Agent Engine에서 에이전트 배포 및 확장하기
요약
Agent Engine을 사용하여 데이터 과학 에이전트를 구축하고 배포하는 방법을 다루는 코드랩입니다. BigQuery 데이터를 쿼리하고 사용자 선호도를 기억하는 에이전트의 확장 방법을 학습할 수 있습니다.
핵심 포인트
- BigQuery 공개 데이터 세트를 활용한 데이터 쿼리 구현
- 세션 간 사용자 선호도 유지를 위한 메모리 기능 구축
- Agent Engine을 통한 에이전트 배포 및 확장 프로세스 습득
Agent Engine에서 에이전트를 배포하고 확장해 보세요.
이 코드랩(codelab)에서는 BigQuery 공개 데이터 세트(public datasets)에서 실제 데이터를 쿼리하고 세션 전반에 걸쳐 사용자의 선호도를 기억하는 데이터 과학 에이전트(data science agent)를 구축하게 됩니다. 그런 다음, 이를 Agent Engine에 배포하게 됩니다 → https://t.co/Xl4YoeAkXi https://t.co/thMVTESHf8
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