मैनेज किए गए एजेंटों के लिए क्विकस्टार्ट गाइड

इस गाइड में, Antigravity एजेंट का इस्तेमाल करके, Gemini API पर मैनेज किए गए एजेंट बनाने और उनका इस्तेमाल करने का तरीका बताया गया है. आपको एजेंट से पहला कॉल करने, कई बार बातचीत जारी रखने, जवाब स्ट्रीम करने, सैंडबॉक्स से फ़ाइलें डाउनलोड करने, और Antigravity के मैनेज किए गए एजेंट के साथ काम करने का मौका मिलेगा.

एजेंट के साथ पहली बार इंटरैक्ट करना

Interactions API को एक बार कॉल करने पर, Linux सैंडबॉक्स उपलब्ध कराया जाता है, एजेंट लूप चलाया जाता है, और नतीजा दिखाया जाता है. आपको तीन पैरामीटर तय करने होंगे:

  • agent को "antigravity-preview-05-2026", के तौर पर पास करें. यह पहले से तय और सामान्य मकसद के लिए मैनेज किए जाने वाले एजेंट का मौजूदा वर्शन है.
  • environment="remote" को तय करें, ताकि नया सैंडबॉक्स एनवायरमेंट उपलब्ध कराया जा सके.
  • एक इनपुट बनाएं और उसमें बताएं कि आपको एजेंट से क्या काम करवाना है.

Python

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-05-2026",
    input="Write a Python script that generates the first 20 Fibonacci numbers and saves them to fibonacci.txt. Then read the file and print its contents.",
    environment="remote",
)

# Print the agent's final output
print(f"Interaction ID: {interaction.id}")
print(f"Environment ID: {interaction.environment_id}")
print(f"Output: {interaction.output_text}")

JavaScript

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

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-05-2026",
    input: "Write a Python script that generates the first 20 Fibonacci numbers and saves them to fibonacci.txt. Then read the file and print its contents.",
    environment: "remote",
});

console.log(`Interaction ID: ${interaction.id}`);
console.log(`Environment ID: ${interaction.environment_id}`);

console.log(`Output: ${interaction.output_text}`);

REST

curl -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-05-2026",
    "input": [{"type": "text", "text": "Write a Python script that generates the first 20 Fibonacci numbers and saves them to fibonacci.txt. Then read the file and print its contents."}],
    "environment": {"type": "remote"}
}'

जवाब में, एक Interaction ऑब्जेक्ट मिलता है. interaction.id और interaction.environment_id को सेव करें, ताकि उसी सैंडबॉक्स में बातचीत जारी रखी जा सके. एजेंट के आखिरी जवाब को ऐक्सेस करने के लिए, interaction.output_text का इस्तेमाल करें. interaction.steps में, एजेंट की ओर से किए गए हर चरण की जानकारी दी गई होती है. जैसे, तर्क, टूल कॉल, कोड एक्ज़ीक्यूट करना.

बातचीत जारी रखना (कई बार)

यह एपीआई, दो इंडिपेंडेंट स्टेट डाइमेंशन ट्रैक करता है:

  • बातचीत का कॉन्टेक्स्ट: चैट का इतिहास, तर्क का पता लगाना, टूल का इस्तेमाल करना, और previous_interaction_id का इस्तेमाल करना.
  • एनवायरमेंट की स्थिति: फ़ाइलें, इंस्टॉल किए गए पैकेज, और सैंडबॉक्स की स्थिति. इसके लिए, environment का इस्तेमाल किया जाता है.

इन दोनों को इनकी जगह पर पास करें, ताकि प्रोसेस को फिर से शुरू किया जा सके:

Python

interaction_2 = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-05-2026",
    previous_interaction_id=interaction.id,
    environment=interaction.environment_id,
    input="Now plot the Fibonacci sequence as a line chart and save it as chart.png.",
)

print(interaction_2.output_text)

JavaScript

const interaction2 = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-05-2026",
    previous_interaction_id: interaction.id,
    environment: interaction.environment_id,
    input: "Now plot the Fibonacci sequence as a line chart and save it as chart.png.",
}, { timeout: 300_000 });

console.log(interaction2.output_text);

REST

curl -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-05-2026",
    "previous_interaction_id": "interaction_id_from_step_1",
    "environment": "environment_id_from_step_1",
    "input": [{"type": "text", "text": "Now plot the Fibonacci sequence as a line chart and save it as chart.png."}]
}'

पहले टर्न (fibonacci.txt) की फ़ाइलें, दूसरे टर्न में भी मौजूद रहती हैं. एजेंट के पास बातचीत का कॉन्टेक्स्ट भी बना रहता है.

इनको अलग-अलग तरीके से इस्तेमाल किया जा सकता है:

  • बातचीत मिटाएं, फ़ाइलें सेव रखें: previous_interaction_id को शामिल न करें. सिर्फ़ environment का इस्तेमाल करके एनवायरमेंट आईडी पास करें, ताकि उसी वर्कस्पेस में नई बातचीत शुरू की जा सके.
  • बातचीत जारी रखें, नया वर्कस्पेस: previous_interaction_id पास करें और नए सैंडबॉक्स के लिए environment="remote" सेट करें.

कॉन्टेक्स्ट को अपने-आप छोटा करने की सुविधा

लंबे समय तक चलने वाली, कई बार की बातचीत में, तर्क देने के चरणों, टूल कॉल, और बड़ी फ़ाइल के कॉन्टेंट का रॉ डेटा तेज़ी से बढ़ सकता है. इससे कॉन्टेक्स्ट के लिए उपलब्ध जगह काफ़ी कम हो जाती है. टोकन की सीमा से जुड़ी गड़बड़ियों को रोकने और एजेंट का फ़ोकस बनाए रखने (कॉन्टेक्स्ट रोट को रोकने) के लिए, Managed Agents API में करीब 1,35,000 टोकन पर कॉन्टेक्स्ट कंपैक्शन का एक नेटिव चरण होता है. यह अपने-आप होता है.

जवाब को स्ट्रीम करना

लंबे समय तक चलने वाले टास्क के लिए, जवाब को स्ट्रीम किया जा सकता है. इससे एजेंट को रीयल टाइम में काम करते हुए देखा जा सकता है:

Python

from google import genai

client = genai.Client()

stream = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-05-2026",
    input="Read Hacker News, summarize the top 5 stories, and save the results as a PDF.",
    environment="remote",
    stream=True,
)

for event in stream:
    print(event)

JavaScript

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

const client = new GoogleGenAI({});

const stream = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-05-2026",
    input: "Read Hacker News, summarize the top 5 stories, and save the results as a PDF.",
    environment: "remote",
    stream: true,
});

for await (const event of stream) {
    console.log(event);
}

REST

curl -N -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-05-2026",
    "input": "Read Hacker News, summarize the top 5 stories, and save the results as a PDF.",
    "environment": "remote",
    "stream": true
}'

स्ट्रीमिंग से, चरण के अंतर का एक इटरेबल मिलता है. यह इंक्रीमेंटल टेक्स्ट, तर्क के टोकन, और टूल कॉल के अपडेट होते हैं. स्ट्रीमिंग गाइड में, जवाबों को स्ट्रीम करने के तरीके के बारे में ज़्यादा जानें.

एनवायरमेंट से फ़ाइलें डाउनलोड करना

जब एजेंट, सैंडबॉक्स में फ़ाइलें बनाता है. इन्हें सीधे एचटीटीपी अनुरोध (अभी तक कोई एसडीके तरीका नहीं है) के साथ Files API का इस्तेमाल करके डाउनलोड करें:

Python

import os
import requests
import tarfile

env_id = interaction.environment_id
api_key = os.environ["GEMINI_API_KEY"]

response = requests.get(
    f"https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/files/environment-{env_id}:download",
    params={"alt": "media"},
    headers={"x-goog-api-key": api_key},
    allow_redirects=True,
)

with open("snapshot.tar", "wb") as f:
    f.write(response.content)

with tarfile.open("snapshot.tar") as tar:
    tar.extractall(path="extracted_snapshot")

JavaScript

import fs from "fs";
import { execSync } from "child_process";

const envId = interaction.environment_id;
const apiKey = process.env.GEMINI_API_KEY || "";

const url = `https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/files/environment-${envId}:download?alt=media`;
const response = await fetch(url, {
    headers: {
        "x-goog-api-key": apiKey,
    },
});

if (!response.ok) {
    throw new Error(`Failed to download file: ${response.statusText}`);
}

const buffer = Buffer.from(await response.arrayBuffer());
fs.writeFileSync("snapshot.tar", buffer);

if (!fs.existsSync("extracted_snapshot")) {
    fs.mkdirSync("extracted_snapshot");
}
execSync("tar -xf snapshot.tar -C extracted_snapshot");

console.log(fs.readdirSync("extracted_snapshot"));

REST

curl -L -X GET "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/files/environment-$ENV_ID:download?alt=media" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-o snapshot.tar

tar -xf snapshot.tar -C extracted_snapshot

मैनेज किए जा रहे एजेंट को सेव करना

पिछले चरणों में, हमने डिफ़ॉल्ट Antigravity एजेंट का इस्तेमाल किया था और उसे इनलाइन तरीके से पसंद के मुताबिक बनाया था. कॉन्फ़िगरेशन (निर्देश, स्किल, और एनवायरमेंट) को दोहराने के बाद, इसे मैनेज किए जा सकने वाले एजेंट के तौर पर सेव किया जा सकता है. इससे कॉन्फ़िगरेशन को दोहराए बिना, आईडी के ज़रिए इसे चालू किया जा सकता है.

किसी एजेंट को सेव करते समय, आपको base_environment तय करना होता है. इसके लिए, सोर्स से डेटा लिया जा सकता है या किसी मौजूदा एनवायरमेंट को फ़ोर्क किया जा सकता है. एजेंट, हर नए इंटरैक्शन के लिए इस एनवायरमेंट का इस्तेमाल करेगा.

सोर्स से: सोर्स को इनलाइन या GitHub या Cloud Storage जैसे अन्य सोर्स से तय करें.

Python

agent = client.agents.create(
    id="fibonacci-analyst",
    base_agent="antigravity-preview-05-2026",
    system_instruction="You are a math analysis agent. Generate sequences, visualize them, and export results as PDF reports.",
    base_environment={
        "type": "remote",
        "sources": [
            {
                "type": "inline",
                "target": ".agents/AGENTS.md",
                "content": "Always include a chart and a summary table in your reports.",
            },
            {
                "type": "repository",
                "source": "https://github.com/your-org/skills",
                "target": ".agents/skills"
            }
        ],
    },
)

print(f"Saved agent: {agent.id}")

JavaScript

const agent = await client.agents.create({
    id: "fibonacci-analyst",
    base_agent: "antigravity-preview-05-2026",
    system_instruction: "You are a math analysis agent. Generate sequences, visualize them, and export results as PDF reports.",
    base_environment: {
        type: "remote",
        sources: [
            {
                type: "inline",
                target: ".agents/AGENTS.md",
                content: "Always include a chart and a summary table in your reports.",
            },
            {
                type: "repository",
                source: "https://github.com/your-org/skills",
                target: ".agents/skills"
            }
        ],
    },
});

console.log(`Saved agent: ${agent.id}`);

REST

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/agents" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H "Api-Revision: 2026-05-20" \
-d '{
    "id": "fibonacci-analyst",
    "base_agent": "antigravity-preview-05-2026",
    "system_instruction": "You are a math analysis agent. Generate sequences, visualize them, and export results as PDF reports.",
    "base_environment": {
        "type": "remote",
        "sources": [
            {
                "type": "inline",
                "target": ".agents/AGENTS.md",
                "content": "Always include a chart and a summary table in your reports."
            },
            {
                "type": "repository",
                "source": "https://github.com/your-org/skills",
                "target": ".agents/skills"
            }
        ]
    }
}'

मैनेज किए जा रहे एजेंट को शुरू करना

मैनेज किए जा रहे एजेंट को सेव करने के बाद, उसे आईडी के ज़रिए शुरू किया जा सकता है. हर इनवोकेशन, बेस एनवायरमेंट को फ़ोर्क करता है. इसलिए, हर रन क्लीन तरीके से शुरू होता है:

Python

result = client.interactions.create(
    agent="fibonacci-analyst",
    input="Generate the first 50 prime numbers, plot their distribution, and save a PDF report.",
    environment="remote",
)

print(result.output_text)

JavaScript

const result = await client.interactions.create({
    agent: "fibonacci-analyst",
    input: "Generate the first 50 prime numbers, plot their distribution, and save a PDF report.",
    environment: "remote",
}, {
    timeout: 300_000,
});

console.log(result.output_text);

REST

curl -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": "fibonacci-analyst",
    "environment": "remote",
    "input": "Generate the first 50 prime numbers, plot their distribution, and save a PDF report."
}'

आगे क्या करना है