Jak zbudować AI Agenta bez kodu? Vertex AI Agent Designer krok po kroku

Era AI Agentów nadchodzi

Eksperci przewidują, że do 2026 roku autonomiczne AI Agenty staną się powszechnym elementem środowiska pracy, działając ramię w ramię z ludźmi. Choć na rynku dostępnych jest już wiele gotowych rozwiązań, samodzielne zbudowanie funkcjonalnego agenta często wymagało specjalistycznej wiedzy technicznej. Na szczęście pojawiają się narzędzia typu „low-code” i „drag-and-drop”, które demokratyzują ten proces. Jednym z nich jest Vertex AI Agent Designer, wizualny kreator od Google Cloud, który pozwala projektować i testować agenty bez pisania linijki kodu.

Czym jest Vertex AI Agent Designer?

Vertex AI Agent Designer to wizualne, niskokodowe środowisko, które działa w konsoli Google Cloud. Jego głównym zadaniem jest umożliwienie szkicowania i eksperymentowania z przepływem pracy agenta w formie graficznej. Dopiero gdy projekt jest gotowy, można go wyeksportować do kodu i wdrożyć. To narzędzie skierowane jest nie tylko do developerów, ale także do menedżerów produktów, analityków i zespołów operacyjnych, które chcą szybko prototypować i iterować pomysły na AI Agenty przed ich finalnym wdrożeniem.

Zamiast od razu pisać skomplikowaną logikę, użytkownik przeciąga komponenty na wirtualne płótno, tworząc głównego agenta, podagentów i definiując między nimi relacje. Kluczową zaletą jest wbudowana funkcja podglądu na żywo, która pozwala na rozmowę z agentem w trakcie jego budowy. Dzięki temu można na bieżąco weryfikować zachowanie i wprowadzać zmiany, gdy struktura jest jeszcze elastyczna. Gdy agent spełnia oczekiwania, można go wyeksportować i kontynuować pracę przy użyciu Agent Development Kit (ADK).

Kluczowe komponeny i narzędzia agenta

Sam szkielet agenta to po prostu generator tekstu. Prawdziwą moc i funkcjonalność nadają mu narzędzia (tools), które pozwalają na wyszukiwanie informacji, analizę kontekstu i podejmowanie działań. Agent Designer oferuje zestaw praktycznych, gotowych do użycia narzędzi:

Wyszukiwarka Google: Domyślnie włączona, umożliwia agentowi przeszukiwanie sieci w celu znalezienia aktualnych informacji.
Analiza kontekstu z URL: Również domyślnie aktywna, pozwala modelowi czytać i analizować treści pod wskazanymi adresami internetowymi.
Vertex AI Search Data Store: To narzędzie umożliwia uziemienie (ang. grounding) odpowiedzi agenta w określonej, zweryfikowanej bazie wiedzy. Agent może czerpać informacje z indeksowanej zawartości, co jest standardowym wzorcem RAG (Retrieval-Augmented Generation), niezwykle przydatnym w zastosowaniach korporacyjnych.
Połączenie z serwerem MCP: Protokół MCP (Model Context Protocol) pozwala na integrację z zewnętrznymi narzędziami. Po połączeniu z serwerem MCP (obecnie obsługiwane są te bez uwierzytelniania), agent zyskuje dostęp do jego funkcjonalności.

Autor artykułu podkreśla, że Google znacznie ułatwił rozpoczęcie przygody z Agent Designer. Można od razu przystąpić do budowy i testowania, bez konieczności konfigurowania skomplikowanych potoków wdrożeniowych.

Krok po kroku: Budowa i testowanie AI Agenta

Poniżej znajduje się praktyczny przewodnik, jak skorzystać z Vertex AI Agent Designer, oparty na doświadczeniach autora oryginalnego materiału.

Krok 1: Przygotowanie i dostęp

Najpierw należy zalogować się do swojego konta Google Cloud. Następnie w konsoli Google Cloud trzeba przejść do strony Agent Designer, która znajduje się w sekcji Agent Builder.

Krok 2: Projektowanie agenta i podagentów

Proces projektowania jest intuicyjny. Należy kliknąć „Utwórz agenta” (Create agent). Na płótnie pojawi się główny węzeł agenta. Klikając w niego, konfigurujemy go w panelu szczegółów: nadajemy nazwę, opis, kluczowe instrukcje, wybieramy model językowy (np. Gemini) oraz przypisujemy narzędzia.

Nazwa: Asystent ds. Trendów Technologicznych
Opis: Agent analizujący najnowsze trendy w sztucznej inteligencji i nowych technologiach.
Instrukcje: Jesteś pomocnym asystentem specjalizującym się w technologii. Twoim zadaniem jest wyszukiwanie w sieci najnowszych, wiarygodnych informacji o trendach w AI, uczeniu maszynowym i automatyzacji. Podawaj zwięzłe, merytoryczne podsumowania z linkami do źródeł. Odpowiadaj w języku polskim.
Model: gemini-1.5-flash
Narzędzia: Wyszukiwarka Google, Analiza URL

Aby dodać podagenta (np. specjalizującego się w weryfikacji faktów), klikamy ikonę plusa (+) i powtarzamy proces konfiguracji dla nowego węzła. Następnie łączymy węzły, definiując logikę przepływu między nimi (np. główny agent zbiera informacje, a podagent je weryfikuje).

Krok 3: Podgląd na żywo i eksport kodu

Gdy struktura agenta jest gotowa, przełączamy się na zakładkę „Podgląd” (Preview). Tutaj możemy prowadzić konwersację z naszym agentem, testując jego reakcje i zachowanie w różnych scenariuszach. To kluczowy etap iteracji – jeśli coś nie działa zgodnie z oczekiwaniami, wracamy do zakładki „Przepływ” (Flow) i wprowadzamy poprawki.

Użytkownik: Jakie są trzy najważniejsze trendy w AI przewidziane na nadchodzący rok?
Asystent: [powinien wykonać wyszukiwanie, przeanalizować wyniki i przedstawić podsumowanie]

Po pomyślnym przetestowaniu, klikamy przycisk „Pobierz kod” (Get Code). Agent Designer wygeneruje i wyeksportuje kod naszego projektu, który możemy skopiować do własnego edytora i dalej rozwijać przy użyciu Agent Development Kit (ADK), dodając bardziej zaawansowaną logikę czy integracje.

Podsumowanie: Demokracja w tworzeniu AI

Vertex AI Agent Designer od Google Cloud to narzędzie, które w znacznym stopniu upraszcza i przyspiesza proces projektowania oraz testowania własnych AI Agentów. Działa na zasadzie low-code, co czyni je dostępnym dla szerokiego grona osób, nawet tych bez głębokiej wiedzy programistycznej. Nie eliminuje ono całkowicie kodu, ale oddaje go w ręce developerów w odpowiednim momencie – gdy prototyp jest już przetestowany i gotowy do poważnego inżynieryjnego rozwoju.

Autor przetestowanego rozwiązania wskazuje, że jest to jedno z najprostszych w użyciu narzędzi do budowy agentów, oferujące praktyczne komponenty jak wyszukiwarka Google, bazy danych Vertex AI Search, wsparcie MCP, natychmiastowy podgląd i bezproblemowy eksport. To solidne i funkcjonalne środowisko, które warto wypróbować, aby szybko przekuć pomysł na inteligentną automatyzację w działający prototyp.