Zarządzane agenty w Gemini API zapewniają konfigurowalny szkielet 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, dane wejściowe multimodalne i ceny domyślnego agenta.
Agenty w AI Studio
Wizualne środowisko testowe do tworzenia prototypów agentów bez pisania kodu.
Dostępne zarządzane agenty
- Agent Antigravity: agent do zwykłych obciążeń zarządzany przez Gemini 3.6 Flash. Uruchamia kod, zarządza plikami i wyszukuje informacje w internecie w bezpiecznej piaskownicy Linuksa hostowanej przez Google. Możesz skonfigurować model bazowy (np. Gemini 3.6 Flash, Gemini 3.5 Flash lub Gemini 3.5 Flash-Lite) za pomocą
agent_configi 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 zewnętrzne i interfejsy API
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 i 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 interfejsu API o jak najmniejszych uprawnieniach.
- Preferuj krótkotrwałe tokeny zamiast długotrwałych kluczy.
- Podawaj tylko 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
Przed wdrożeniem zawsze sprawdzaj wyniki (wygenerowany kod, przekształcenia danych, zmiany konfiguracji), 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. Jedna interakcja może wywołać wiele pętli wnioskowania, które zwykle zużywają od 100 tys. do 3 mln tokenów. Za moc obliczeniową środowiska nie są pobierane opłaty w okresie wersji przedpremierowej. Szczegółowe informacje o kosztach poszczególnych zadań znajdziesz w sekcji szacowane koszty. Zarządzani agenci są też dostępni w ramach poziomu bezpłatnego z bezpłatnym limitem szybkości i limitem wykorzystania.
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 podstawowym 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 zestawów 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 ulepszonych przepływów pracy RAG.
- CrewAI koordynuj współpracujących, 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.