Atlas Agent Engine を使い始める

agentengineCLI をインストールします。

Atlas Agent Engine にサインインし、 CLI ダウンロード ページ から CLI をダウンロードします。Version ドロップダウンには最新の CLI バージョンが事前に入力され、Platform ドロップダウンには検出されたオペレーティング システムが事前に入力されています。

[0] Download for <your platform>ボタンをクリックします。ページに表示された SHA- チェックサム値値を次のステップで使用するために保存します。256

CLI のインストールを完了します。

ターミナルで、ダウンロードディレクトリに移動し、次のコマンドを実行します。

shasum -a 256 agentengine

出力は、保存した SHA-256 値と一致する必要があります。値が一致しない場合は、バイナリを削除して再度ダウンロードします。

次のコマンドを実行してバイナリを実行可能としてマークし、~/.local/binディレクトリに移動します。

chmod +x ./agentengine
mkdir -p ~/.local/bin
mv ./agentengine ~/.local/bin/agentengine

~/.local/bin が PATH にあることを確認します。ユーザーが書き込み可能なディレクトリにバイナリをインストールすると、sudo コマンドを使用せずに agentengine self-update コマンドを実行できます。

詳しくは、「 agentengineCLI をインストールする 」を参照してください。

Atlas Agent Engine にサインインします。

CLI を認証するには、次のコマンドを実行します。

agentengine auth login

ブラウザベースのサインイン フローに従って、認証 を完了します。

エージェントプロジェクトを作成します。

Hello Worldエージェントプロジェクト を足場 するには、次のコマンドを実行します。

agentengine create

CLI でプロンプトが表示されたら、次の値を選択します。

• テンプレート: Hello World エージェント

• LVM プロバイダー: アン フェデレーティッド句

• APIキー: アナライザAPIキー

• メモリを有効にします: いいえ

コマンドでは、project-config.yaml構成ファイルと agents/ディレクトリを含むプロジェクトルートディレクトリが作成されます。エージェントの ファイル（agent.yaml構成ファイル、 APIキーを含む .envファイル、pyproject.tomlファイルなど）は、agents/ のサブディレクトリにあります。次の例は、 コマンドによって作成される構造を示しています。

my-project/
├── project-config.yaml
└── agents/
    └── my-agent/
        ├── agent.yaml
        ├── pyproject.toml
        ├── .env
        └── src/

エージェントディレクトリから後続のすべての agentengine コマンドを実行します。この例では my-agent/ です。

エージェントをローカルで実行します。

ローカル開発には、MongoDB のコンテナイメージ レジストリでホストされているランサー ベース イメージにアクセスする必要があります。 CLI は agentengine auth login セッションを使用してイメージをプルするため、別途レジストリ ログインは必要ありません。

1. エージェントのディレクトリに移動し、次のコマンドを実行してローカル開発環境を起動します。

   agentengine dev up

   CLI はDockerイメージをビルドし、完全なエージェントスタックを起動します。スタックが正常に起動されると、コマンド出力は次のようになります。

   ◆ Workspace  <your organization>  /  Default Project  /  <your project>
   ✓ Created .agentengine/docker-compose.dev.yml
   ✓ Created .agentengine/Dockerfile.dev
   ✓ Created .agentengine/Dockerfile.dev.dockerignore
   ✓ Created .agentengine/dev-entrypoint.py
   ✓ Created .agentengine/entrypoint.py
   ✓ Created .devcontainer/devcontainer.json
   ✓ Reused existing .agentengineignore
   [+] Building 1.6s (17/17) FINISHED
   [+] up 5/5
    ✔ Container <your-project>-mongodb-1  Healthy
    ✔ Container <your-project>-oe-1       Healthy
    ✔ Container <your-project>-app-1      Started
   ✓ Stack running (hot-reload)
     oe       http://localhost:51331
     mongo    mongodb://localhost:51333
     ui       http://localhost:3000
     Invoke:  curl -X POST 'http://localhost:3000/invoke' \
                -H 'Content-Type: application/json' \
                -d '{"message": "Hello"}'
     Next:    Open VS Code and run "Dev Containers: Reopen in Container"
              for editing and debugging inside the running app container
     Restart: from this workspace dir, run
              agentengine dev restart
     Logs:    agentengine dev logs
     Stop:    agentengine dev stop
     Clean:   agentengine dev clean

   すべてのサービスが準備できたら、ブラウザで http://localhost:3000 URLを開き、エージェントとチャットします。

   注意

   UI は、デフォルトのポート 3000 とは異なるポートで実行される場合があります。 URL を表示するには、agentengine dev up コマンド出力の uiフィールドを確認します。

   次の例は、エージェントとの成功した交換を示しています。

   

   クリックして拡大します

2. ローカル環境を停止するには、次のコマンドを実行します。

   agentengine dev stop

プラットフォームに登録します。

次のコマンドを実行して、プロジェクトをAtlas Agent Engine に登録し、配置する前に示します。

agentengine init

このコマンドは、ローカルプロジェクトを Atlas Agent Engine にリンクし、エージェントのワークスペースを作成します。

Atlas リソースを設定します。

Atlas Agent Engine では、実行状態、チェックポイント、履歴を保存するために Atlas クラスターが必要です。 CLI は、Atlas サービス アカウントの認証情報のみをサポートします。 Atlas ユーザーアカウント ログインとレガシーAtlas API公開キーおよび秘密キーはサポートされていません。

1. Atlas UIで、サービス アカウントを作成または選択します。

   1. 使用する Atlasプロジェクトを開きます。

   2. プロジェクト ID のアプリケーションにGo[] メニューにアクセスし、サービス アカウントを作成または選択します。

   3. サービスアカウントにプロジェクトオーナーの権限を付与します。このロールが必要な理由については、「 プロジェクト管理の Atlas ロール 」を参照してください。

2. 以下のコマンドを実行して、クラスターを設定およびプロビジョニングします。

   agentengine atlas setup

   プロンプトが表示されたら、Atlas サービス アカウントのクライアントIDとシークレットを入力します。 CLI はクラスターをプロビジョニングし、ネットワーク アクセスを構成し、MONGODB_URI をプラットフォーム シークレットとして保存します。 Atlas リソースの詳細については、「 Atlas リソースの設定 」を参照してください。

クラウドシークレットを設定します。

配置されたエージェントでは、 LM を呼び出して Atlas に接続するためにシークレットが必要です。

次のコマンドを実行して、Anthropi APIキーを設定します。 CLI は 値の入力を要求します。

agentengine secret set ANTHROPIC_API_KEY

シークレット の管理の詳細については、「 クラウド シークレットをプロビジョニング 」を参照してください。

エージェントをビルドして配置します。

次のコマンドを実行して、エージェントイメージを構築し、1 つのステップで配置します。

agentengine deploy --auto

コマンドは、エージェントコードをバンドルし、 リモート ビルドジョブを開始し、ビルドによってトリガーされる配置を監視します。ビルドには5から10分がかかり、デプロイにはさらに 5から 10 分かかります。配置中、出力に数分間 Agent Sandbox: waiting と Tool Sandbox: waiting が表示される場合があります。配置が成功すると、コマンド出力は次のようになります。

Waiting for auto-deploy to start...
✓ Auto-deploy started (deployment_id: <deployment-id>)
✓ Deployment succeeded
  version: v0.1.0
  components:
    Orchestration Engine      ready (2 replicas)
    Agent Sandbox             ready (3 replicas)
    Tool Sandbox              ready (4 replicas)
  url: https://agentengine.mongodb.com/project/<project-id>/deployments/<deployment-id>

エージェントは現在、 MongoDB Atlas Agent Engine で実行中。

--autoフラグは単一エージェント プロジェクトにのみ適用されます。ビルドとビルドを個別の手順で配置するか、特定のビルドを配置するには、agentengine build agentengine deployを実行してから を実行します。詳細については、「 配置の開始 」を参照してください。