berikut di dashboard Vertex AI untuk memastikan agent anda berfungsi dengan baik pada skala besar:
- **Queries:** Jumlah permintaan yang diterima oleh agent.
- **Latency:** Masa yang diambil oleh agent untuk memberi respons.
- **CPU & Memory:** Penggunaan sumber untuk menilai sama ada peruntukan 'resources' mencukupi.
- **Sessions:** Agent Engine menguruskan sesi pengguna secara automatik, dan anda boleh memantau maklumat sesi di sini.
More from Bina & Deploy Ejen AI
View All
Bina News Tracker Agent dengan Lindy.ai Prompting
Lindy
Slack
Analisis Context Life Cycle dalam Agent Workflows dengan OpenAI Agents Python SDK
OpenAI Agents Python SDK
ChatGPT
Audit dan kemas kini kandungan lapuk secara 'batch' dengan Notion AI Agent
Notion AI Agent
Cara Membina AI Agent Asas dengan Agent Development Kit (ADK) dan Claude
Claude
Agent Development Kit (ADK)
Cara Membina Sistem Multi-Agent Menggunakan ADK dan MCP
Claude
Agent Development Kit (ADK)
Bina AI Agent pintar dengan kebolehan guna Tools (ReAct)
DSPy
Google Gemini