Memecahkan masalah menggunakan agen

Dokumen ini menjelaskan cara mengatasi error yang mungkin Anda alami saat menggunakan agen.

Skema operasi kosong

Jika agen Anda menampilkan daftar kosong dari .operation_schemas(), hal ini mungkin disebabkan oleh salah satu masalah berikut:

Gagal membuat skema selama pembuatan agen

Masalah:

Saat men-deploy agen, Anda akan menerima peringatan yang mirip dengan berikut ini:

WARNING:vertexai.agent_engines:failed to generate schema: issubclass() arg 1 must be a class

Kemungkinan penyebab:

Peringatan ini dapat terjadi jika Anda men-deploy agen menggunakan template LangchainAgent bawaan pada versi google-cloud-aiplatform yang lebih lama dari 1.49.0. Untuk memeriksa versi yang Anda gunakan, jalankan perintah berikut di terminal:

pip show google-cloud-aiplatform

Solusi yang direkomendasikan:

Jalankan perintah berikut di terminal untuk mengupdate paket google-cloud-aiplatform:

pip install google-cloud-aiplatform --upgrade

Setelah mengupdate paket google-cloud-aiplatform, jalankan perintah berikut untuk memverifikasi bahwa versinya adalah 1.49.0 atau yang lebih baru:

pip show google-cloud-aiplatform

Jika Anda berada di instance notebook (misalnya, Jupyter atau Colab atau Workbench), Anda mungkin perlu memulai ulang runtime untuk menggunakan paket yang diupdate. Setelah Anda memverifikasi bahwa versi google-cloud-aiplatform Anda adalah 1.49.0 atau yang lebih baru, coba deploy agen Anda lagi.

Error PermissionDenied saat membuat kueri agen Anda

Kueri Anda mungkin gagal jika Anda tidak memiliki izin yang diperlukan.

Izin ekstensi Vertex AI

Masalah

Anda mungkin menerima error PermissionDenied yang serupa dengan berikut ini:

Permission 'aiplatform.extensions.get' denied on resource
'//aiplatform.googleapis.com/projects/{PROJECT_ID}/locations/{LOCATION}/extensions/
{EXTENSION}' (or it may not exist). [reason: "IAM_PERMISSION_DENIED"
domain: "aiplatform.googleapis.com"
metadata {
  key: "permission"
  value: "aiplatform.extensions.get"
}
metadata {
  key: "resource"
  value: "projects/{PROJECT_ID}/locations/{LOCATION}/extensions/{EXTENSION}"
}
]

Agen Anda tidak memiliki izin ekstensi Vertex AI. Untuk menggunakan ekstensi Vertex AI dengan Vertex AI Agent Engine, berikan peran Vertex AI User (roles/aiplatform.user) ke akun layanan identitas agen Anda. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan identitas dan izin untuk agen Anda.

Izin LLM

Masalah:

Anda mungkin menerima error PermissionDenied yang serupa dengan berikut ini:

PermissionDenied: 403 Permission 'aiplatform.endpoints.predict' denied on resource 
'//aiplatform.googleapis.com/projects/{PROJECT_ID}/locations/{LOCATION}/publishers/
google/models/{MODEL}' (or it may not exist). [reason: "IAM_PERMISSION_DENIED"
domain: "aiplatform.googleapis.com"
metadata {
  key: "permission"
  value: "aiplatform.endpoints.predict"
}
metadata {
  key: "resource"
  value: "projects/{PROJECT_ID}/locations/{LOCATION}/publishers/google/models/{MODEL}"
}
]

Kemungkinan penyebab:

Akun layanan identitas agen Anda mungkin tidak memiliki izin yang tepat untuk membuat kueri model bahasa besar (LLM) Anda.

Solusi yang direkomendasikan:

Pastikan akun layanan Anda memiliki izin Identity and Access Management (IAM) yang tepat yang tercantum dalam pesan error. Contoh izin IAM yang mungkin tidak Anda miliki adalah aiplatform.endpoints.predict. Lihat Menyiapkan identitas dan izin untuk agen Anda untuk mengetahui informasi selengkapnya.

Eksekusi Reasoning Engine gagal

Jika Anda menerima pesan error "Reasoning Engine Execution failed" saat membuat kueri agen, hal ini mungkin disebabkan oleh salah satu masalah yang dijelaskan di bagian ini.

Input tidak valid untuk .query()

Masalah:

Anda mungkin menerima error FailedPrecondition yang serupa dengan berikut ini:

FailedPrecondition: 400 Reasoning Engine Execution failed. Error Details:
{"detail":"Invalid request: `{'query': ...}`"}

Kemungkinan penyebab:

Error ini terjadi saat Anda menentukan input ke kueri sebagai argumen posisional, bukan argumen kata kunci. Misalnya, Anda memanggil agent.query(query_str), bukan agent.query(input=query_str).

Solusi yang direkomendasikan:

Saat membuat kueri instance mesin penalaran yang telah di-deploy, tentukan semua input sebagai argumen kata kunci.

Kehabisan kuota model Gemini

Masalah:

Anda mungkin menerima error yang serupa dengan salah satu error berikut, yang menunjukkan bahwa error tersebut muncul dari panggilan ke Gemini:

FailedPrecondition: 400 Reasoning Engine Execution failed. Error Details:
{"detail":"...langchain_google_vertexai/chat_models.py...google.api_core.exceptions.ResourceExhausted: 429 Unable to submit request because the service is temporarily out of capacity. Try again later."}

atau, pesan error yang berbeda:

FailedPrecondition: 400 Reasoning Engine Execution failed. Error Details:
{"detail":"...langchain_google_vertexai/chat_models.py...google.api_core.exceptions.InternalServerError: 500 Internal error occurred."}

Kemungkinan penyebab:

Hal ini dapat terjadi jika Anda telah mengirim terlalu banyak permintaan baru-baru ini dan Anda telah menggunakan kuota model Gemini.

Solusi yang direkomendasikan:

Ikuti proses pengelolaan kuota model Gemini untuk meningkatkan kuota. Atau, batasi kecepatan pengujian Anda dan coba lagi nanti.

Referensi dukungan

Jika masalah Anda masih belum terselesaikan, lihat panduan dukungan kami untuk mendapatkan bantuan.