عامل Antigravity

عامل Antigravity یک عامل مدیریت‌شده با هدف عمومی در Gemini API است. یک فراخوانی میانای برنامه‌سازی کاربردی به شما عاملی می‌دهد که استدلال می‌کند، کد اجرا می‌کند، فایل‌ها را مدیریت می‌کند، و وب را در محیط امن Linux شما که توسط Google میزبانی می‌شود مرور می‌کند.

این عامل با Gemini 3.8 Flash ساخته شده است و از همان مهار به‌عنوان Antigravity IDE استفاده می‌کند. می‌توانید مدل Gemini زیربنایی را بااستفاده از agent_config پیکربندی کنید. ازطریق Interactions API و Google AI Studio دردسترس است.

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);

جاوا

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(""));

رفتن

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)
    }
}

استراحت

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"
}'

قابلیت‌ها

هر تماس می‌تواند یک جعبه امن Linux را آماده کند و یک حلقه استفاده از ابزار را شروع کند. عامل برنامه‌ریزی می‌کند، اقدام می‌کند، نتایج را مشاهده می‌کند، و این کار را تا زمانی که تکلیف انجام شود تکرار می‌کند.

  • اجرای کد: فرمان‌های Bash،‏ Python، و Node.js را اجرا کنید. بسته‌ها را نصب کنید، آزمایش‌ها را اجرا کنید، برنامه‌ها را بسازید.
  • مدیریت فایل: خواندن، نوشتن، ویرایش، جستجو، و فهرست کردن فایل‌ها در جعبه ایمنی. فایل‌ها در تعامل‌ها باقی می‌مانند.
  • دسترسی به وب: «جستجوی Google» و واکشی نشانی وب برای داده‌ها.
  • فشرده‌سازی بافت: فشرده‌سازی خودکار بافت (که در حدود ۱۳۵ هزار توکن فعال می‌شود) برای پشتیبانی از جلسات طولانی و چندنوبتی بدون ازدست دادن بافت یا رسیدن به محدودیت‌های توکن.

برای استفاده چندنوبتی و جاری‌سازی، به شروع سریع مراجعه کنید.

ابزارهای پشتیبانی‌شده

به‌طور پیش‌فرض، عامل به code_execution،‏ google_search، و url_context دسترسی دارد. وقتی پارامتر environment را مشخص کنید، ابزارهای سیستم فایل به‌طور خودکار فعال می‌شوند. همچنین می‌توانید عملکردهای سفارشی تعریف کنید تا نماینده را به میاناهای برنامه‌سازی کاربردی و ابزارهای خودتان متصل کنید. فقط هنگام سفارشی‌سازی یا محدود کردن مجموعه پیش‌فرض، یا هنگام افزودن توابع سفارشی، باید پارامتر tools را مشخص کنید.

ابزار تایپ کردن مقدار شرح
اجرای کد code_execution اجرای فرمان‌های پوسته (bash،‏ Python،‏ Node) با ضبط خروجی استاندارد/خطای استاندارد.
جستجوی Google google_search جستجوی وب عمومی.
بافت نشانی وب url_context صفحه‌های وب را واکشی و بخواند.
سیستم فایل (فعال‌شده ازطریق environment) فایل‌ها را در محیط امن بخواند، بنویسد، ویرایش کند، جستجو کند، و فهرست کند. وقتی environment را تنظیم می‌کنید، سیستم این ابزارها را به‌طور خودکار فعال می‌کند.
توابع سفارشی function توابع سفارشی را که عامل می‌تواند برای اجرا درخواست کند تعریف کنید. فراخوانی تابع را ببینید.
سرور MCP ازراه‌دور mcp_server سرورهای «پروتکل بافتار مدل» (MCP) خارجی را به‌عنوان ابزار ثبت کنید. سرورهای MCP را ببینید.

می‌توانید بااستفاده از قلاب‌های همگام، اجرای ابزار code_execution و filesystem را مستقیماً در محیط امن ازراه‌دور رهگیری و اعتبارسنجی کنید.

برای محدود کردن عامل به ابزارهای خاص، فقط ابزارهای موردنیازتان را ارسال کنید:

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);

جاوا

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(""));

رفتن

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)
    }
}

استراحت

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"}
    ]
}'

ورودی چندحالته

عامل Antigravity از ورودی‌های چندحالته پشتیبانی می‌کند. درحال‌حاضر، فقط ورودی‌های text و image پشتیبانی می‌شود. تصاویر باید به‌صورت رشته‌های کدبندی‌شده با base64 درون‌خطی (data) ارائه شوند.

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 });

جاوا

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(""));

رفتن

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)
    }
}

استراحت

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\"
}"

فراخوانی تابع

فراخوانی تابع به شما امکان می‌دهد با تعریف ابزارهای سفارشی که عامل می‌تواند فراخوانی کند، عامل Antigravity را به میاناهای برنامه‌سازی کاربردی و پایگاه‌های داده خارجی متصل کنید. برای مفاهیم کلی، فراخوانی تابع با Gemini API را ببینید.

مثال زیر تعامل ۲ نوبتی را نشان می‌دهد. کارگزار ابتدا یک فراخوانی تابع get_weather سفارشی درخواست می‌کند و کارخواه آن را اجرا می‌کند و نتیجه را در نوبت دوم برمی‌گرداند.

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}`);
}

جاوا

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));
}

رفتن

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)
    }
}

استراحت

# 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\"
              }
          }
      ]
  }"

سرورهای MCP

با ثبت سرورهای «پروتکل بافتار مدل» (MCP) از دور، می‌توانید عامل Antigravity را به ابزارهای خارجی متصل کنید. این عامل از سرورهای MCP راه دور ازطریق HTTP قابل‌جاری‌سازی پشتیبانی می‌کند.

هنگام ثبت سرور MCP، باید فیلدهای زیر را در آرایه tools مشخص کنید:

فیلد نوع الزامی شرح
type رشته بله باید "mcp_server" باشد.
name رشته بله شناسه یکتای سرور. باید فقط حروف کوچک و الفباعددی باشد (مطابق با ^[a-z0-9_-]+$).
url رشته بله نشانی وب نقطه پایان سرور MCP راه دور.
headers شیء نه سراسبرهای سفارشی (مثلاً اصالت‌سنجی) که با درخواست‌ها ارسال شده است.
allowed_tools آرایه نه فهرست نام ابزارهایی که اجرای آن‌ها مجاز است. اگر حذف شود، همه ابزارها مجاز هستند.

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);

جاوا

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(""));

رفتن

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"
      }]
  }'

انتخاب مدل

برای antigravity-preview-09-2026، مدل پیش‌فرض Gemini 3.8 Flash (gemini-3.8-flash) است. اگر agent_config را حذف کنید، نماینده به‌طور پیش‌فرض به gemini-3.8-flash برمی‌گردد.

می‌توانید مدل Gemini زیربنایی را بااستفاده از agent_config پیکربندی کنید تا برای سرعت، هزینه، یا قابلیت استدلال بهینه شود. برای مثال، برای مهندسی نرم‌افزار پیچیده و وظایف استدلال، model را روی Gemini 4 Argon (gemini-4-argon) تنظیم کنید:

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-4-argon",
    },
)

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-4-argon",
    },
}, { timeout: 300000 });

console.log(interaction.output_text);

جاوا

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-4-argon")
            .build()
    )
    .build();

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

رفتن

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-4-argon"),
            })),
        }),
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    if res.Interaction.OutputText != nil {
        fmt.Println(*res.Interaction.OutputText)
    }
}

استراحت

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-4-argon"
      }
  }'

مقادیر پشتیبانی‌شده برای agent_config.model عبارت‌اند از:

مدل مقدار به agent_config.model شرح
‫Gemini 3.8 Flash (پیش‌فرض) gemini-3.8-flash مدل متوازن پیش‌فرض برای استدلال، کدنویسی، و استفاده از ابزار.
Gemini 4 Argon gemini-4-argon مدل استدلال پیشرو برای مهندسی نرم‌افزار پیچیده، حل مسائل عمیق، و تکالیف عاملی بلندمدت.
Gemini 3.6 Flash gemini-3.6-flash مدل Flash متعادل برای گردش کارهای عامل‌گرای عمومی.
Gemini 3.5 Flash-Lite gemini-3.5-flash-lite مدل سبک‌وزن بهینه‌سازی‌شده برای تأخیر کم و کارهای حساس به هزینه.

هنگام ایجاد عامل مدیریت‌شده با agents.create، مدل را با ارسال base_agent و agent_config دقیقاً به همان روش پیکربندی می‌کنید. توجه داشته باشید که نمی‌توانید مدل را در زمان تعامل برای نماینده مدیریت‌شده‌ای که با agents.create ایجاد شده است لغو کنید. مدل به آنچه هنگام ایجاد عامل تنظیم شده است محدود می‌شود. این کار باعث می‌شود رفتار فراخوانی ابزار قابل‌پیش‌بینی باشد، اشکال‌زدایی به‌طور یکنواخت انجام شود، و مرزهای امنیتی رعایت شود.

درحال سفارشی‌سازی کردن عامل

می‌توانید عامل Antigravity را با سفارشی‌سازی دستورالعمل‌ها، ابزارها، و محیط آن گسترش دهید. این عامل از رویکرد بومی سیستم فایل برای سفارشی‌سازی پشتیبانی می‌کند: می‌توانید فایل‌هایی مانند AGENTS.md را برای دستورالعمل‌ها و مهارت‌ها تحت .agents/skills/ مستقیماً در جعبه شنی سوار کنید، یا پیکربندی را به‌صورت درون‌خطی در زمان تعامل ارسال کنید. می‌توانید پیکربندی‌تان را به‌صورت درون‌خطی تکرار کنید و سپس وقتی آماده بودید آن را به‌عنوان عامل مدیریت‌شده ذخیره کنید.

برای جزئیات کامل درباره نحوه ساختن کارگزاران سفارشی، به ساختن کارگزاران مدیریت‌شده مراجعه کنید.

اجرا در پس‌زمینه

تکالیف عامل که شامل استدلال چندمرحله‌ای، اجرای کد، یا عملیات فایل است ممکن است چند دقیقه طول بکشد تا تکمیل شود. از background=True برای اجرای ناهمزمان تعامل استفاده کنید. «میانای برنامه‌سازی کاربردی» بلافاصله با شناسه تعاملی که تا زمانی که وضعیت completed یا failed شود آن را نظرسنجی می‌کنید برمی‌گردد.

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}`);
}

جاوا

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));
}

رفتن

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"

اجرا در پس‌زمینه به store=True نیاز دارد که پیش‌فرض است. برای به‌روزرسانی‌های هم‌زمان پیشرفت درطول اجرای پس‌زمینه، جاری‌سازی تعامل‌های پس‌زمینه را ببینید.

می‌توانید تعامل پس‌زمینه درحال اجرا را بااستفاده از روش cancel لغو کنید.

Python

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

JavaScript

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

جاوا

import com.google.genai.Client;

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

رفتن

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)
    }
}

استراحت

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

چند نوبتی با اجرای پس‌زمینه

وقتی تعامل پس‌زمینه شامل ابزارهای باوضعیت (مثل اجرای کد در محیط امن) می‌شود، از environment_id تعامل تکمیل‌شده برای ادامه دادن در همان محیط استفاده کنید. این کار تضمین می‌کند که عامل از جایی که متوقف شده بود ادامه می‌دهد و همه فایل‌ها و وضعیت دست‌نخورده باقی می‌مانند.

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);

جاوا

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(""));

رفتن

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)
    }
}

استراحت

# 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
  }"

محیط

هر فراخوانی یک محیط امن Linux ایجاد می‌کند یا از محیط امن Linux موجود دوباره استفاده می‌کند. پارامتر environment سه شکل دارد:

فرم شرح
"remote" یک محیط امن جدید با تنظیمات پیش‌فرض آماده کنید.
"env_abc123" استفاده مجدد از محیط موجود با شناسه، با حفظ همه فایل‌ها و وضعیت.
{...} EnvironmentConfig کامل با منابع سفارشی و قوانین شبکه.

برای جزئیات مربوط به منابع (Git،‏ GCS، درون‌خطی)، شبکه‌سازی، چرخه حیات، و محدودیت‌های منابع، به محیط‌ها مراجعه کنید.

راه‌اندازها

محرک‌ها به شما امکان می‌دهند کارگزاری را برای اجرا به‌طور خودکار در برنامه زمانی cron زمان‌بندی کنید. راه‌انداز نماینده، محیط، پیام‌واره، و زمان‌بندی را به منبعی پایدار که بدون مداخله دستی اجرا می‌شود پیوند می‌دهد. هر اجرا از همان محیط استفاده مجدد می‌کند، بنابراین فایل‌های ایجادشده در یک اجرا باقی می‌مانند و برای اجرای بعدی قابل‌مشاهده هستند.

ایجاد کردن راه‌انداز

با مشخص کردن برنامه زمانی کرون، منطقه زمانی، و پیکربندی تعامل، یک راه‌انداز ایجاد کنید. راه‌انداز در وضعیت active شروع می‌شود و در زمان cron منطبق بعدی فعال خواهد شد. id برگردانده‌شده را ذخیره کنید تا راه‌انداز را در تماس‌های بعدی مدیریت کنید.

چون راه‌انداز طبق زمان‌بندی بدون نظارت اجرا می‌شود، به‌جای یک کد درون‌خطی، به یک اعتبارنامه ذخیره‌شده ارجاع دهید. کارگزار خروجی آن را در هر اجرا حل می‌کند و رمز را بدون دست زدن به راه‌انداز می‌چرخانید. قوانین transform درون‌خطی هم در اینجا کار می‌کنند، فقط لازم است هروقت مقدار تغییر کرد راه‌انداز را به‌روز کنید.

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}`);

جاوا

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));

رفتن

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"}
                  ]
              }
          }
      }
  }'

درخواست CreateTrigger فیلدهای زیر را می‌پذیرد:

فیلد نوع الزامی شرح
schedule رشته بله عبارت Cron (برای نمونه، 0 * * * * برای هر ساعت، 0 9 * * 1-5 برای صبح روزهای هفته).
time_zone رشته بله منطقه زمانی IANA (برای نمونه، UTC،‏ America/Argentina/Buenos_Aires).
display_name رشته نه نام قابل‌خواندن برای انسان برای راه‌انداز.
max_consecutive_failures عدد صحیح نه حداکثر تعداد دفعات ناموفق پیش‌از اینکه راه‌انداز به‌طور خودکار موقتاً متوقف شود. پیش‌فرض: ۵.
execution_timeout_seconds عدد صحیح نه مهلت زمانی برای هر اجرا برحسب ثانیه. پیش‌فرض: ۶۰۰.
interaction شیء بله CreateInteractionRequest که عامل، ورودی، ابزارها، و محیط را تعریف می‌کند.

پاسخ شامل فیلدهای کلیدی زیر است:

فیلد نوع شرح
id رشته شناسه یکتای راه‌انداز. از این در همه عملیات‌های بعدی استفاده کنید.
status رشته وضعیت کنونی: active، paused، یا disabled.
next_run_time رشته مُهر زمان ISO 8601 اجرای زمان‌بندی‌شده بعدی.
consecutive_failure_count عدد صحیح تعداد اجراهای ناموفق متوالی از آخرین اجرای موفق.

راه‌اندازها را فهرست کن

همه راه‌اندازهای مرتبط با پروژه‌تان را بازیابی کنید.

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})`);
}

جاوا

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) + ")");
}

رفتن

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"

دریافت راه‌انداز

پیکربندی کامل و وضعیت فعلی یک راه‌انداز را واکشی کنید.

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}`);

جاوا

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));

رفتن

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)
}

استراحت

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

مکث و ازسرگیری

می‌توانید راه‌انداز را موقتاً متوقف کنید تا اجرای زمان‌بندی‌شده متوقف شود، و آن را ازسر بگیرید تا زمان‌بندی دوباره فعال شود. توقف موقت بر اجرای دستی تأثیر نمی‌گذارد.

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" });

جاوا

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());

رفتن

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)
    }
}

استراحت

# 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"}'

حذف راه‌انداز

راه‌اندازی را برای همیشه بردارید. سابقه اجرای گذشته حذف نمی‌شود.

Python

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

JavaScript

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

جاوا

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");

رفتن

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)
    }
}

استراحت

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

اجرای فوری راه‌انداز

بدون انتظار برای زمان‌بندی بعدی، یک راه‌انداز را به‌درخواست اجرا کنید. این کار حتی اگر محرک موقتاً متوقف شده باشد هم کار می‌کند.

Python

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

JavaScript

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

جاوا

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");

رفتن

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)
    }
}

استراحت

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

فهرست کردن اجراها

مشاهده سابقه اجرا برای راه‌انداز. هر اجرا شامل status، مُهر زمان، interaction_id که می‌توانید از آن برای واکشی برونداد تعامل کامل استفاده کنید، و environment_id که تأیید می‌کند همه اجراها از جعبه امن یکسانی استفاده می‌کنند.

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);

جاوا

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(""));
    }
}

رفتن

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)
                }
            }
        }
    }
}

استراحت

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

دردسترس بودن و قیمت‌گذاری

عامل Antigravity در پیش‌نمایش ازطریق Interactions API در Google AI Studio و Gemini API برای پروژه‌های سطح رایگان و سطح پولی دردسترس است.

قیمت‌گذاری از مدل پرداخت به اندازه استفاده براساس کدهای مدل Gemini زیربنایی و ابزارهایی که نماینده استفاده می‌کند پیروی می‌کند. برخلاف درخواست گپ استاندارد که یک خروجی تولید می‌کند، تعامل Antigravity یک گردش کار عاملی است. یک درخواست واحد، حلقه‌ای مستقل از استدلال، اجرای ابزار، اجرای کد، و مدیریت فایل را راه‌اندازی می‌کند. پروژه‌های سطح رایگان شامل حد نرخ رایگان و سهمیه استفاده است.

تعاملات Antigravity حلقه‌های خودکار چندنوبتی را اجرا می‌کنند و می‌توانند تعداد قابل‌توجهی از نشان‌ها را مصرف کنند. کنترل‌های بودجه را در درخواستتان تنظیم کنید تا استفاده از نمانه را محدود کنید. همچنین می‌توانید پیشرفت را به‌طور هم‌زمان با جاری‌سازی SSE پایش کنید یا درخواست‌های درحال اجرا را لغو کنید.

کنترل‌های بودجه

علاوه‌بر انتخاب مدل، max_total_tokens را در agent_config (با "type": "antigravity") تنظیم کنید تا تعداد کل نشانه‌هایی (ورودی + خروجی + اندیشیدن) را که یک تعامل می‌تواند مصرف کند محدود کنید. نشان‌های ذخیره‌شده در حافظه نهان جزو این محدودیت محسوب نمی‌شوند. وقتی نماینده به حد مجاز می‌رسد، تعامل متوقف می‌شود و با status: "incomplete" برمی‌گردد. این محدودیت به‌صورت «بهترین تلاش» است: استفاده واقعی ممکن است کمی از آن فراتر رود، بسته به اینکه عامل چه زمانی بودجه را بین مراحل بررسی می‌کند.

بودجه را در درخواست تعامل در agent_config در کنار agent و input تنظیم کنید.

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}`);

جاوا

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)));

رفتن

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"
        }
      ]
    }
  }'

ادامه تعامل ناتمام

وقتی تعاملی status: "incomplete" برمی‌گرداند، کار و زمینه عامل حفظ می‌شود. تعامل جدیدی با ارجاع به تعامل اصلی id و environment_id ارسال کنید تا از جایی که متوقف شده بود ادامه یابد. تعامل جدید بودجه max_total_tokens خود را دریافت می‌کند.

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}`);

جاوا

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));

رفتن

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)
}

استراحت

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
    }
  }'

هزینه‌های تخمینی

هزینه‌ها براساس پیچیدگی تکلیف متفاوت است. کارگزار به‌طور خودکار تعیین می‌کند که به چند تماس ابزار، اجرای کد، و عملیات فایل نیاز است. تخمین‌های زیر براساس اجراها است.

دسته تکلیف داده‌واحدهای ورودی داده‌واحدهای برونداد هزینه معمول
پژوهش و ترکیب اطلاعات ‫۱۰۰ تا ۵۰۰ هزار ۱۰ تا ۴۰ هزار ۰٫۳۰ تا ۱٫۰۰ دلار
تولید سند و محتوا ‫۱۰۰ تا ۵۰۰ هزار ۱۵ تا ۵۰ هزار ۰٫۳۰–۱٫۳۰ دلار
طراحی فرایند و سیستم ‫۱۰۰ تا ۴۰۰ هزار ‫۱۰ تا ۳۰ هزار ۰٫۲۵ تا ۰٫۸۰ دلار
پردازش و تحلیل داده‌ها ‫۳۰۰ هزار تا ۳ میلیون ‫۳۰ تا ۱۵۰ هزار ۰٫۷۰–۳٫۲۵ دلار

معمولاً ۵۰ تا ۷۰ درصد نشان‌های ورودی در حافظه نهان ذخیره می‌شوند. گردش کارهای عاملی پیچیده با فراخوانی‌های ابزار متعدد می‌توانند در یک تعامل ۳ تا ۵ میلیون توکن جمع‌آوری کنند که هزینه آن حدود ۵ دلار است.

درطول دوره پیش‌نمایش، محاسبه محیط (CPU، حافظه، اجرای sandbox) صورت‌حساب نمی‌شود.

محدودیت‌ها

  • وضعیت پیش‌نمایش: عامل Antigravity و Interactions API. ویژگی‌ها و طرحواره‌ها ممکن است تغییر کنند.
  • پیکربندی تولید پشتیبانی‌نشده: پارامترهای زیر پشتیبانی نمی‌شوند و خطای ۴۰۰ برمی‌گردانند: temperature،‏ top_p،‏ top_k،‏ stop_sequences،‏ max_output_tokens.
  • برونداد ساختاری: عامل «ضدجاذبه» از بروندادهای ساختاری پشتیبانی نمی‌کند.
  • ابزارهای غیرقابل‌دسترس: file_search، computer_use، و google_maps هنوز پشتیبانی نمی‌شوند.
  • محدودیت‌های MCP از دور: انتقال «رویدادهای ارسالی سرور» (SSE) پشتیبانی نمی‌شود (از «جاری‌سازی HTTP» استفاده کنید). علاوه‌براین، سرور name باید کاملاً با حروف کوچک و الفباعددی باشد (استفاده از حروف بزرگ باعث ایجاد خطای عمومی 400 Bad Request می‌شود).
  • ابزار سیستم فایل: درحال‌حاضر ابزار سیستم فایل وجود ندارد. این بخشی از environment است.
  • الزامات فروشگاه: اجرای عامل بااستفاده از background=True به store=True نیاز دارد.
  • فراخوانی تابع فقط حالت با وضعیت: فراخوانی تابع فقط در حالت با وضعیت پشتیبانی می‌شود. برای ادامه نوبت باید از previous_interaction_id استفاده کنید؛ بازسازی دستی سابقه (حالت بی‌وضعیت) پشتیبانی نمی‌شود.
  • انواع چندحالتی پشتیبانی‌نشده. درحال‌حاضر از ورودی‌های صوتی، ویدیویی، و سند پشتیبانی نمی‌شود. فقط نوشتار و تصویر مجاز است.

قدم بعدی چیست