Zarządzane agenty w interfejsie Gemini API zapewniają konfigurowalny szablon agenta. Pojedyncze wywołanie interfejsu API udostępnia piaskownicę Linuksa, w której agent samodzielnie analizuje, wykonuje kod, zarządza plikami i przegląda internet.
Krótkie wprowadzenie
Wykonaj pierwsze połączenie z agentem, przesyłaj strumieniowo odpowiedzi i utwórz własnego agenta.
Agent Antigravity
Możliwości, narzędzia, multimodalne wprowadzanie danych i ceny domyślnego agenta.
Agenty w AI Studio
Wizualne środowisko do tworzenia prototypów agentów bez pisania kodu.
Dostępne agenty zarządzane
- Agent Antigravity: agent do zwykłych obciążeń, zarządzany, oparty na Gemini 3.5 Flash. Uruchamia kod, zarządza plikami i przeszukuje internet w bezpiecznej piaskownicy Linuksa hostowanej przez Google. Możesz rozszerzyć go o własne instrukcje, umiejętności i dane, aby utworzyć agenta niestandardowego.
- Deep Research: autonomiczny agent badawczy, który planuje, wykonuje i syntetyzuje wieloetapowe zadania badawcze w przypadkach użycia takich jak analiza rynku, należyta staranność i przeglądy literatury.
Bezpieczeństwo i sprawdzone metody
Każdy agent działa w środowisku piaskownicy, które jest izolowane na poziomie systemu operacyjnego. Piaskownica ma domyślnie nieograniczony dostęp wychodzący do sieci. Możesz ograniczyć lub wyłączyć dostęp do sieci za pomocą listy dozwolonych.
Dostęp do sieci
Domyślnie środowiska mają nieograniczony dostęp do sieci wychodzącej. Użyj networklisty dozwolonych, aby ograniczyć ruch wychodzący do określonych domen lub wzorców z wieloznacznymi symbolami. Szczegółowe informacje o konfiguracji znajdziesz w artykule Lista dozwolonych sieci (AI Studio) lub Reguły sieciowe (API).
Narzędzia i interfejsy API zewnętrzne
Możesz połączyć narzędzia zewnętrzne i interfejsy API, aby rozszerzyć możliwości agenta. Używaj tylko narzędzi z zaufanych źródeł i ograniczaj uprawnienia do niezbędnego minimum. Dane logowania można bezpiecznie wstrzykiwać za pomocą transformacji nagłówków wychodzącego serwera proxy. Nigdy nie są one ujawniane w piaskownicy. Agent może używać dowolnych danych logowania, do których ma dostęp, dlatego podawaj tylko te dane, których pełny zakres chcesz przyznać.
- Używaj kont usługi lub kluczy API o jak najmniejszych uprawnieniach.
- Preferuj krótkoterminowe tokeny zamiast długoterminowych kluczy.
- Podawaj tylko te dane logowania, których pełny zakres chcesz przyznać.
- Regularnie zmieniaj dane logowania.
Szczegółowe informacje o konfigurowaniu przekształceń nagłówków znajdziesz w sekcji Dane logowania.
Nadzór ze strony człowieka
Zawsze sprawdzaj wyniki (wygenerowany kod, przekształcenia danych, zmiany konfiguracji) przed ich wdrożeniem, zwłaszcza w przypadku zadań, które modyfikują dane lub wchodzą w interakcje z systemami zewnętrznymi.
Ceny
Agenci zarządzani korzystają z modelu płatności według wykorzystania opartego na tokenach modelu Gemini i użyciu narzędzi. Pojedyncza interakcja może wywołać wiele pętli wnioskowania, które zwykle zużywają od 100 tys. do 3 mln tokenów. W okresie korzystania z wersji przedpremierowej za moc obliczeniową środowiska nie są pobierane opłaty. Szczegółowe informacje o kosztach poszczególnych zadań znajdziesz w sekcji Szacowane koszty.
Limity
| Limit | Opis |
|---|---|
| Okres istnienia środowiska | Środowiska są trwale usuwane po 7 dniach braku aktywności. |
| Wyłączanie maszyn wirtualnych | Maszyny wirtualne wyłączają się po krótkim okresie bezczynności, aby oszczędzać zasoby. Kolejne żądanie przywraca stan (z uruchomieniem „na zimno”). |
| Fabrycznie zainstalowane oprogramowanie | Środowisko oparte na Ubuntu z Pythonem 3.12 i Node.js 22. Więcej informacji o obrazie bazowym środowiska znajdziesz w sekcji Preinstalowane oprogramowanie. |
| Maksymalna liczba agentów | Możesz mieć maksymalnie 1000 zarządzanych agentów. |
Platformy agentów
Możesz też tworzyć agentów z Gemini za pomocą tych platform i pakietów SDK:
- LangChain / LangGraph: twórz złożone przepływy aplikacji z zachowywaniem stanu i systemy wieloagentowe przy użyciu struktur grafów.
- LlamaIndex połącz agenty Gemini z danymi prywatnymi, aby korzystać z przepływów pracy opartych na RAG.
- CrewAI koordynuj współpracę autonomicznych agentów AI odgrywających różne role.
- Vercel AI SDK: tworzenie interfejsów użytkownika i agentów opartych na AI w JavaScript/TypeScript.
- Google ADK: platforma open source do tworzenia i koordynowania interoperacyjnych agentów AI.
- Antigravity SDK: twórz autonomiczne agenty AI za pomocą tych samych narzędzi, pętli agenta i zarządzania kontekstem, które są używane w Google Antigravity. Możesz programować w Pythonie.