Google AI Studio Playground proporciona una interfaz visual para crear prototipos y aprender a compilar agentes administrados sin tener que crear ni escribir llamadas a la API.
Para comenzar, navega a la pestaña Playground en el panel de navegación de Google AI Studio y cambia el botón de activación a Agentes.
Plantillas prediseñadas
La pestaña Agentes tiene una serie de plantillas que preconfiguran el agente base de Antigravity estableciendo configuraciones de herramientas y entorno. Todas las plantillas son de código abierto y se publican en el repositorio google-gemini/gemini-managed-agents-templates. Explorar estas plantillas es una excelente manera de aprender a crear y estructurar tu propio agente administrado.
Por ejemplo, cuando eliges la plantilla de IA Radio, se habilitan todas las herramientas permitidas y se vinculan un archivo AGENTS.md especializado y habilidades para la producción de programas de radio. Puedes ver estos parámetros de configuración en la IU de Playground en la sección Environment. Para ello, haz clic en el botón Sources.
Configuración de herramientas
En la configuración del agente en Playground, puedes activar o desactivar el acceso a las siguientes herramientas integradas:
- Búsqueda de Google: Accede a la Web abierta para fundamentar la información en tiempo real.
- Contexto de URL: Recupera y analiza el contenido de texto de URLs de páginas web específicas.
- Ejecución de código: Ejecuta comandos de Bash y Python directamente en el entorno aislado de zona de pruebas.
- Herramientas del sistema de archivos: Lee, escribe, enumera y borra archivos dentro del espacio de trabajo.
Configuración del entorno
Los agentes administrados se ejecutan en una zona de pruebas de Linux efímera y segura (el entorno) que proporciona el espacio de trabajo y las herramientas que necesitan para operar. Para obtener más información, consulta la guía del entorno de agente administrado.
Cómo controlar el comportamiento del agente
El comportamiento, la personalidad y las capacidades del agente se determinan principalmente por los archivos presentes en su entorno. El agente detecta y carga automáticamente la configuración desde una carpeta .agents especial:
AGENTS.md: Se carga previamente en el contexto del agente para definir las instrucciones y la personalidad del sistema.SKILL.md: Se encuentra en las carpetas de habilidades respectivas (p.ej.,.agents/skills/my-skill/SKILL.md) para definir capacidades y flujos de trabajo específicos.
Aprovisiona el entorno
Puedes configurar el entorno que usará el agente. Para ello, debes activar archivos en el entorno antes de iniciar una sesión. Puedes compilar un entorno nuevo con la incorporación de fuentes o restablecer uno anterior:
- Para crear un entorno nuevo, haz clic en Agregar fuentes en el panel Configuración del entorno y elige entre los siguientes tipos de fuentes:
| Tipo de fuente | Descripción | Ruta de montaje |
|---|---|---|
| Archivos intercalados | Escribe o pega archivos de configuración, conjuntos de datos simulados o secuencias de comandos de utilidad (hasta 100 KB) directamente en la IU de Playground. | Ruta de destino definida por el usuario (p. ej., /workspace/scripts/parser.py) |
| Google Cloud Storage | Activar un bucket público o privado de Cloud Storage. Los buckets privados requieren un token del portador OAuth 2.0 estándar. Para obtener más información, consulta Fuentes privadas. |
Asigna una ruta de acceso a un bucket de GCS (p.ej., gs://your-bucket-name/data/) a un directorio de espacio de trabajo (p.ej., /workspace/data/). |
| Repositorios de GitHub | Clona bases de código públicas o privadas. Los repositorios privados requieren autenticación básica con tu token de acceso personal (PAT) de GitHub. Para obtener más información, consulta Fuentes privadas. |
Se clonó directamente en /workspace/ (por lo general, en /workspace/<repo-name>). |
- Para restablecer un entorno anterior, puedes reutilizar un ID de entorno existente para clonar y bifurcar su estado exacto.
Cómo reutilizar un ID de entorno existente
Si ya dedicaste tiempo a configurar un entorno de zona de pruebas, no tienes que comenzar desde cero. Para usar un entorno existente, haz lo siguiente:
- Ve al panel Environments en AI Studio y cambia Type a Existing.
- Ingresa el ID del entorno (p. ej.,
env_abc123).
Para obtener más información, consulta Cómo configurar un entorno. También puedes recuperar el ID del entorno de la sesión actual en la pestaña Environment de la IU.
Una vez que envíes tu primer mensaje al agente, la configuración del entorno se fijará para esa sesión. No puedes activar fuentes nuevas ni modificar la lista de entidades permitidas de la red mientras la interacción se esté ejecutando de forma activa.
Descarga el entorno
Una vez que se crea un entorno, puedes descargar la instantánea del entorno en cualquier momento con el botón Descargar en la configuración del entorno de AI Studio Playground para recuperar los archivos del entorno como un archivo tar.
Seguridad y administración de costos
Administra el consumo de tokens
A diferencia de una solicitud de chat estándar que produce un solo resultado, el agente de Antigravity ejecuta un flujo de trabajo autónomo. Planifica, ejecuta código, observa los resultados y realiza iteraciones. Esto significa que una sola instrucción puede generar un consumo ilimitado de tokens.
Para administrar los costos, proporciona criterios de finalización claros en tus instrucciones y delimita las tareas del agente. Un buen ejemplo podría ser una instrucción como Revisa la solicitud de extracción y detente una vez que hayas generado el resumen en Markdown. No intentes escribir la corrección por tu cuenta.
Costos adicionales
De forma predeterminada, todas las plantillas de agentes en Playground tienen acceso al servicio de la API de Gemini y pueden realizar llamadas a la API desde el entorno para satisfacer las solicitudes. Es posible que se generen costos adicionales que no se reflejarán en el consumo de tokens.
Del mismo modo, si agregas otros servicios externos, es posible que el agente incurra en costos adicionales por llamar a estos servicios en tu nombre.
Lista de entidades permitidas de la red
De forma predeterminada, en AI Studio, todas las solicitudes de red salientes desde el entorno de zona de pruebas de tu agente se controlan y restringen estrictamente para garantizar la seguridad. Para otorgarle a tu agente la capacidad de acceder a APIs externas, servicios web o administradores de paquetes, debes declararlos de forma explícita:
- Ve al panel Entornos en AI Studio.
- Selecciona el botón rules junto a Network.
- En el panel Configuración de red, haz clic en Agregar a la lista de entidades permitidas y completa los detalles pertinentes:
- Restricción de dominio: Solo se puede acceder a los dominios específicos o los patrones de comodín que se agregaron a la lista desde la máquina virtual del agente. Por ejemplo, puedes ingresar dominios exactos, como
api.github.com, o patrones amplios, como*.googleapis.com. - Agrega encabezados HTTP y la inserción de tokens: Usa la opción Agregar encabezado HTTP para insertar de forma segura las credenciales requeridas (como un token de API) para un dominio específico. Estas credenciales pasan de forma segura a través de un proxy de salida y nunca se exponen directamente como texto sin formato dentro de la zona de pruebas del agente.
- Restricción de dominio: Solo se puede acceder a los dominios específicos o los patrones de comodín que se agregaron a la lista desde la máquina virtual del agente. Por ejemplo, puedes ingresar dominios exactos, como
Siempre ten cuidado cuando agregues dominios a tu lista de entidades permitidas. Si le otorgas acceso a servicios autenticados, el agente podrá actuar en tu nombre, lo que podría generar acciones no deseadas si no se supervisa con cuidado.
Prácticas recomendadas para las credenciales
Si tu flujo de trabajo requiere que el agente se autentique con servicios externos, eres responsable de aprovisionar y definir el alcance de esas credenciales. Sigue estos lineamientos para reducir el riesgo:
- Usa credenciales con privilegios mínimos: Crea cuentas de servicio o claves de API con solo los permisos que necesita tu agente. Evita pasar credenciales con acceso amplio o administrativo.
- Prefiere los tokens de corta duración: Cuando sea posible, usa credenciales o tokens con límite de tiempo que vencen en lugar de claves de API de larga duración.
- Asume acceso completo: El agente puede usar cualquier credencial a la que tenga acceso para completar la tarea que le asignaste. Solo proporciona credenciales cuyo alcance completo de acceso estés dispuesto a otorgar.
- Rota las credenciales con regularidad: Trata las credenciales compartidas con el agente de la misma manera en que tratarías cualquier credencial programática; rótalas de forma regular.
Conexión de APIs y herramientas externas
Puedes conectar herramientas y APIs externas (como los servidores del Protocolo de contexto del modelo o MCP) para ampliar las capacidades del agente. Cuando lo hagas, ten en cuenta lo siguiente:
- Solo conecta herramientas de fuentes confiables. Una herramienta maliciosa o mal escrita podría exponer datos o realizar acciones no deseadas.
- Configura las herramientas con los permisos mínimos necesarios para tu caso de uso. Si una herramienta admite el modo de solo lectura, úsalo, a menos que las escrituras sean estrictamente necesarias.
- Antes de conectar una herramienta a una fuente de datos de producción, pruébala con datos de muestra o sintéticos para verificar que el agente la use según lo previsto.
Supervisión humana
Los agentes pueden razonar, planificar y ejecutar flujos de trabajo de varios pasos con un alto grado de autonomía. Si bien esto es potente, también significa que debes aplicar una supervisión adecuada, en especial para las tareas que modifican datos o interactúan con sistemas externos.
Siempre verifica los resultados críticos, como el código generado, las transformaciones de datos o los cambios de configuración, antes de implementarlos.