Gemini 3.8 Flash jest już dostępny. Przećwicz to samodzielnie.

Google używa technologii AI do tłumaczenia treści na Twój preferowany język. Tłumaczenia wygenerowane przez AI mogą zawierać błędy.

Agent Antigravity

Agent Antigravity to zarządzany agent do zwykłych obciążeń w Gemini API. Pojedyncze wywołanie interfejsu API zapewnia dostęp do agenta, który rozumuje, wykonuje kod, zarządza plikami i przegląda internet w bezpiecznym środowisku Linux Sandbox hostowanym przez Google.

Został on stworzony z użyciem Gemini 3.8 Flash i korzysta z tego samego środowiska co Antigravity IDE. Model Gemini możesz skonfigurować za pomocą agent_config. Dostępne w ramach Interactions API i Google AI Studio.

Python

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-09-2026",
    input="Read Hacker News, summarize the top 10 stories, and save the results as a PDF.",
    environment="remote",
)

print(interaction.output_text)

JavaScript

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-09-2026",
    input: "Read Hacker News, summarize the top 10 stories, and save the results as a PDF.",
    environment: "remote",
}, { timeout: 300000 });

console.log(interaction.output_text);

Java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.AgentOption;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateAgentInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateAgentInteractionEnvironment;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;

Client client = new Client();

CreateAgentInteraction params = CreateAgentInteraction.builder()
    .agent(AgentOption.of("antigravity-preview-09-2026"))
    .input(InteractionsInput.of("Read Hacker News, summarize the top 10 stories, and save the results as a PDF."))
    .environment(CreateAgentInteractionEnvironment.of("remote"))
    .build();

Interaction interaction = client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();
System.out.println(interaction.outputText().orElse(""));

Go

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "log"

    "google.golang.org/genai"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/interactions"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/operations"
)

func main() {
    ctx := context.Background()
    client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    res, err := client.Interactions.Create(ctx, operations.CreateInteractionRequest{
        Body: operations.NewCreateInteractionRequestBody(interactions.CreateAgentInteraction{
            Agent:       interactions.AgentOption("antigravity-preview-09-2026"),
            Input:       interactions.NewInteractionsInput("Read Hacker News, summarize the top 10 stories, and save the results as a PDF."),
            Environment: genai.Ptr(interactions.NewCreateAgentInteractionEnvironment("remote")),
        }),
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    if res.Interaction.OutputText != nil {
        fmt.Println(*res.Interaction.OutputText)
    }
}

REST

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-d '{
    "agent": "antigravity-preview-09-2026",
    "input": "Read Hacker News, summarize the top 10 stories, and save the results as a PDF.",
    "environment": "remote"
}'

Uprawnienia

Każde wywołanie może udostępnić piaskownicę systemu Linux i rozpocząć pętlę użycia narzędzia. Agent planuje, działa, obserwuje wyniki i powtarza te czynności, dopóki zadanie nie zostanie wykonane.

Wykonywanie kodu: uruchamiaj polecenia Bash, Python i Node.js. instalować pakiety, przeprowadzać testy i tworzyć aplikacje.
Zarządzanie plikami: odczytywanie, zapisywanie, edytowanie, wyszukiwanie i wyświetlanie plików w piaskownicy. Pliki są zachowywane podczas interakcji.
Dostęp do internetu: wyszukiwanie w Wyszukiwarce Google i pobieranie adresów URL w celu uzyskania danych.
Kompaktowanie kontekstu: automatyczne kompaktowanie kontekstu (uruchamiane przy około 135 tys. tokenów) w celu obsługi długotrwałych sesji wielokrotnych bez utraty kontekstu i przekraczania limitów tokenów.

Więcej informacji o korzystaniu z wielu tur i transmitowaniu znajdziesz w krótkim wprowadzeniu.

Obsługiwane narzędzia

Domyślnie agent ma dostęp do modeli code_execution, google_search i url_context. Narzędzia systemu plików są włączane automatycznie po określeniu parametru environment. Możesz też zdefiniować funkcje niestandardowe, aby połączyć agenta z własnymi interfejsami API i narzędziami. Parametr tools musisz podać tylko wtedy, gdy dostosowujesz lub ograniczasz domyślny zestaw albo dodajesz funkcje niestandardowe.

Narzędzie	Wpisz wartość	Opis
Wykonanie kodu	`code_execution`	Uruchamiaj polecenia powłoki (bash, Python, Node) z przechwytywaniem stdout/stderr.
Wyszukiwarka Google	`google_search`	wyszukiwać w internecie,
Kontekst adresu URL	`url_context`	Pobieraj i odczytuj strony internetowe.
System plików	(włączone za pomocą `environment`)	odczytywać, zapisywać, edytować, wyszukiwać i wyświetlać pliki w piaskownicy; System automatycznie włącza te narzędzia, gdy ustawisz `environment`.
Funkcje niestandardowe	`function`	Zdefiniuj funkcje niestandardowe, o których wykonanie może poprosić agent. Zobacz Wywoływanie funkcji.
Zdalny serwer MCP	`mcp_server`	Rejestrowanie zewnętrznych serwerów Model Context Protocol (MCP) jako narzędzi. Zobacz serwery MCP.

Możesz przechwytywać i weryfikować wykonanie narzędzi code_execution i filesystem bezpośrednio w zdalnej piaskownicy za pomocą synchronicznych haków.

Aby ograniczyć agenta do określonych narzędzi, przekaż tylko te, których potrzebujesz:

Python

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-09-2026",
    input="Search for the latest AI research papers on reasoning and summarize them.",
    environment="remote",
    tools=[
        {"type": "google_search"},
        {"type": "url_context"},
    ],
)

print(interaction.output_text)

JavaScript

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-09-2026",
    input: "Search for the latest AI research papers on reasoning and summarize them.",
    environment: "remote",
    tools: [
        { type: "google_search" },
        { type: "url_context" },
    ],
}, { timeout: 300000 });

console.log(interaction.output_text);

Java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.AgentOption;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateAgentInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateAgentInteractionEnvironment;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.GoogleSearch;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.URLContext;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
import java.util.List;

Client client = new Client();

CreateAgentInteraction params = CreateAgentInteraction.builder()
    .agent(AgentOption.of("antigravity-preview-09-2026"))
    .input(InteractionsInput.of("Search for the latest AI research papers on reasoning and summarize them."))
    .environment(CreateAgentInteractionEnvironment.of("remote"))
    .tools(List.of(
        GoogleSearch.builder().build(),
        URLContext.builder().build()
    ))
    .build();

Interaction interaction = client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();
System.out.println(interaction.outputText().orElse(""));

Go

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "log"

    "google.golang.org/genai"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/interactions"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/operations"
)

func main() {
    ctx := context.Background()
    client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    res, err := client.Interactions.Create(ctx, operations.CreateInteractionRequest{
        Body: operations.NewCreateInteractionRequestBody(interactions.CreateAgentInteraction{
            Agent:       interactions.AgentOption("antigravity-preview-09-2026"),
            Input:       interactions.NewInteractionsInput("Search for the latest AI research papers on reasoning and summarize them."),
            Environment: genai.Ptr(interactions.NewCreateAgentInteractionEnvironment("remote")),
            Tools: []interactions.Tool{
                interactions.NewTool(interactions.GoogleSearch{}),
                interactions.NewTool(interactions.URLContext{}),
            },
        }),
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    if res.Interaction.OutputText != nil {
        fmt.Println(*res.Interaction.OutputText)
    }
}

REST

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-d '{
    "agent": "antigravity-preview-09-2026",
    "input": "Search for the latest AI research papers on reasoning and summarize them.",
    "environment": "remote",
    "tools": [
        {"type": "google_search"},
        {"type": "url_context"}
    ]
}'

Wprowadzanie danych multimodalnych

Agent Antigravity obsługuje dane wejściowe multimodalne. Obecnie obsługiwane są tylko dane wejściowe text i image. Obrazy muszą być podane jako ciągi tekstowe zakodowane w formacie base64 (data).

Python

import base64
from google import genai

client = genai.Client()

with open("path/to/chart.png", "rb") as f:
    image_bytes = f.read()

interaction_inline = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-09-2026",
    input=[
        {"type": "text", "text": "Analyze this chart and summarize the trends."},
        {
            "type": "image",
            "data": base64.b64encode(image_bytes).decode("utf-8"),
            "mime_type": "image/png",
        },
    ],
    environment="remote",
)

JavaScript


import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

import * as fs from "node:fs";

const client = new GoogleGenAI({});
const base64Image = fs.readFileSync("path/to/chart.png", { encoding: "base64" });

const interactionInline = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-09-2026",
    input: [
        { type: "text", text: "Analyze this chart and summarize the trends." },
        {
            type: "image",
            data: base64Image,
            mime_type: "image/png",
        },
    ],
    environment: "remote",
}, { timeout: 300000 });

Java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.AgentOption;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateAgentInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateAgentInteractionEnvironment;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.ImageContent;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.ImageContentMimeType;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.TextContent;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.Base64;
import java.util.List;

Client client = new Client();

byte[] imageBytes = Files.readAllBytes(Paths.get("path/to/chart.png"));
String base64Image = Base64.getEncoder().encodeToString(imageBytes);

CreateAgentInteraction params = CreateAgentInteraction.builder()
    .agent(AgentOption.of("antigravity-preview-09-2026"))
    .input(InteractionsInput.ofContent(List.of(
        TextContent.builder().text("Analyze this chart and summarize the trends.").build(),
        ImageContent.builder()
            .data(base64Image)
            .mimeType(ImageContentMimeType.IMAGE_PNG)
            .build()
    )))
    .environment(CreateAgentInteractionEnvironment.of("remote"))
    .build();

Interaction interactionInline = client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();
System.out.println(interactionInline.outputText().orElse(""));

Go

package main

import (
    "context"
    "encoding/base64"
    "fmt"
    "log"
    "os"

    "google.golang.org/genai"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/interactions"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/operations"
)

func main() {
    ctx := context.Background()
    client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    imageBytes, err := os.ReadFile("path/to/chart.png")
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    base64Image := base64.StdEncoding.EncodeToString(imageBytes)

    res, err := client.Interactions.Create(ctx, operations.CreateInteractionRequest{
        Body: operations.NewCreateInteractionRequestBody(interactions.CreateAgentInteraction{
            Agent: interactions.AgentOption("antigravity-preview-09-2026"),
            Input: interactions.NewInteractionsInput([]interactions.Content{
                interactions.NewContent(interactions.TextContent{
                    Text: "Analyze this chart and summarize the trends.",
                }),
                interactions.NewContent(interactions.ImageContent{
                    Data:     genai.Ptr(base64Image),
                    MimeType: interactions.ImageContentMimeTypeImagePng.ToPointer(),
                }),
            }),
            Environment: genai.Ptr(interactions.NewCreateAgentInteractionEnvironment("remote")),
        }),
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    if res.Interaction.OutputText != nil {
        fmt.Println(*res.Interaction.OutputText)
    }
}

REST

BASE64_IMAGE=$(base64 -w0 /path/to/chart.png)

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-d "{
    \"agent\": \"antigravity-preview-09-2026\",
    \"input\": [
        {\"type\": \"text\", \"text\": \"Analyze this chart and summarize the trends.\"},
        {
            \"type\": \"image\",
            \"mime_type\": \"image/png\",
            \"data\": \"$BASE64_IMAGE\"
        }
    ],
    \"environment\": \"remote\"
}"

Wywoływanie funkcji

Wywoływanie funkcji umożliwia połączenie agenta Antigravity z zewnętrznymi interfejsami API i bazami danych przez zdefiniowanie niestandardowych narzędzi, które agent może wywoływać. Ogólne informacje znajdziesz w artykule Wywoływanie funkcji za pomocą interfejsu Gemini API.

Poniższy przykład pokazuje interakcję dwuetapową. Najpierw agent prosi o wywołanie niestandardowej funkcji get_weather, a klient wykonuje ją i zwraca wynik w drugiej turze.

Python

from google import genai

client = genai.Client()

# 1. Define the custom function
get_weather_tool = {
    "type": "function",
    "name": "get_weather",
    "description": "Gets the current weather for a given location.",
    "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {
            "location": {
                "type": "string",
                "description": "The city and country, e.g. San Francisco, USA",
            }
        },
        "required": ["location"],
    },
}

# 2. Call the agent with the custom tool (Turn 1)
interaction = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-09-2026",
    input="What is the weather in Tokyo?",
    environment="remote",
    tools=[
        {"type": "code_execution"},  # Enable default code execution
        get_weather_tool,            # Add custom function
    ],
)

# Check if the agent requested a function call
if interaction.status == "requires_action":
    # Find function calls that do not have a matching function result.
    # Filesystem tools (like write_to_file) are also represented as function calls
    # but are executed automatically by the environment.
    executed_calls = {step.call_id for step in interaction.steps if step.type == "function_result"}
    pending_calls = [step for step in interaction.steps if step.type == "function_call" and step.id not in executed_calls]

    if pending_calls:
        fc_step = pending_calls[0]
        print(f"Function to call: {fc_step.name} (ID: {fc_step.id})")
        print(f"Arguments: {fc_step.arguments}")

        # 3. Execute the function locally (simulated get_weather()) and send the result back (Turn 2)
        function_result = {
            "temperature": 23,
            "unit": "celsius"
        }

        final_interaction = client.interactions.create(
            agent="antigravity-preview-09-2026",
            previous_interaction_id=interaction.id,  # Reference the interaction ID
            environment=interaction.environment_id,
            input=[
                {
                    "type": "function_result",
                    "name": fc_step.name,
                    "call_id": fc_step.id,
                    "result": function_result,
                }
            ],
        )

        print(final_interaction.output_text)
        # Output: The current weather in Tokyo, Japan is 23°C (Celsius).
    else:
        print("No pending function calls.")
else:
    print(f"Interaction completed with status: {interaction.status}")

JavaScript

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const client = new GoogleGenAI({});

// 1. Define the custom function
const get_weather_tool = {
  type: "function",
  name: "get_weather",
  description: "Gets the current weather for a given location.",
  parameters: {
    type: "object",
    properties: {
      location: {
        type: "string",
        description: "The city and country, e.g. San Francisco, USA",
      },
    },
    required: ["location"],
  },
};

// 2. Call the agent with the custom tool (Turn 1)
const interaction = await client.interactions.create({
  agent: "antigravity-preview-09-2026",
  input: "What is the weather in Tokyo?",
  environment: "remote",
  tools: [
    { type: "code_execution" },
    get_weather_tool,
  ],
}, { timeout: 300000 });

if (interaction.status === "requires_action") {
  // Find function calls that do not have a matching function result.
  // Filesystem tools (like write_to_file) are also represented as function calls
  // but are executed automatically by the environment.
  const executedCalls = new Set(
    interaction.steps
      .filter(s => s.type === "function_result")
      .map(s => s.call_id)
  );
  const pendingCalls = interaction.steps.filter(
    s => s.type === "function_call" && !executedCalls.has(s.id)
  );

  if (pendingCalls.length > 0) {
    const fcStep = pendingCalls[0];
    console.log(`Function to call: ${fcStep.name} (ID: ${fcStep.id})`);

    // 3. Execute the function locally (simulated get_weather()) and send the result back (Turn 2)
    const functionResult = {
      temperature: 23,
      unit: "celsius"
    };

    const finalInteraction = await client.interactions.create({
      agent: "antigravity-preview-09-2026",
      previous_interaction_id: interaction.id, // Reference the interaction ID
      environment: interaction.environment_id,
      input: [
        {
          type: "function_result",
          name: fcStep.name,
          call_id: fcStep.id,
          result: functionResult,
        }
      ],
    }, { timeout: 300000 });

    console.log(finalInteraction.output_text);
  } else {
    console.log("No pending function calls.");
  }
} else {
  console.log(`Interaction completed with status: ${interaction.status}`);
}

Java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.AgentOption;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CodeExecution;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateAgentInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateAgentInteractionEnvironment;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Function;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.FunctionCallStep;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.FunctionResultStep;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.FunctionResultStepResultUnion;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionStatus;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Step;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
import java.util.stream.Collectors;

Client client = new Client();

// 1. Define the custom function
Function getWeatherTool = Function.builder()
    .name("get_weather")
    .description("Gets the current weather for a given location.")
    .parameters(Map.of(
        "type", "object",
        "properties", Map.of(
            "location", Map.of(
                "type", "string",
                "description", "The city and country, e.g. San Francisco, USA"
            )
        ),
        "required", List.of("location")
    ))
    .build();

// 2. Call the agent with the custom tool (Turn 1)
CreateAgentInteraction params = CreateAgentInteraction.builder()
    .agent(AgentOption.of("antigravity-preview-09-2026"))
    .input(InteractionsInput.of("What is the weather in Tokyo?"))
    .environment(CreateAgentInteractionEnvironment.of("remote"))
    .tools(List.of(
        CodeExecution.builder().build(), // Enable default code execution
        getWeatherTool                   // Add custom function
    ))
    .build();

Interaction interaction = client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();

// Check if the agent requested a function call
if (interaction.status().orElse(null) == InteractionStatus.REQUIRES_ACTION) {
    // Find function calls that do not have a matching function result.
    List<Step> steps = interaction.steps().orElse(List.of());
    Set<String> executedCalls = steps.stream()
        .filter(step -> step instanceof FunctionResultStep)
        .map(step -> ((FunctionResultStep) step).callId().orElse(""))
        .collect(Collectors.toSet());

    List<FunctionCallStep> pendingCalls = steps.stream()
        .filter(step -> step instanceof FunctionCallStep)
        .map(step -> (FunctionCallStep) step)
        .filter(fc -> !executedCalls.contains(fc.id().orElse("")))
        .collect(Collectors.toList());

    if (!pendingCalls.isEmpty()) {
        FunctionCallStep fcStep = pendingCalls.get(0);
        System.out.println("Function to call: " + fcStep.name().orElse("") + " (ID: " + fcStep.id().orElse("") + ")");
        System.out.println("Arguments: " + fcStep.arguments().orElse(Map.of()));

        // 3. Execute the function locally (simulated get_weather()) and send the result back (Turn 2)
        FunctionResultStep resultStep = FunctionResultStep.builder()
            .name(fcStep.name().orElse(""))
            .callId(fcStep.id().orElse(""))
            .result(FunctionResultStepResultUnion.of("{\"temperature\": 23, \"unit\": \"celsius\"}"))
            .build();

        CreateAgentInteraction followupParams = CreateAgentInteraction.builder()
            .agent(AgentOption.of("antigravity-preview-09-2026"))
            .previousInteractionId(interaction.id().orElse(""))
            .environment(CreateAgentInteractionEnvironment.of(interaction.environmentId().orElse("")))
            .input(InteractionsInput.ofStep(List.of(resultStep)))
            .build();

        Interaction finalInteraction = client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(followupParams)).interaction().get();
        System.out.println(finalInteraction.outputText().orElse(""));
        // Output: The current weather in Tokyo, Japan is 23°C (Celsius).
    } else {
        System.out.println("No pending function calls.");
    }
} else {
    System.out.println("Interaction completed with status: " + interaction.status().orElse(null));
}

Go

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "log"

    "google.golang.org/genai"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/interactions"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/operations"
)

func main() {
    ctx := context.Background()
    client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    // 1. Define the custom function
    getWeatherTool := interactions.NewTool(interactions.Function{
        Name:        genai.Ptr("get_weather"),
        Description: genai.Ptr("Gets the current weather for a given location."),
        Parameters: map[string]any{
            "type": "object",
            "properties": map[string]any{
                "location": map[string]any{
                    "type":        "string",
                    "description": "The city and country, e.g. San Francisco, USA",
                },
            },
            "required": []string{"location"},
        },
    })

    // 2. Call the agent with the custom tool (Turn 1)
    res, err := client.Interactions.Create(ctx, operations.CreateInteractionRequest{
        Body: operations.NewCreateInteractionRequestBody(interactions.CreateAgentInteraction{
            Agent:       interactions.AgentOption("antigravity-preview-09-2026"),
            Input:       interactions.NewInteractionsInput("What is the weather in Tokyo?"),
            Environment: genai.Ptr(interactions.NewCreateAgentInteractionEnvironment("remote")),
            Tools: []interactions.Tool{
                interactions.NewTool(interactions.CodeExecution{}), // Enable default code execution
                getWeatherTool, // Add custom function
            },
        }),
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    interaction := res.Interaction

    // Check if the agent requested a function call
    if interaction.Status == interactions.InteractionStatusRequiresAction {
        executedCalls := make(map[string]bool)
        for _, step := range interaction.Steps {
            if fr := step.FunctionResultStep; fr != nil {
                executedCalls[fr.CallID] = true
            }
        }

        var pendingCalls []*interactions.FunctionCallStep
        for _, step := range interaction.Steps {
            if fc := step.FunctionCallStep; fc != nil && !executedCalls[fc.ID] {
                pendingCalls = append(pendingCalls, fc)
            }
        }

        if len(pendingCalls) > 0 {
            fcStep := pendingCalls[0]
            fmt.Printf("Function to call: %s (ID: %s)\n", fcStep.Name, fcStep.ID)
            fmt.Printf("Arguments: %v\n", fcStep.Arguments)

            // 3. Execute the function locally (simulated get_weather()) and send the result back (Turn 2)
            resultStep := interactions.FunctionResultStep{
                Name:   genai.Ptr(fcStep.Name),
                CallID: fcStep.ID,
                Result: interactions.NewFunctionResultStepResultUnion(`{"temperature": 23, "unit": "celsius"}`),
            }

            followupRes, err := client.Interactions.Create(ctx, operations.CreateInteractionRequest{
                Body: operations.NewCreateInteractionRequestBody(interactions.CreateAgentInteraction{
                    Agent:                 interactions.AgentOption("antigravity-preview-09-2026"),
                    PreviousInteractionID: interaction.ID,
                    Environment:           genai.Ptr(interactions.NewCreateAgentInteractionEnvironment(*interaction.EnvironmentID)),
                    Input: interactions.NewInteractionsInput([]interactions.Step{
                        interactions.NewStep(resultStep),
                    }),
                }),
            })
            if err != nil {
                log.Fatal(err)
            }
            if followupRes.Interaction.OutputText != nil {
                fmt.Println(*followupRes.Interaction.OutputText)
            }
        } else {
            fmt.Println("No pending function calls.")
        }
    } else {
        fmt.Printf("Interaction completed with status: %s\n", interaction.Status)
    }
}

REST

# 1. Turn 1: Request function call
RESPONSE=$(curl -s -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -d '{
      "agent": "antigravity-preview-09-2026",
      "input": "What is the weather in Tokyo?",
      "environment": "remote",
      "tools": [
          {"type": "code_execution"},
          {
              "type": "function",
              "name": "get_weather",
              "description": "Gets the current weather for a given location.",
              "parameters": {
                  "type": "object",
                  "properties": {
                      "location": {"type": "string"}
                  },
                  "required": ["location"]
              }
          }
      ]
  }')

# Extract interaction ID, environment ID, and call ID (requires jq)
INTERACTION_ID=$(echo $RESPONSE | jq -r '.id')
ENVIRONMENT_ID=$(echo $RESPONSE | jq -r '.environment_id')
CALL_ID=$(echo $RESPONSE | jq -r '.steps[] | select(.type=="function_call") | .id')

# 2. Turn 2: Send function result back using variables
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -d "{
      \"agent\": \"antigravity-preview-09-2026\",
      \"previous_interaction_id\": \"$INTERACTION_ID\",
      \"environment\": \"$ENVIRONMENT_ID\",
      \"input\": [
          {
              \"type\": \"function_result\",
              \"name\": \"get_weather\",
              \"call_id\": \"$CALL_ID\",
              \"result\": {
                  \"temperature\": 23,
                  \"unit\": \"celsius\"
              }
          }
      ]
  }"

Serwery MCP

Możesz połączyć agenta Antigravity z narzędziami zewnętrznymi, rejestrując zdalne serwery Model Context Protocol (MCP). Agent obsługuje zdalne serwery MCP za pomocą przesyłanego strumieniowo protokołu HTTP.

Podczas rejestrowania serwera MCP musisz podać te pola w tablicy tools:

Pole	Typ	Wymagane	Opis
`type`	tekst	Tak	Musi to być `"mcp_server"`.
`name`	tekst	Tak	Unikalny identyfikator serwera. Musi składać się wyłącznie z małych liter i cyfr (zgodnie z `^[a-z0-9_-]+$`).
`url`	tekst	Tak	Adres URL punktu końcowego zdalnego serwera MCP.
`headers`	obiekt	Nie	Niestandardowe nagłówki (np. uwierzytelnianie) wysyłane z żądaniami.
`allowed_tools`	tablica	Nie	Lista nazw narzędzi, które mogą być wykonywane. Jeśli pominiesz ten parametr, wszystkie narzędzia będą dozwolone.

Python

from google import genai

client = genai.Client()

# Register a remote HTTP MCP server
interaction = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-09-2026",
    input="What is the weather in Tokyo?",
    environment="remote",
    tools=[{
        "type": "mcp_server",
        "name": "weather", # Must be lowercase
        "url": "https://gemini-api-demos.uc.r.appspot.com/mcp"
    }]
)

print(interaction.output_text)

JavaScript

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-09-2026",
    input: "What is the weather in Tokyo?",
    environment: "remote",
    tools: [{
        type: "mcp_server",
        name: "weather", // Must be lowercase
        url: "https://gemini-api-demos.uc.r.appspot.com/mcp"
    }]
}, { timeout: 300000 });

console.log(interaction.output_text);

Java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.AgentOption;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateAgentInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateAgentInteractionEnvironment;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.MCPServer;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
import java.util.List;

Client client = new Client();

// Register a remote HTTP MCP server
CreateAgentInteraction params = CreateAgentInteraction.builder()
    .agent(AgentOption.of("antigravity-preview-09-2026"))
    .input(InteractionsInput.of("What is the weather in Tokyo?"))
    .environment(CreateAgentInteractionEnvironment.of("remote"))
    .tools(List.of(
        MCPServer.builder()
            .name("weather") // Must be lowercase
            .url("https://gemini-api-demos.uc.r.appspot.com/mcp")
            .build()
    ))
    .build();

Interaction interaction = client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();
System.out.println(interaction.outputText().orElse(""));

Go

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "log"

    "google.golang.org/genai"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/interactions"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/operations"
)

func main() {
    ctx := context.Background()
    client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    // Register a remote HTTP MCP server
    res, err := client.Interactions.Create(ctx, operations.CreateInteractionRequest{
        Body: operations.NewCreateInteractionRequestBody(interactions.CreateAgentInteraction{
            Agent:       interactions.AgentOption("antigravity-preview-09-2026"),
            Input:       interactions.NewInteractionsInput("What is the weather in Tokyo?"),
            Environment: genai.Ptr(interactions.NewCreateAgentInteractionEnvironment("remote")),
            Tools: []interactions.Tool{
                interactions.NewTool(interactions.MCPServer{
                    Name: genai.Ptr("weather"), // Must be lowercase
                    URL:  genai.Ptr("https://gemini-api-demos.uc.r.appspot.com/mcp"),
                }),
            },
        }),
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    if res.Interaction.OutputText != nil {
        fmt.Println(*res.Interaction.OutputText)
    }
}

REST

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -d '{
      "agent": "antigravity-preview-09-2026",
      "input": "What is the weather in Tokyo?",
      "environment": "remote",
      "tools": [{
          "type": "mcp_server",
          "name": "weather",
          "url": "https://gemini-api-demos.uc.r.appspot.com/mcp"
      }]
  }'

Wybór modelu

W przypadku antigravity-preview-09-2026 domyślnym modelem jest Gemini 3.8 Flash (gemini-3.8-flash). Jeśli pominiesz agent_config, agent domyślnie użyje modelu gemini-3.8-flash.

Możesz skonfigurować bazowy model Gemini za pomocą agent_config, aby zoptymalizować go pod kątem szybkości, kosztów lub możliwości wnioskowania.

Python

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-09-2026",
    input="Summarize the key differences between functional and object-oriented programming.",
    environment="remote",
    agent_config={
        "type": "antigravity",
        "model": "gemini-3.5-flash-lite",
    },
)

print(interaction.output_text)

JavaScript

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-09-2026",
    input: "Summarize the key differences between functional and object-oriented programming.",
    environment: "remote",
    agent_config: {
        type: "antigravity",
        model: "gemini-3.5-flash-lite",
    },
}, { timeout: 300000 });

console.log(interaction.output_text);

Java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.AgentOption;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.AntigravityAgentConfig;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateAgentInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateAgentInteractionEnvironment;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;

Client client = new Client();

CreateAgentInteraction params = CreateAgentInteraction.builder()
    .agent(AgentOption.of("antigravity-preview-09-2026"))
    .input(InteractionsInput.of("Summarize the key differences between functional and object-oriented programming."))
    .environment(CreateAgentInteractionEnvironment.of("remote"))
    .agentConfig(
        AntigravityAgentConfig.builder()
            .model("gemini-3.5-flash-lite")
            .build()
    )
    .build();

Interaction interaction = client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();
System.out.println(interaction.outputText().orElse(""));

Go

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "log"

    "google.golang.org/genai"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/interactions"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/operations"
)

func main() {
    ctx := context.Background()
    client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    res, err := client.Interactions.Create(ctx, operations.CreateInteractionRequest{
        Body: operations.NewCreateInteractionRequestBody(interactions.CreateAgentInteraction{
            Agent:       interactions.AgentOption("antigravity-preview-09-2026"),
            Input:       interactions.NewInteractionsInput("Summarize the key differences between functional and object-oriented programming."),
            Environment: genai.Ptr(interactions.NewCreateAgentInteractionEnvironment("remote")),
            AgentConfig: genai.Ptr(interactions.NewCreateAgentInteractionAgentConfig(interactions.AntigravityAgentConfig{
                Model: genai.Ptr("gemini-3.5-flash-lite"),
            })),
        }),
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    if res.Interaction.OutputText != nil {
        fmt.Println(*res.Interaction.OutputText)
    }
}

REST

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -d '{
      "agent": "antigravity-preview-09-2026",
      "input": "Summarize the key differences between functional and object-oriented programming.",
      "environment": "remote",
      "agent_config": {
          "type": "antigravity",
          "model": "gemini-3.5-flash-lite"
      }
  }'

Obsługiwane wartości atrybutu agent_config.model to:

Model	Wartość w kolumnie `agent_config.model`	Opis
Gemini 3.8 Flash (domyślnie)	`gemini-3.8-flash`	Domyślny zrównoważony model do wnioskowania, kodowania i korzystania z narzędzi.
Gemini 3.6 Flash	`gemini-3.6-flash`	Zrównoważony model Flash do ogólnych Agentic Workflows.
Gemini 3.5 Flash-Lite	`gemini-3.5-flash-lite`	Lekki model zoptymalizowany pod kątem krótkiego czasu oczekiwania i zadań wrażliwych na koszty.

Podczas tworzenia zarządzanego agenta za pomocą agents.create model konfiguruje się w ten sam sposób, przekazując base_agent i agent_config. Pamiętaj, że w przypadku zarządzanego agenta utworzonego za pomocą agents.create nie możesz zastąpić modelu w czasie interakcji. Model jest zablokowany na ustawienia, które zostały skonfigurowane podczas tworzenia agenta. Zapewnia to przewidywalne działanie wywoływania narzędzi, spójne debugowanie i przestrzeganie granic bezpieczeństwa.

Dostosowywanie agenta

Możesz rozszerzyć możliwości agenta Antigravity, dostosowując jego instrukcje, narzędzia i środowisko. Agent obsługuje natywne podejście do dostosowywania systemu plików: możesz zamontować pliki, np. AGENTS.md z instrukcjami i umiejętnościami, w .agents/skills/ bezpośrednio w piaskownicy lub przekazać konfigurację w linii w momencie interakcji. Możesz iteracyjnie zmieniać konfigurację w tekście, a potem zapisać ją jako agenta zarządzanego, gdy będzie gotowa.

Szczegółowe informacje o tworzeniu niestandardowych agentów znajdziesz w artykule Tworzenie zarządzanych agentów.

Wykonywanie w tle

Wykonanie zadań agenta, które wymagają rozumowania wieloetapowego, wykonania kodu lub operacji na plikach, może potrwać kilka minut. Użyj background=True, aby uruchomić interakcję asynchronicznie. Interfejs API natychmiast zwraca identyfikator interakcji, który możesz sprawdzać, dopóki stan nie zmieni się na completed lub failed.

Python

import time
from google import genai

client = genai.Client()

# 1. Start the interaction in the background
interaction = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-09-2026",
    input="Run a complex analysis on the repository.",
    environment="remote",
    background=True,
)

print(f"Interaction started in background: {interaction.id}")

# 2. Poll for completion
while interaction.status == "in_progress":
    time.sleep(5)
    interaction = client.interactions.get(id=interaction.id)

if interaction.status == "completed":
    print(interaction.output_text)
else:
    print(f"Finished with status: {interaction.status}")

JavaScript

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-09-2026",
    input: "Run a complex analysis on the repository.",
    environment: "remote",
    background: true,
});

console.log(`Interaction started in background: ${interaction.id}`);

let result = interaction;
while (result.status === "in_progress") {
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 5000));
    result = await client.interactions.get(interaction.id);
}

if (result.status === "completed") {
    console.log(result.output_text);
} else {
    console.log(`Finished with status: ${result.status}`);
}

Java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.AgentOption;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateAgentInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateAgentInteractionEnvironment;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionStatus;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
import com.google.genai.gaos.models.operations.GetInteractionByIdRequest;

Client client = new Client();

// 1. Start the interaction in the background
CreateAgentInteraction params = CreateAgentInteraction.builder()
    .agent(AgentOption.of("antigravity-preview-09-2026"))
    .input(InteractionsInput.of("Run a complex analysis on the repository."))
    .environment(CreateAgentInteractionEnvironment.of("remote"))
    .background(true)
    .build();

Interaction interaction = client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();
System.out.println("Interaction started in background: " + interaction.id().orElse(""));

// 2. Poll for completion
while (interaction.status().orElse(null) == InteractionStatus.IN_PROGRESS) {
    Thread.sleep(5000);
    interaction = client.interactions.get(new GetInteractionByIdRequest(interaction.id().orElse(""))).interaction().get();
}

if (interaction.status().orElse(null) == InteractionStatus.COMPLETED) {
    System.out.println(interaction.outputText().orElse(""));
} else {
    System.out.println("Finished with status: " + interaction.status().orElse(null));
}

Go

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "log"
    "time"

    "google.golang.org/genai"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/interactions"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/operations"
)

func main() {
    ctx := context.Background()
    client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    // 1. Start the interaction in the background
    res, err := client.Interactions.Create(ctx, operations.CreateInteractionRequest{
        Body: operations.NewCreateInteractionRequestBody(interactions.CreateAgentInteraction{
            Agent:       interactions.AgentOption("antigravity-preview-09-2026"),
            Input:       interactions.NewInteractionsInput("Run a complex analysis on the repository."),
            Environment: genai.Ptr(interactions.NewCreateAgentInteractionEnvironment("remote")),
            Background:  genai.Ptr(true),
        }),
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    interaction := res.Interaction
    fmt.Printf("Interaction started in background: %s\n", *interaction.ID)

    // 2. Poll for completion
    for interaction.Status == interactions.InteractionStatusInProgress {
        time.Sleep(5 * time.Second)
        getRes, err := client.Interactions.Get(ctx, operations.GetInteractionByIDRequest{
            ID: *interaction.ID,
        })
        if err != nil {
            log.Fatal(err)
        }
        interaction = getRes.Interaction
    }

    if interaction.Status == interactions.InteractionStatusCompleted {
        if interaction.OutputText != nil {
            fmt.Println(*interaction.OutputText)
        }
    } else {
        fmt.Printf("Finished with status: %s\n", interaction.Status)
    }
}

REST

# 1. Start the interaction in the background
RESPONSE=$(curl -s -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H "Api-Revision: 2026-05-20" \
  -d '{
      "agent": "antigravity-preview-09-2026",
      "input": "Run a complex analysis on the repository.",
      "environment": "remote",
      "background": true
  }')

INTERACTION_ID=$(echo $RESPONSE | jq -r '.id')

# 2. Poll for results (repeat until status is "completed")
curl -s -X GET "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions/$INTERACTION_ID" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY"

Wykonywanie w tle wymaga store=True, co jest ustawieniem domyślnym. Aby otrzymywać aktualizacje postępów w czasie rzeczywistym podczas wykonywania w tle, zapoznaj się z sekcją Przesyłanie strumieniowe interakcji w tle.

Działającą w tle interakcję możesz anulować za pomocą metody cancel.

Python

client.interactions.cancel(id="INTERACTION_ID")

JavaScript

await client.interactions.cancel("INTERACTION_ID");

Java

import com.google.genai.Client;

Client client = new Client();
client.interactions.cancel("INTERACTION_ID");

Go

package main

import (
    "context"
    "log"

    "google.golang.org/genai"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/operations"
)

func main() {
    ctx := context.Background()
    client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    _, err = client.Interactions.Cancel(ctx, operations.CancelInteractionByIDRequest{
        ID: "INTERACTION_ID",
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
}

REST

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions/INTERACTION_ID:cancel" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY"

Wielokrotne wykonywanie w tle

Jeśli interakcja w tle obejmuje narzędzia stanowe (np. wykonywanie kodu w piaskownicy), użyj environment_id z zakończonej interakcji, aby kontynuować w tym samym środowisku. Dzięki temu agent będzie mógł kontynuować pracę od miejsca, w którym ją przerwał, zachowując wszystkie pliki i stan.

Python

import time
from google import genai

client = genai.Client()

# First turn: run a task in the background
interaction = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-09-2026",
    input="Clone https://github.com/google/generative-ai-python and run its tests.",
    environment="remote",
    background=True,
)

while interaction.status == "in_progress":
    time.sleep(5)
    interaction = client.interactions.get(id=interaction.id)

# Second turn: continue in the same environment
followup = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-09-2026",
    input="Fix any failing tests and re-run them.",
    previous_interaction_id=interaction.id,
    environment=interaction.environment_id,
    background=True,
)

while followup.status == "in_progress":
    time.sleep(5)
    followup = client.interactions.get(id=followup.id)

print(followup.output_text)

JavaScript

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const client = new GoogleGenAI({});

// First turn: run a task in the background
let interaction = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-09-2026",
    input: "Clone https://github.com/google/generative-ai-python and run its tests.",
    environment: "remote",
    background: true,
});

while (interaction.status === "in_progress") {
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 5000));
    interaction = await client.interactions.get(interaction.id);
}

// Second turn: continue in the same environment
let followup = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-09-2026",
    input: "Fix any failing tests and re-run them.",
    previous_interaction_id: interaction.id,
    environment: interaction.environment_id,
    background: true,
});

while (followup.status === "in_progress") {
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 5000));
    followup = await client.interactions.get(followup.id);
}

console.log(followup.output_text);

Java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.AgentOption;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateAgentInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateAgentInteractionEnvironment;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionStatus;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
import com.google.genai.gaos.models.operations.GetInteractionByIdRequest;

Client client = new Client();

// First turn: run a task in the background
CreateAgentInteraction params = CreateAgentInteraction.builder()
    .agent(AgentOption.of("antigravity-preview-09-2026"))
    .input(InteractionsInput.of("Clone https://github.com/google/generative-ai-python and run its tests."))
    .environment(CreateAgentInteractionEnvironment.of("remote"))
    .background(true)
    .build();

Interaction interaction = client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();

while (interaction.status().orElse(null) == InteractionStatus.IN_PROGRESS) {
    Thread.sleep(5000);
    interaction = client.interactions.get(new GetInteractionByIdRequest(interaction.id().orElse(""))).interaction().get();
}

// Second turn: continue in the same environment
CreateAgentInteraction followupParams = CreateAgentInteraction.builder()
    .agent(AgentOption.of("antigravity-preview-09-2026"))
    .input(InteractionsInput.of("Fix any failing tests and re-run them."))
    .previousInteractionId(interaction.id().orElse(""))
    .environment(CreateAgentInteractionEnvironment.of(interaction.environmentId().orElse("")))
    .background(true)
    .build();

Interaction followup = client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(followupParams)).interaction().get();

while (followup.status().orElse(null) == InteractionStatus.IN_PROGRESS) {
    Thread.sleep(5000);
    followup = client.interactions.get(new GetInteractionByIdRequest(followup.id().orElse(""))).interaction().get();
}

System.out.println(followup.outputText().orElse(""));

Go

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "log"
    "time"

    "google.golang.org/genai"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/interactions"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/operations"
)

func main() {
    ctx := context.Background()
    client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    // First turn: run a task in the background
    res, err := client.Interactions.Create(ctx, operations.CreateInteractionRequest{
        Body: operations.NewCreateInteractionRequestBody(interactions.CreateAgentInteraction{
            Agent:       interactions.AgentOption("antigravity-preview-09-2026"),
            Input:       interactions.NewInteractionsInput("Clone https://github.com/google/generative-ai-python and run its tests."),
            Environment: genai.Ptr(interactions.NewCreateAgentInteractionEnvironment("remote")),
            Background:  genai.Ptr(true),
        }),
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    interaction := res.Interaction
    for interaction.Status == interactions.InteractionStatusInProgress {
        time.Sleep(5 * time.Second)
        getRes, err := client.Interactions.Get(ctx, operations.GetInteractionByIDRequest{
            ID: *interaction.ID,
        })
        if err != nil {
            log.Fatal(err)
        }
        interaction = getRes.Interaction
    }

    // Second turn: continue in the same environment
    followupRes, err := client.Interactions.Create(ctx, operations.CreateInteractionRequest{
        Body: operations.NewCreateInteractionRequestBody(interactions.CreateAgentInteraction{
            Agent:                 interactions.AgentOption("antigravity-preview-09-2026"),
            Input:                 interactions.NewInteractionsInput("Fix any failing tests and re-run them."),
            PreviousInteractionID: interaction.ID,
            Environment:           genai.Ptr(interactions.NewCreateAgentInteractionEnvironment(*interaction.EnvironmentID)),
            Background:            genai.Ptr(true),
        }),
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    followup := followupRes.Interaction
    for followup.Status == interactions.InteractionStatusInProgress {
        time.Sleep(5 * time.Second)
        getRes, err := client.Interactions.Get(ctx, operations.GetInteractionByIDRequest{
            ID: *followup.ID,
        })
        if err != nil {
            log.Fatal(err)
        }
        followup = getRes.Interaction
    }

    if followup.OutputText != nil {
        fmt.Println(*followup.OutputText)
    }
}

REST

# 1. Start first interaction in the background
RESPONSE=$(curl -s -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H "Api-Revision: 2026-05-20" \
  -d '{
      "agent": "antigravity-preview-09-2026",
      "input": "Clone https://github.com/google/generative-ai-python and run its tests.",
      "environment": "remote",
      "background": true
  }')

INTERACTION_ID=$(echo $RESPONSE | jq -r '.id')

# 2. Poll until completed (repeat until status is "completed")
RESULT=$(curl -s -X GET "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions/$INTERACTION_ID" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY")

ENVIRONMENT_ID=$(echo $RESULT | jq -r '.environment_id')

# 3. Continue in the same environment
curl -s -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H "Api-Revision: 2026-05-20" \
  -d "{
      \"agent\": \"antigravity-preview-09-2026\",
      \"input\": \"Fix any failing tests and re-run them.\",
      \"previous_interaction_id\": \"$INTERACTION_ID\",
      \"environment\": \"$ENVIRONMENT_ID\",
      \"background\": true
  }"

Środowiska

Każde wywołanie tworzy lub ponownie wykorzystuje piaskownicę systemu Linux. Parametr environment może przyjmować 3 formy:

Formularz	Opis
`"remote"`	Utwórz nową piaskownicę z ustawieniami domyślnymi.
`"env_abc123"`	Użyj ponownie istniejącego środowiska według identyfikatora, zachowując wszystkie pliki i stan.
`{...}`	Pełna `EnvironmentConfig` z niestandardowymi źródłami i regułami sieciowymi.

Szczegółowe informacje o źródłach (Git, GCS, wbudowane), sieciach, cyklu życia i limitach zasobów znajdziesz w artykule Środowiska.

Aktywatory

Aktywatory umożliwiają zaplanowanie automatycznego uruchamiania agenta zgodnie z harmonogramem cron. Wyzwalacz wiąże agenta, środowisko, prompt i harmonogram w trwały zasób, który uruchamia się bez interwencji użytkownika. Każde wykonanie ponownie wykorzystuje to samo środowisko, więc pliki utworzone w jednym przebiegu są zachowywane i widoczne w następnym.

Utwórz aktywator

Utwórz aktywator, określając harmonogram cron, strefę czasową i konfigurację interakcji. Aktywator zaczyna działać w stanie active i zostanie uruchomiony w następnym pasującym czasie crona. Zapisz zwrócony element id, aby zarządzać wyzwalaczem w kolejnych wywołaniach.

Ponieważ reguła jest uruchamiana automatycznie zgodnie z harmonogramem, odwołuj się do przechowywanych danych logowania, a nie do tokena wbudowanego. Serwer proxy ruchu wychodzącego rozwiązuje ten problem przy każdym uruchomieniu, a Ty możesz obracać klucz tajny bez dotykania aktywatora. Reguły wbudowane transform też tu działają, ale musisz aktualizować wyzwalacz za każdym razem, gdy zmieni się wartość.

Python

from google import genai

client = genai.Client()

trigger = client.triggers.create(
    schedule="0 9 * * *",
    time_zone="America/Argentina/Buenos_Aires",
    display_name="issue-solver",
    interaction={
        "agent": "antigravity-preview-09-2026",
        "input": "Review open PRs in my-org/my-app for new comments and address feedback. Close issues whose PRs were merged. Then check for new issues labeled 'accepted', skip any already tracked in /workspace/solved-issues/, fix the rest, and open a PR for each. Save reports to /workspace/solved-issues/.",
        "environment": {
            "type": "remote",
            "network": {
                "allowlist": [
                    {
                        "domain": "api.github.com",
                        "credential": "github-production",
                    },
                    {"domain": "github.com"},
                ]
            },
        },
    },
)

print(f"Trigger created: {trigger.id}")
print(f"Next run: {trigger.next_run_time}")

JavaScript

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const client = new GoogleGenAI({});

const trigger = await client.triggers.create({
    schedule: "0 9 * * *",
    time_zone: "America/Argentina/Buenos_Aires",
    display_name: "issue-solver",
    interaction: {
        agent: "antigravity-preview-09-2026",
        input: [{
            type: "text",
            text: "Review open PRs in my-org/my-app for new comments and address feedback. Close issues whose PRs were merged. Then check for new issues labeled 'accepted', skip any already tracked in /workspace/solved-issues/, fix the rest, and open a PR for each. Save reports to /workspace/solved-issues/.",
        }],
        environment: {
            type: "remote",
            network: {
                allowlist: [
                    {
                        domain: "api.github.com",
                        credential: "github-production",
                    },
                    { domain: "github.com" },
                ],
            },
        },
    },
});

console.log(`Trigger created: ${trigger.id}`);
console.log(`Next run: ${trigger.next_run_time}`);

Java

import com.google.genai.gaos.GenAI;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.AgentOption;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Allowlist;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.AllowlistEntry;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateAgentInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateAgentInteractionEnvironment;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Environment;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.EnvironmentNetworkEgressAllowlist;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Network;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Transform;
import com.google.genai.gaos.models.shared.Security;
import com.google.genai.gaos.models.triggers.Trigger;
import com.google.genai.gaos.models.triggers.TriggerCreateParams;
import java.util.List;
import java.util.Map;

GenAI client = GenAI.builder()
    .security(Security.builder().apiKey(System.getenv("GEMINI_API_KEY")).build())
    .build();

Environment env = Environment.builder()
    .network(Network.of(
        EnvironmentNetworkEgressAllowlist.builder()
            .allowlist(Allowlist.of(List.of(
                AllowlistEntry.builder()
                    .domain("api.github.com")
                    .transform(Transform.of(Map.of(
                        "Authorization", "Bearer ghp_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
                    )))
                    .build(),
                AllowlistEntry.builder()
                    .domain("github.com")
                    .build()
            )))
            .build()
    ))
    .build();

CreateAgentInteraction interactionTemplate = CreateAgentInteraction.builder()
    .agent(AgentOption.of("antigravity-preview-09-2026"))
    .input(InteractionsInput.of("Review open PRs in my-org/my-app for new comments and address feedback. Close issues whose PRs were merged. Then check for new issues labeled 'accepted', skip any already tracked in /workspace/solved-issues/, fix the rest, and open a PR for each. Save reports to /workspace/solved-issues/."))
    .environment(CreateAgentInteractionEnvironment.of(env))
    .build();

TriggerCreateParams params = TriggerCreateParams.builder()
    .schedule("0 9 * * *")
    .timeZone("America/Argentina/Buenos_Aires")
    .displayName("issue-solver")
    .interaction(interactionTemplate)
    .build();

Trigger trigger = client.triggers().create(params).trigger().get();
System.out.println("Trigger created: " + trigger.id().orElse(""));
System.out.println("Next run: " + trigger.nextRunTime().orElse(null));

Go

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "log"
    "os"

    "google.golang.org/genai"
    interactionssdk "google.golang.org/genai/interactions"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/components"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/interactions"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/operations"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/triggers"
)

func main() {
    ctx := context.Background()
    sdk := interactionssdk.New(interactionssdk.WithSecurity(components.Security{
        APIKey: genai.Ptr(os.Getenv("GEMINI_API_KEY")),
    }))

    env := interactions.Environment{
        Network: genai.Ptr(interactions.NewNetwork(interactions.EnvironmentNetworkEgressAllowlist{
            Allowlist: genai.Ptr(interactions.NewAllowlist([]interactions.AllowlistEntry{
                {
                    Domain: "api.github.com",
                    Transform: genai.Ptr(interactions.NewTransform(map[string]string{
                        "Authorization": "Bearer ghp_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx",
                    })),
                },
                {
                    Domain: "github.com",
                },
            })),
        })),
    }

    interactionTemplate := interactions.CreateAgentInteraction{
        Agent:       interactions.AgentOption("antigravity-preview-09-2026"),
        Input:       interactions.NewInteractionsInput("Review open PRs in my-org/my-app for new comments and address feedback. Close issues whose PRs were merged. Then check for new issues labeled 'accepted', skip any already tracked in /workspace/solved-issues/, fix the rest, and open a PR for each. Save reports to /workspace/solved-issues/."),
        Environment: genai.Ptr(interactions.NewCreateAgentInteractionEnvironment(env)),
    }

    res, err := sdk.Triggers.Create(ctx, operations.CreateTriggerRequest{
        Body: triggers.TriggerCreateParams{
            Schedule:    "0 9 * * *",
            TimeZone:    "America/Argentina/Buenos_Aires",
            DisplayName: genai.Ptr("issue-solver"),
            Interaction: interactionTemplate,
        },
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    trigger := res.Trigger
    fmt.Printf("Trigger created: %s\n", trigger.ID)
    fmt.Printf("Next run: %v\n", trigger.NextRunTime)
}

REST

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/triggers" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -d '{
      "schedule": "0 9 * * *",
      "time_zone": "America/Argentina/Buenos_Aires",
      "display_name": "issue-solver",
      "interaction": {
          "agent": "antigravity-preview-09-2026",
          "input": [{"type": "text", "text": "Review open PRs in my-org/my-app for new comments and address feedback. Close issues whose PRs were merged. Then check for new issues labeled accepted, skip any already tracked in /workspace/solved-issues/, fix the rest, and open a PR for each. Save reports to /workspace/solved-issues/."}],
          "environment": {
              "type": "remote",
              "network": {
                  "allowlist": [
                      {
                          "domain": "api.github.com",
                          "credential": "github-production"
                      },
                      {"domain": "github.com"}
                  ]
              }
          }
      }
  }'

Żądanie CreateTrigger akceptuje te pola:

Pole	Typ	Wymagane	Opis
`schedule`	tekst	Tak	Wyrażenie cron (np. `0 * * * ` w przypadku godzinowego, `0 9 * 1-5` w przypadku poranków w dni powszednie).
`time_zone`	tekst	Tak	Strefa czasowa IANA (np. `UTC`, `America/Argentina/Buenos_Aires`).
`display_name`	tekst	Nie	Nazwa aktywatora zrozumiała dla człowieka.
`max_consecutive_failures`	liczba całkowita	Nie	Maksymalna liczba niepowodzeń, po której wyzwalacz zostanie automatycznie wstrzymany. Domyślnie: 5.
`execution_timeout_seconds`	liczba całkowita	Nie	Czas oczekiwania na wykonanie w sekundach. Wartość domyślna: 600.
`interaction`	obiekt	Tak	`CreateInteractionRequest`, który definiuje agenta, dane wejściowe, narzędzia i środowisko.

Odpowiedź zawiera te kluczowe pola:

Pole	Typ	Opis
`id`	tekst	Unikalny identyfikator wyzwalacza. Używaj go we wszystkich kolejnych operacjach.
`status`	tekst	Obecny stan: `active`, `paused` lub `disabled`.
`next_run_time`	tekst	Sygnatura czasowa ISO 8601 następnego zaplanowanego wykonania.
`consecutive_failure_count`	liczba całkowita	Liczba kolejnych nieudanych wykonań od ostatniego udanego wykonania.

Wyświetlanie listy reguł

Pobierz wszystkie wyzwalacze powiązane z projektem.

Python

triggers = client.triggers.list()
for trigger in triggers.triggers:
    print(f"{trigger.id}: {trigger.display_name} ({trigger.status})")

JavaScript

const triggers = await client.triggers.list();
for (const trigger of triggers.triggers) {
    console.log(`${trigger.id}: ${trigger.display_name} (${trigger.status})`);
}

Java

import com.google.genai.gaos.GenAI;
import com.google.genai.gaos.models.shared.Security;
import com.google.genai.gaos.models.triggers.Trigger;
import java.util.List;

GenAI client = GenAI.builder()
    .security(Security.builder().apiKey(System.getenv("GEMINI_API_KEY")).build())
    .build();

List<Trigger> triggers = client.triggers().listDirect().listTriggersResponse().get().triggers().orElse(List.of());
for (Trigger trigger : triggers) {
    System.out.println(trigger.id().orElse("") + ": " + trigger.displayName().orElse("") + " (" + trigger.status().orElse(null) + ")");
}

Go

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "log"
    "os"

    "google.golang.org/genai"
    interactionssdk "google.golang.org/genai/interactions"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/components"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/operations"
)

func main() {
    ctx := context.Background()
    sdk := interactionssdk.New(interactionssdk.WithSecurity(components.Security{
        APIKey: genai.Ptr(os.Getenv("GEMINI_API_KEY")),
    }))

    res, err := sdk.Triggers.List(ctx, operations.ListTriggersRequest{})
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    if res.ListTriggersResponse != nil {
        for _, trigger := range res.ListTriggersResponse.Triggers {
            fmt.Printf("%s: %s (%v)\n", trigger.ID, *trigger.GetDisplayName(), trigger.Status)
        }
    }
}

REST

curl -X GET "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/triggers" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY"

Uzyskiwanie aktywatora

Pobieranie pełnej konfiguracji i bieżącego stanu pojedynczego wyzwalacza.

Python

trigger = client.triggers.get(id="TRIGGER_ID")
print(f"Schedule: {trigger.schedule}")
print(f"Next run: {trigger.next_run_time}")

JavaScript

const trigger = await client.triggers.get("TRIGGER_ID");
console.log(`Schedule: ${trigger.schedule}`);
console.log(`Next run: ${trigger.next_run_time}`);

Java

import com.google.genai.gaos.GenAI;
import com.google.genai.gaos.models.shared.Security;
import com.google.genai.gaos.models.triggers.Trigger;

GenAI client = GenAI.builder()
    .security(Security.builder().apiKey(System.getenv("GEMINI_API_KEY")).build())
    .build();

Trigger trigger = client.triggers().get("TRIGGER_ID").trigger().get();
System.out.println("Schedule: " + trigger.schedule().orElse(""));
System.out.println("Next run: " + trigger.nextRunTime().orElse(null));

Go

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "log"
    "os"

    "google.golang.org/genai"
    interactionssdk "google.golang.org/genai/interactions"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/components"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/operations"
)

func main() {
    ctx := context.Background()
    sdk := interactionssdk.New(interactionssdk.WithSecurity(components.Security{
        APIKey: genai.Ptr(os.Getenv("GEMINI_API_KEY")),
    }))

    res, err := sdk.Triggers.Get(ctx, operations.GetTriggerRequest{
        ID: "TRIGGER_ID",
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    fmt.Printf("Schedule: %s\n", res.Trigger.Schedule)
    fmt.Printf("Next run: %v\n", res.Trigger.NextRunTime)
}

REST

curl -X GET "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/triggers/TRIGGER_ID" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY"

Wstrzymywanie i wznawianie

Możesz wstrzymać wyzwalacz, aby zatrzymać zaplanowane wykonania, i wznowić go, aby ponownie aktywować harmonogram. Wstrzymanie nie ma wpływu na ręczne wykonywanie.

Python

# Pause
client.triggers.update(id="TRIGGER_ID", status="paused")

# Resume
client.triggers.update(id="TRIGGER_ID", status="active")

JavaScript

// Pause
await client.triggers.update("TRIGGER_ID", { status: "paused" });

// Resume
await client.triggers.update("TRIGGER_ID", { status: "active" });

Java

import com.google.genai.gaos.GenAI;
import com.google.genai.gaos.models.shared.Security;
import com.google.genai.gaos.models.triggers.TriggerUpdate;
import com.google.genai.gaos.models.triggers.TriggerUpdateStatus;

GenAI client = GenAI.builder()
    .security(Security.builder().apiKey(System.getenv("GEMINI_API_KEY")).build())
    .build();

// Pause
client.triggers().update("TRIGGER_ID", TriggerUpdate.builder().status(TriggerUpdateStatus.PAUSED).build());

// Resume
client.triggers().update("TRIGGER_ID", TriggerUpdate.builder().status(TriggerUpdateStatus.ACTIVE).build());

Go

package main

import (
    "context"
    "log"
    "os"

    "google.golang.org/genai"
    interactionssdk "google.golang.org/genai/interactions"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/components"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/operations"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/triggers"
)

func main() {
    ctx := context.Background()
    sdk := interactionssdk.New(interactionssdk.WithSecurity(components.Security{
        APIKey: genai.Ptr(os.Getenv("GEMINI_API_KEY")),
    }))

    // Pause
    _, err := sdk.Triggers.Update(ctx, operations.UpdateTriggerRequest{
        ID: "TRIGGER_ID",
        Body: triggers.TriggerUpdate{
            Status: triggers.TriggerUpdateStatusPaused.ToPointer(),
        },
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    // Resume
    _, err = sdk.Triggers.Update(ctx, operations.UpdateTriggerRequest{
        ID: "TRIGGER_ID",
        Body: triggers.TriggerUpdate{
            Status: triggers.TriggerUpdateStatusActive.ToPointer(),
        },
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
}

REST

# Pause
curl -X PATCH "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/triggers/TRIGGER_ID" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -d '{"status": "paused"}'

# Resume
curl -X PATCH "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/triggers/TRIGGER_ID" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -d '{"status": "active"}'

Usuń aktywator

trwale usunąć aktywator; Historia poprzednich wykonań nie zostanie usunięta.

Python

client.triggers.delete(id="TRIGGER_ID")

JavaScript

await client.triggers.delete("TRIGGER_ID");

Java

import com.google.genai.gaos.GenAI;
import com.google.genai.gaos.models.shared.Security;

GenAI client = GenAI.builder()
    .security(Security.builder().apiKey(System.getenv("GEMINI_API_KEY")).build())
    .build();

client.triggers().delete("TRIGGER_ID");

Go

package main

import (
    "context"
    "log"
    "os"

    "google.golang.org/genai"
    interactionssdk "google.golang.org/genai/interactions"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/components"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/operations"
)

func main() {
    ctx := context.Background()
    sdk := interactionssdk.New(interactionssdk.WithSecurity(components.Security{
        APIKey: genai.Ptr(os.Getenv("GEMINI_API_KEY")),
    }))

    _, err := sdk.Triggers.Delete(ctx, operations.DeleteTriggerRequest{
        ID: "TRIGGER_ID",
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
}

REST

curl -X DELETE "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/triggers/TRIGGER_ID" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY"

Natychmiastowe uruchomienie aktywatora

Uruchamiaj wyzwalacz na żądanie bez czekania na następny zaplanowany czas. Działa to nawet wtedy, gdy wyzwalacz jest wstrzymany.

Python

client.triggers.run(trigger_id="TRIGGER_ID")

JavaScript

await client.triggers.run("TRIGGER_ID");

Java

import com.google.genai.gaos.GenAI;
import com.google.genai.gaos.models.shared.Security;

GenAI client = GenAI.builder()
    .security(Security.builder().apiKey(System.getenv("GEMINI_API_KEY")).build())
    .build();

client.triggers().run("TRIGGER_ID");

Go

package main

import (
    "context"
    "log"
    "os"

    "google.golang.org/genai"
    interactionssdk "google.golang.org/genai/interactions"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/components"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/operations"
)

func main() {
    ctx := context.Background()
    sdk := interactionssdk.New(interactionssdk.WithSecurity(components.Security{
        APIKey: genai.Ptr(os.Getenv("GEMINI_API_KEY")),
    }))

    _, err := sdk.Triggers.Run(ctx, operations.RunTriggerRequest{
        TriggerID: "TRIGGER_ID",
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
}

REST

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/triggers/TRIGGER_ID/executions" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY"

Wyświetlenie listy uruchomień

Wyświetl historię wykonania wyzwalacza. Każde wykonanie zawiera status, sygnatury czasowe, interaction_id, za pomocą którego możesz pobrać pełne dane wyjściowe interakcji, oraz environment_id potwierdzający, że wszystkie uruchomienia korzystają z tego samego piaskownicy.

Python

executions = client.triggers.list_executions(trigger_id="TRIGGER_ID")
for ex in executions.trigger_executions:
    print(f"{ex.id}: {ex.status} ({ex.start_time} - {ex.end_time})")

# Fetch the full interaction for an execution
interaction = client.interactions.get(id=ex.interaction_id)
print(interaction.output_text)

JavaScript

const executions = await client.triggers.listExecutions("TRIGGER_ID");
for (const ex of executions.trigger_executions) {
    console.log(`${ex.id}: ${ex.status} (${ex.start_time} - ${ex.end_time})`);
}

// Fetch the full interaction for an execution
const interaction = await client.interactions.get(ex.interaction_id);
console.log(interaction.output_text);

Java

import com.google.genai.gaos.GenAI;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.operations.GetInteractionByIdRequest;
import com.google.genai.gaos.models.shared.Security;
import com.google.genai.gaos.models.triggers.TriggerExecution;
import java.util.List;

GenAI client = GenAI.builder()
    .security(Security.builder().apiKey(System.getenv("GEMINI_API_KEY")).build())
    .build();

List<TriggerExecution> executions = client.triggers().listExecutions("TRIGGER_ID")
    .listTriggerExecutionsResponse().get()
    .triggerExecutions().orElse(List.of());

for (TriggerExecution ex : executions) {
    System.out.println(ex.id().orElse("") + ": " + ex.status().orElse(null)
        + " (" + ex.startTime().orElse(null) + " - " + ex.endTime().orElse(null) + ")");

    // Fetch the full interaction for an execution
    if (ex.interactionId().isPresent()) {
        Interaction interaction = client.interactions().get(new GetInteractionByIdRequest(ex.interactionId().get())).interaction().get();
        System.out.println(interaction.outputText().orElse(""));
    }
}

Go

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "log"
    "os"

    "google.golang.org/genai"
    interactionssdk "google.golang.org/genai/interactions"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/components"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/operations"
)

func main() {
    ctx := context.Background()
    sdk := interactionssdk.New(interactionssdk.WithSecurity(components.Security{
        APIKey: genai.Ptr(os.Getenv("GEMINI_API_KEY")),
    }))

    res, err := sdk.Triggers.ListExecutions(ctx, operations.ListTriggerExecutionsRequest{
        TriggerID: "TRIGGER_ID",
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    if res.ListTriggerExecutionsResponse != nil {
        for _, ex := range res.ListTriggerExecutionsResponse.TriggerExecutions {
            fmt.Printf("%s: %v (%v - %v)\n", ex.ID, ex.Status, ex.StartTime, ex.EndTime)

            // Fetch the full interaction for an execution
            if ex.InteractionID != nil {
                intRes, err := sdk.Interactions.Get(ctx, operations.GetInteractionByIDRequest{
                    ID: *ex.InteractionID,
                })
                if err != nil {
                    log.Fatal(err)
                }
                if intRes.Interaction.OutputText != nil {
                    fmt.Println(*intRes.Interaction.OutputText)
                }
            }
        }
    }
}

REST

curl -X GET "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/triggers/TRIGGER_ID/executions" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY"

Dostępność i ceny

Agent Antigravity jest dostępny w wersji testowej w ramach interfejsu Interactions API w Google AI Studio oraz Gemini API w przypadku projektów na poziomie bezpłatnym i płatnym.

Ceny są oparte na modelu płatności według wykorzystania zależnym od tokenów bazowego modelu Gemini i narzędzi używanych przez agenta. W przeciwieństwie do standardowego żądania czatu, które generuje pojedyncze dane wyjściowe, interakcja z Antigravity to przepływ pracy oparty na agentach. Pojedyncze żądanie wywołuje autonomiczne rozumowanie, wykonywanie narzędzi, uruchamianie kodu i zarządzanie plikami. Projekty na poziomie bezpłatnym obejmują bezpłatny limit szybkości i limit wykorzystania.

Interakcje z anty-grawitacją działają w wielokrotnych autonomicznych pętlach i mogą zużywać znaczną liczbę tokenów. Ustaw ustawienia budżetu w żądaniu, aby ograniczyć wykorzystanie tokenów. Możesz też śledzić postępy w czasie rzeczywistym za pomocą strumieniowania SSE lub anulować trwające żądania.

Ustawienia budżetu

Oprócz wyboru modelu ustaw max_total_tokens w agent_config (z "type": "antigravity"), aby ograniczyć łączną liczbę tokenów (dane wejściowe + dane wyjściowe + myślenie), które może wykorzystać interakcja. Tokeny w pamięci podręcznej nie wliczają się do tego limitu. Gdy agent osiągnie limit, interakcja zostanie zatrzymana i zwróci wartość status: "incomplete". Limit jest określany w miarę możliwości: rzeczywiste wykorzystanie może go nieznacznie przekroczyć w zależności od tego, kiedy agent sprawdza budżet między poszczególnymi krokami.

Ustaw budżet w żądaniu interakcji w usłudze agent_config wraz z usługami agent i input.

Python

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-09-2026",
    input="Analyze the dataset in /workspace/data.csv and generate a summary report.",
    agent_config={
        "type": "antigravity",
        "max_total_tokens": 50000
    },
    environment={
        "type": "remote",
        "sources": [
            {
                "type": "inline",
                "target": "/workspace/data.csv",
                "content": "id,name,value\n1,alpha,100\n2,beta,200\n",
            }
        ],
    }
)
print(f"Status: {interaction.status}")  # "incomplete" if budget was hit
print(f"Tokens used: {interaction.usage.total_tokens}")

JavaScript

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-09-2026",
    input: "Analyze the dataset in /workspace/data.csv and generate a summary report.",
    agent_config: {
        type: "antigravity",
        max_total_tokens: 50000
    },
    environment: {
        type: "remote",
        sources: [
            {
                type: "inline",
                target: "/workspace/data.csv",
                content: "id,name,value\n1,alpha,100\n2,beta,200\n",
            },
        ],
    },
});
console.log(`Status: ${interaction.status}`);
console.log(`Tokens used: ${interaction.usage.total_tokens}`);

Java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.AgentOption;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.AntigravityAgentConfig;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateAgentInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateAgentInteractionEnvironment;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Environment;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Source;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.SourceType;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
import java.util.List;

Client client = new Client();

Environment env = Environment.builder()
    .sources(List.of(
        Source.builder()
            .type(SourceType.INLINE)
            .target("/workspace/data.csv")
            .content("id,name,value\n1,alpha,100\n2,beta,200\n")
            .build()
    ))
    .build();

CreateAgentInteraction params = CreateAgentInteraction.builder()
    .agent(AgentOption.of("antigravity-preview-09-2026"))
    .input(InteractionsInput.of("Analyze the dataset in /workspace/data.csv and generate a summary report."))
    .agentConfig(
        AntigravityAgentConfig.builder()
            .maxTotalTokens("50000")
            .build()
    )
    .environment(CreateAgentInteractionEnvironment.of(env))
    .build();

Interaction interaction = client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();
System.out.println("Status: " + interaction.status().orElse(null)); // "incomplete" if budget was hit
interaction.usage().ifPresent(usage -> System.out.println("Tokens used: " + usage.totalTokens().orElse(0)));

Go

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "log"

    "google.golang.org/genai"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/interactions"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/operations"
)

func main() {
    ctx := context.Background()
    client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    env := interactions.Environment{
        Sources: []interactions.Source{
            {
                Type:    interactions.SourceTypeInline.ToPointer(),
                Target:  genai.Ptr("/workspace/data.csv"),
                Content: genai.Ptr("id,name,value\n1,alpha,100\n2,beta,200\n"),
            },
        },
    }

    res, err := client.Interactions.Create(ctx, operations.CreateInteractionRequest{
        Body: operations.NewCreateInteractionRequestBody(interactions.CreateAgentInteraction{
            Agent: interactions.AgentOption("antigravity-preview-09-2026"),
            Input: interactions.NewInteractionsInput("Analyze the dataset in /workspace/data.csv and generate a summary report."),
            AgentConfig: genai.Ptr(interactions.NewCreateAgentInteractionAgentConfig(interactions.AntigravityAgentConfig{
                MaxTotalTokens: genai.Ptr(int64(50000)),
            })),
            Environment: genai.Ptr(interactions.NewCreateAgentInteractionEnvironment(env)),
        }),
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    interaction := res.Interaction
    fmt.Printf("Status: %s\n", interaction.Status) // "incomplete" if budget was hit
    if interaction.Usage != nil && interaction.Usage.TotalTokens != nil {
        fmt.Printf("Tokens used: %d\n", *interaction.Usage.TotalTokens)
    }
}

REST

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -d '{
    "agent": "antigravity-preview-09-2026",
    "input": "Analyze the dataset in /workspace/data.csv and generate a summary report.",
    "agent_config": {
      "type": "antigravity",
      "max_total_tokens": 50000
    },
    "environment": {
      "type": "remote",
      "sources": [
        {
          "type": "inline",
          "target": "/workspace/data.csv",
          "content": "id,name,value\n1,alpha,100\n2,beta,200\n"
        }
      ]
    }
  }'

Kontynuowanie niedokończonej interakcji

Gdy interakcja zostanie zwrócona status: "incomplete", praca agenta i kontekst zostaną zachowane. Wyślij nową interakcję, która odwołuje się do pierwotnej interakcji id i environment_id, aby kontynuować ją w miejscu, w którym została przerwana. Nowa interakcja ma własny budżet max_total_tokens.

Python

# Continue from where the agent stopped
continuation = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-09-2026",
    input="continue",
    previous_interaction_id=interaction.id,
    environment=interaction.environment_id,
    agent_config={
        "type": "antigravity",
        "max_total_tokens": 50000
    }
)
print(f"Status: {continuation.status}")

JavaScript

const continuation = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-09-2026",
    input: "continue",
    previous_interaction_id: interaction.id,
    environment: interaction.environment_id,
    agent_config: {
        type: "antigravity",
        max_total_tokens: 50000
    }
});
console.log(`Status: ${continuation.status}`);

Java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.AgentOption;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.AntigravityAgentConfig;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateAgentInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateAgentInteractionEnvironment;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;

Client client = new Client();
String interactionId = "INTERACTION_ID";
String environmentId = "ENVIRONMENT_ID";

// Continue from where the agent stopped
CreateAgentInteraction params = CreateAgentInteraction.builder()
    .agent(AgentOption.of("antigravity-preview-09-2026"))
    .input(InteractionsInput.of("continue"))
    .previousInteractionId(interactionId)
    .environment(CreateAgentInteractionEnvironment.of(environmentId))
    .agentConfig(
        AntigravityAgentConfig.builder()
            .maxTotalTokens("50000")
            .build()
    )
    .build();

Interaction continuation = client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();
System.out.println("Status: " + continuation.status().orElse(null));

Go

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "log"

    "google.golang.org/genai"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/interactions"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/operations"
)

func main() {
    ctx := context.Background()
    client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    interactionID := "INTERACTION_ID"
    environmentID := "ENVIRONMENT_ID"

    // Continue from where the agent stopped
    res, err := client.Interactions.Create(ctx, operations.CreateInteractionRequest{
        Body: operations.NewCreateInteractionRequestBody(interactions.CreateAgentInteraction{
            Agent:                 interactions.AgentOption("antigravity-preview-09-2026"),
            Input:                 interactions.NewInteractionsInput("continue"),
            PreviousInteractionID: genai.Ptr(interactionID),
            Environment:           genai.Ptr(interactions.NewCreateAgentInteractionEnvironment(environmentID)),
            AgentConfig: genai.Ptr(interactions.NewCreateAgentInteractionAgentConfig(interactions.AntigravityAgentConfig{
                MaxTotalTokens: genai.Ptr(int64(50000)),
            })),
        }),
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    fmt.Printf("Status: %s\n", res.Interaction.Status)
}

REST

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -d '{
    "agent": "antigravity-preview-09-2026",
    "input": "continue",
    "previous_interaction_id": "INTERACTION_ID",
    "environment": "ENVIRONMENT_ID",
    "agent_config": {
      "type": "antigravity",
      "max_total_tokens": 50000
    }
  }'

Szacunkowy koszt

Koszty zależą od złożoności zadania. Agent autonomicznie określa, ile wywołań narzędzi, wykonań kodu i operacji na plikach jest potrzebnych. Poniższe szacunki są oparte na przebiegach.

Kategoria zadania	Tokeny wejściowe	Tokeny wyjściowe	Typowy koszt
Badania i synteza informacji	100 tys.–500 tys.	10–40 tys.	0,30–1,00 USD
Generowanie dokumentów i treści	100 tys.–500 tys.	15–50 tys.	0,30–1,30 USD
Projektowanie procesów i systemów	100 tys.–400 tys.	10–30 tys.	0,25–0,80 USD
Przetwarzanie i analiza danych	300 tys.–3 mln	30 tys.–150 tys.	0,70–3,25 USD

Zwykle w pamięci podręcznej jest zapisywanych 50–70% tokenów wejściowych. Złożone Agentic Workflows z wieloma wywołaniami narzędzi mogą w ramach jednej interakcji zgromadzić 3–5 mln tokenów, co wiąże się z kosztem do 5 USD.

Obliczenia środowiskowe (procesor, pamięć, wykonywanie w piaskownicy) w okresie korzystania z wersji testowej nie są rozliczane.

Ograniczenia

Stan wersji testowej: agent Antigravity i interfejs Interactions API. Funkcje i schematy mogą ulec zmianie.
Nieobsługiwana konfiguracja generowania: te parametry nie są obsługiwane i zwracają błąd 400: temperature, top_p, top_k, stop_sequences, max_output_tokens.
Uporządkowane dane wyjściowe: agent Antigravity nie obsługuje uporządkowanych danych wyjściowych.
Niedostępne narzędzia: file_search, computer_use i google_maps nie są jeszcze obsługiwane.
Ograniczenia zdalnego MCP: transport zdarzeń wysyłanych przez serwer (SSE) nie jest obsługiwany (użyj strumieniowego HTTP). Dodatkowo serwer name musi zawierać tylko małe litery i cyfry (użycie wielkich liter powoduje ogólny błąd 400 Bad Request).
Narzędzie systemu plików: obecnie nie ma narzędzia systemu plików. Jest częścią environment.
Wymaganie sklepu: uruchomienie agenta za pomocą background=True wymaga store=True.
Wywoływanie funkcji tylko w przypadku stanu: wywoływanie funkcji jest obsługiwane tylko w trybie stanu. Aby kontynuować turę, musisz użyć previous_interaction_id. Ręczne odtwarzanie historii (tryb bezstanowy) nie jest obsługiwane.
Nieobsługiwane typy multimodalne. Dane wejściowe w postaci plików audio, wideo i dokumentów nie są obecnie obsługiwane. Dozwolone są tylko tekst i obraz.

Co dalej?

Krótkie wprowadzenie: rozmowy wieloetapowe i streaming.
Tworzenie agentów niestandardowych: instrukcje niestandardowe, umiejętności i zapisywanie agentów.
Środowiska: konfiguracja piaskownicy, źródła, sieć.
Hooki: wymuszaj stosowanie bramek bezpieczeństwa i weryfikację efektów ubocznych w piaskownicy.
Agent Deep Research: długie zadania badawcze.
Interactions API: bazowy interfejs API.