Plac zabaw Google AI Studio udostępnia wizualny interfejs do tworzenia prototypów i uczenia się, jak tworzyć zarządzanych agentów bez konieczności tworzenia i pisania wywołań interfejsu API.
Aby rozpocząć, w panelu nawigacyjnym Google AI Studio otwórz kartę Playground i przesuń przełącznik na Agenci.
Gotowe szablony
Na karcie Agenci znajduje się szereg szablonów, które wstępnie konfigurują podstawowego agenta Antigravity, ustawiając konfiguracje narzędzi i środowiska. Wszystkie szablony są dostępne na licencji open source i opublikowane w repozytorium google-gemini/gemini-managed-agents-templates. Zapoznanie się z tymi szablonami to świetny sposób na nauczenie się, jak tworzyć własnego agenta zarządzanego i jak go strukturyzować.
Na przykład po wybraniu szablonu AI Radio włączone zostaną wszystkie dozwolone narzędzia i połączone specjalistyczne AGENTS.md pliki i umiejętności do produkcji audycji radiowych. Te ustawienia możesz wyświetlić w interfejsie Playground w sekcji Środowisko, klikając przycisk Źródła.
Konfiguracja narzędzia
W ustawieniach agenta w Playground możesz włączyć lub wyłączyć dostęp do tych wbudowanych narzędzi:
- Wyszukiwarka Google: dostęp do otwartego internetu w celu uzyskania informacji w czasie rzeczywistym.
- Kontekst adresu URL: pobieranie i analizowanie treści tekstowych z określonych adresów URL stron internetowych.
- Wykonywanie kodu: uruchamiaj polecenia Bash i Python bezpośrednio w izolowanym środowisku piaskownicy.
- Narzędzia systemu plików: odczytywanie, zapisywanie, wyświetlanie listy i usuwanie plików w obszarze roboczym.
Konfiguracja środowiska
Zarządzane agenty działają w bezpiecznej, tymczasowej piaskownicy Linuksa (środowisku), która zapewnia im przestrzeń roboczą i narzędzia potrzebne do działania. Więcej informacji znajdziesz w przewodniku po zarządzanym środowisku agenta.
Kontrolowanie zachowania agenta
Zachowanie, osobowość i możliwości agenta są w głównej mierze określone przez pliki znajdujące się w jego środowisku. Agent automatycznie wykrywa i wczytuje konfiguracje ze specjalnego folderu .agents:
AGENTS.md: wstępnie załadowane do kontekstu agenta w celu zdefiniowania instrukcji systemowych i profilu.SKILL.md: znajdują się w odpowiednich folderach umiejętności (np..agents/skills/my-skill/SKILL.md) i służą do definiowania konkretnych funkcji i przepływów pracy.
Provisioning the Environment
Środowisko, z którego będzie korzystać agent, możesz skonfigurować, montując w nim pliki przed rozpoczęciem sesji. Możesz utworzyć nowe środowisko, montując źródła, lub przywrócić poprzednie:
- Aby utworzyć nowe środowisko, w panelu Ustawienia środowiska kliknij Dodaj źródła i wybierz jeden z tych typów źródeł:
| Typ źródła | Opis | Ścieżka montażu |
|---|---|---|
| Pliki w treści | Pisz lub wklejaj pliki konfiguracyjne, przykładowe zbiory danych lub skrypty narzędziowe (do 100 KB) bezpośrednio w interfejsie Playground. | Ścieżka docelowa zdefiniowana przez użytkownika (np. /workspace/scripts/parser.py). |
| Google Cloud Storage | Zamontuj publiczny lub prywatny zasobnik Cloud Storage. Prywatne zasobniki wymagają standardowego tokena okaziciela OAuth 2.0. Więcej informacji znajdziesz w sekcji Źródła prywatne. |
Mapuje ścieżkę zasobnika GCS (np. gs://your-bucket-name/data/) na katalog obszaru roboczego (np. /workspace/data/). |
| Repozytoria GitHub | Klonuj publiczne i prywatne bazy kodu. Prywatne repozytoria wymagają uwierzytelniania podstawowego za pomocą osobistego tokena dostępu (PAT) GitHub. Więcej informacji znajdziesz w sekcji Źródła prywatne. |
Sklonowane bezpośrednio do /workspace/ (zwykle w ciągu /workspace/<repo-name>). |
- Aby przywrócić poprzednie środowisko, możesz użyć istniejącego identyfikatora środowiska, aby sklonować i rozwidlić jego dokładny stan.
Ponowne użycie istniejącego identyfikatora środowiska
Jeśli masz już skonfigurowane środowisko piaskownicy, nie musisz zaczynać od zera. Aby użyć istniejącego środowiska:
- Otwórz panel Środowiska w AI Studio i przełącz Typ na Istniejące.
- Wpisz identyfikator środowiska (np.
env_abc123).
Więcej informacji znajdziesz w artykule Konfigurowanie środowiska. Identyfikator środowiska bieżącej sesji możesz też pobrać z karty Środowisko w interfejsie.
Gdy wyślesz pierwszą wiadomość do agenta, konfiguracja środowiska zostanie ustalona na potrzeby tej sesji. Nie możesz montować nowych źródeł ani modyfikować listy dozwolonych sieci, gdy interakcja jest aktywna.
Pobieranie środowiska
Po utworzeniu środowiska możesz w dowolnym momencie pobrać jego zrzut, klikając przycisk Pobierz w ustawieniach środowiska na platformie AI Studio Playground, aby pobrać pliki środowiska jako plik tar.
Bezpieczeństwo i zarządzanie kosztami
Zarządzanie wykorzystaniem tokenów
W odróżnieniu od standardowej prośby o czat, która generuje pojedyncze dane wyjściowe, Antigravity Agent wykonuje autonomiczny przepływ pracy. Planuje, uruchamia kod, obserwuje wyniki i powtarza proces. Oznacza to, że jeden prompt może spowodować nieograniczone zużycie tokenów.
Aby zarządzać kosztami, podaj w promptach jasne kryteria zakończenia i zawęź zakres zadań agenta. Dobrym przykładem może być prompt:Sprawdź żądanie pull i zatrzymaj się po wygenerowaniu podsumowania w formacie Markdown. Nie próbuj samodzielnie pisać poprawki.
Dodatkowe koszty
Domyślnie wszystkie szablony agentów w Playground mają dostęp do usługi Gemini API i mogą wykonywać wywołania interfejsu API ze środowiska, aby realizować żądania. Mogą się one wiązać z dodatkowymi kosztami, które nie będą odzwierciedlone w zużyciu tokenów.
Podobnie, jeśli dodasz inne usługi zewnętrzne, agent może ponieść dodatkowe koszty, wywołując te usługi w Twoim imieniu.
Lista dozwolonych sieci
Domyślnie w AI Studio wszystkie wychodzące żądania sieciowe z piaskownicy Twojego agenta są ściśle kontrolowane i ograniczone, aby zapewnić bezpieczeństwo. Aby przyznać agentowi możliwość korzystania z zewnętrznych interfejsów API, usług internetowych lub menedżerów pakietów, musisz je wyraźnie zadeklarować:
- Otwórz panel Środowiska w AI Studio.
- Kliknij przycisk reguły obok opcji Sieć.
- W panelu Konfiguracja sieci kliknij Dodaj do listy dozwolonych i wpisz odpowiednie informacje:
- Ograniczenie domeny: maszyna wirtualna agenta może uzyskiwać dostęp tylko do określonych domen lub wzorców z symbolami wieloznacznymi dodanych do listy. Możesz na przykład wpisać dokładne domeny, takie jak
api.github.com, lub ogólne wzorce, takie jak*.googleapis.com. - Dodawanie nagłówka HTTP i wstrzykiwanie tokena: użyj opcji Dodaj nagłówek HTTP, aby bezpiecznie wstrzyknąć wymagane dane logowania (np. token API) dla określonej domeny. Te dane logowania są bezpiecznie przekazywane przez serwer proxy ruchu wychodzącego i nigdy nie są bezpośrednio ujawniane w formie nieprzetworzonego tekstu w piaskownicy agenta.
- Ograniczenie domeny: maszyna wirtualna agenta może uzyskiwać dostęp tylko do określonych domen lub wzorców z symbolami wieloznacznymi dodanych do listy. Możesz na przykład wpisać dokładne domeny, takie jak
Zawsze zachowuj ostrożność podczas dodawania domen do listy dozwolonych. Przyznanie agentowi dostępu do uwierzytelnionych usług oznacza, że może on działać w Twoim imieniu, co w przypadku braku starannego monitorowania może prowadzić do niezamierzonych działań.
Sprawdzone metody dotyczące danych logowania
Jeśli Twój przepływ pracy wymaga uwierzytelniania agenta w usługach zewnętrznych, musisz udostępnić i określić zakres tych danych logowania. Aby zmniejszyć ryzyko, postępuj zgodnie z tymi wytycznymi:
- Używaj danych logowania o jak najmniejszych uprawnieniach: utwórz konta usługi lub klucze API z uprawnieniami, których potrzebuje Twój agent. Unikaj przekazywania danych logowania z szerokim lub administracyjnym dostępem.
- Preferuj tokeny o krótkim czasie ważności: w miarę możliwości używaj danych logowania lub tokenów o ograniczonym czasie ważności, które wygasają, zamiast kluczy API o długim czasie ważności.
- Załóż pełny dostęp: agent może używać dowolnych danych logowania, do których ma dostęp, aby wykonać zadanie, które mu zlecisz. Podawaj tylko dane logowania, w przypadku których chcesz przyznać pełny zakres dostępu.
- Regularnie wykonuj rotację danych logowania: traktuj dane logowania udostępniane agentowi tak samo jak inne dane logowania zautomatyzowane. Wykonuj ich rotację zgodnie z regularnym harmonogramem.
Łączenie narzędzi zewnętrznych i interfejsów API
Możesz połączyć narzędzia zewnętrzne i interfejsy API (np. serwery Model Context Protocol / MCP), aby rozszerzyć możliwości agenta. Pamiętaj, aby:
- Łącz tylko narzędzia pochodzące z zaufanych źródeł. Złośliwe lub źle napisane narzędzie może ujawniać dane lub wykonywać niezamierzone działania.
- Skonfiguruj narzędzia z minimalnymi uprawnieniami wymaganymi w Twoim przypadku. Jeśli narzędzie obsługuje tryb tylko do odczytu, używaj go, chyba że zapisywanie jest bezwzględnie konieczne.
- Zanim połączysz narzędzie ze źródłem danych produkcyjnych, przetestuj je na przykładowych lub syntetycznych danych, aby sprawdzić, czy agent używa go zgodnie z oczekiwaniami.
Nadzór ze strony człowieka
Agenty mogą rozumować, planować i wykonywać wieloetapowe przepływy pracy z dużą autonomią. Jest to bardzo przydatne, ale oznacza też, że należy sprawować odpowiedni nadzór, zwłaszcza w przypadku zadań, które modyfikują dane lub wchodzą w interakcje z systemami zewnętrznymi.
Przed wdrożeniem zawsze sprawdzaj krytyczne dane wyjściowe, takie jak wygenerowany kod, transformacje danych czy zmiany konfiguracji.