Orkestrimi i detyrave

Modelet ER të Gemini Robotics mund të planifikojnë detyra dhe të arsyetojnë rreth hapësirës, ​​duke nxjerrë përfundime se cilat veprime duhen ndërmarrë dhe cilat objekte duhen lëvizur për të përfunduar një qëllim. Kjo faqe tregon një shembull për drejtimin e një operacioni marrje-dhe-vendosjeje përmes një API-je të personalizuar të robotit për të orkestruar detyrën e vendosjes së një sendi në një tas.

Për kodin e plotë të ekzekutueshëm, shihni librin e gatimit të Robotics .

Duke përdorur një API të personalizuar për robotët

Ky shembull demonstron orkestrimin e detyrave me një API të personalizuar për robotët. Ai prezanton një API të improvizuar të projektuar për një operacion marrjeje dhe vendosjeje. Detyra është të marrësh një bllok blu dhe ta vendosësh atë në një tas portokalli:

Një imazh i bllokut dhe tasit

Ky shembull përdor përkufizimet e mëposhtme të API-t dhe mjeteve të robotit simulues:

Python

from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client()

def move(x, y, high):
    print(f"Mock Robot: Moving to coordinates: {x}, {y}, {'high above table' if high else 'down at table level'}")

def setGripperState(opened):
    print(f"Mock Robot: {'Opening gripper' if opened else 'Closing gripper'}")

robot_origin_y = 300
robot_origin_x = 500

move_declaration = types.FunctionDeclaration(
    name="move",
    description="Moves the arm to the given coordinates.",
    parameters=types.Schema(
        type=types.Type.OBJECT,
        properties={
            "x": types.Schema(type=types.Type.INTEGER, description="X coordinate relative to the origin"),
            "y": types.Schema(type=types.Type.INTEGER, description="Y coordinate relative to the origin"),
            "high": types.Schema(type=types.Type.BOOLEAN, description="Set to True to lift the robot arm above the scene. Set to False to place the gripper on the surface."),
        },
        required=["x", "y", "high"],
    ),
)

set_gripper_state_declaration = types.FunctionDeclaration(
    name="setGripperState",
    description="Opens or closes the robot's gripper.",
    parameters=types.Schema(
        type=types.Type.OBJECT,
        properties={
            "opened": types.Schema(type=types.Type.BOOLEAN, description="True opens the gripper, False closes the gripper."),
        },
        required=["opened"],
    ),
)

robot_tools = types.Tool(function_declarations=[move_declaration, set_gripper_state_declaration])

Shembulli i mëposhtëm i dërgon modelit kërkesën dhe imazhin me përkufizimet e mjeteve. Pastaj ekzekuton një cikël agjentësh: pas çdo përgjigjeje të modelit, ekzekuton çdo thirrje funksioni të kërkuar ( move , setGripperState ), i kthen rezultatet përsëri modelit dhe përsërit derisa modeli të ndalojë thirrjen e funksioneve ose të arrihet limiti i hapave.

Python

with open("robot-api-example.png", "rb") as f:
    img_bytes = f.read()

prompt = (
    "You are a robotic arm with six degrees-of-freedom. "
    f"The origin point for calculating the moves is at normalized point y={robot_origin_y}, x={robot_origin_x}. "
    "Use this as the new (0,0) for calculating moves, allowing x and y to be negative.\n\n"
    "Find the blue block and the orange bowl. Calculate their coordinates relative to the origin.\n"
    "Perform a pick and place operation where you pick up the blue block and place it into the orange bowl. "
    "Call the appropriate sequence of functions to complete this operation."
)

contents = [
    types.Content(role="user", parts=[
        types.Part.from_bytes(data=img_bytes, mime_type="image/png"),
        types.Part(text=prompt),
    ])
]

print("\n--- Executing Orchestrated Plan ---")

max_steps = 15  # Safety limit to prevent infinite loops
step_count = 0

# The Agentic Loop
while step_count < max_steps:
    step_count += 1

    response = client.models.generate_content(
        model="gemini-robotics-er-2-preview",
        contents=contents,
        config=types.GenerateContentConfig(
            tools=[robot_tools],
            thinking_config=types.ThinkingConfig(thinking_level="low"),
        ),
    )

    # Add model response to conversation history
    contents.append(response.candidates[0].content)

    # Check for function calls
    function_calls = [part for part in response.candidates[0].content.parts if part.function_call]

    if not function_calls:
        # Model is done calling functions
        print("Sequence complete.")
        print(f"Model Summary: {response.text}")
        break

    # Execute function calls and collect results
    function_response_parts = []
    for part in function_calls:
        fc = part.function_call
        if fc.name == "move":
            move(**fc.args)
        elif fc.name == "setGripperState":
            setGripperState(**fc.args)

        function_response_parts.append(
            types.Part.from_function_response(
                name=fc.name,
                response={"status": "success"},
            )
        )

    # Send function results back to model
    contents.append(types.Content(role="user", parts=function_response_parts))

Më poshtë tregohet një rezultat i mundshëm i modelit bazuar në prompt dhe API-n e robotit simulues. Rezultati përfshin rezultatin e thirrjeve të funksioneve robot që modeli i renditi së bashku.

--- Executing Orchestrated Plan ---
Mock Robot: Opening gripper
Mock Robot: Moving to coordinates: 160, 440, high above table
Mock Robot: Moving to coordinates: 160, 440, down at table level
Mock Robot: Closing gripper
Mock Robot: Moving to coordinates: 160, 440, high above table
Mock Robot: Moving to coordinates: -250, 60, high above table
Mock Robot: Moving to coordinates: -250, 60, down at table level
Mock Robot: Opening gripper
Mock Robot: Moving to coordinates: -250, 60, high above table
Sequence complete.
Model Summary: I have completed the task of picking up the blue block and placing it into the orange bowl.

Çfarë vjen më pas