محیط‌ها در عامل‌های مدیریت‌شده

محیط‌ها، سندباکس‌های لینوکس مدیریت‌شده‌ای هستند که به عامل‌ها مکانی ایزوله برای اجرای کد و ذخیره فایل‌ها می‌دهند. آن‌ها از زمینه تعامل جدا هستند، بنابراین می‌توانید از همان محیط در چندین تعامل استفاده مجدد کنید یا در هر زمان از نو شروع کنید.

مثال زیر نحوه ایجاد تعامل با یک محیط ریموت جدید و بازیابی شناسه آن را نشان می‌دهد:

پایتون

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-05-2026",
    input="Install pandas and matplotlib, verify the imports, and print the versions.",
    environment="remote",
)

print(f"Environment ID: {interaction.environment_id}")

جاوا اسکریپت

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

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-05-2026",
    input: "Install pandas and matplotlib, verify the imports, and print the versions.",
    environment: "remote",
});

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

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-05-2026"))
        .input(InteractionsInput.of("Install pandas and matplotlib, verify the imports, and print the versions."))
        .environment(CreateAgentInteractionEnvironment.of("remote"))
        .build();

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

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

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-05-2026",
    "input": "Install pandas and matplotlib, verify the imports, and print the versions.",
    "environment": "remote"
}'

پارامتر environment

پارامتر environment سه حالت را می‌پذیرد:

فرم مثال چه زمانی استفاده شود
"remote" environment="remote" یک گودال ماسه‌ای تازه تهیه کنید.
شناسه محیط environment="env_abc123" استفاده مجدد از یک سندباکس موجود به همراه تمام فایل‌ها و بسته‌های آن.
شیء پیکربندی environment={...} یک سندباکس جدید با منابع، قوانین شبکه یا هر دو فراهم کنید.

مثال‌های زیر سه روش استفاده از پارامتر environment را نشان می‌دهند.

پایتون

from google import genai

client = genai.Client()

# Fresh sandbox
interaction = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-05-2026",
    input="Write a hello world script.",
    environment="remote",
)

# Reuse an existing sandbox
interaction_2 = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-05-2026",
    input="Modify the script to accept a name argument.",
    environment=interaction.environment_id,
    previous_interaction_id=interaction.id,
)

# New sandbox with sources
interaction_3 = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-05-2026",
    input="List all files and summarize the project.",
    environment={
        "type": "remote",
        "sources": [
            {
                "type": "repository",
                "source": "https://github.com/octocat/Spoon-Knife",
                "target": "/workspace/spoon-knife",
            }
        ],
    },
)

print(interaction.output_text)

جاوا اسکریپت

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

const client = new GoogleGenAI({});

// Fresh sandbox
const interaction = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-05-2026",
    input: "Write a hello world script.",
    environment: "remote",
});

// Reuse an existing sandbox
const interaction2 = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-05-2026",
    input: "Modify the script to accept a name argument.",
    environment: interaction.environment_id,
    previous_interaction_id: interaction.id,
});

// New sandbox with sources
const interaction3 = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-05-2026",
    input: "List all files and summarize the project.",
    environment: {
        type: "remote",
        sources: [
            {
                type: "repository",
                source: "https://github.com/octocat/Spoon-Knife",
                target: "/workspace/spoon-knife",
            },
        ],
    },
});

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-05-2026"))
        .input(InteractionsInput.of("Install pandas and matplotlib, verify the imports, and print the versions."))
        .environment(CreateAgentInteractionEnvironment.of("remote"))
        .build();

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

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

استراحت

# Fresh sandbox
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-05-2026",
    "input": [{"type": "text", "text": "Write a hello world script."}],
    "environment": "remote"
}'

# Reuse an existing sandbox (replace $ENV_ID and $INTERACTION_ID with values from the previous response)
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-d "{
    \"agent\": \"antigravity-preview-05-2026\",
    \"input\": [{\"type\": \"text\", \"text\": \"Modify the script to accept a name argument.\"}],
    \"environment\": \"$ENV_ID\",
    \"previous_interaction_id\": \"$INTERACTION_ID\"
}"

# New sandbox with sources
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-05-2026",
    "input": [{"type": "text", "text": "List all files and summarize the project."}],
    "environment": {
        "type": "remote",
        "sources": [
            {
                "type": "repository",
                "source": "https://github.com/octocat/Spoon-Knife",
                "target": "/workspace/spoon-knife"
            }
        ]
    }
}'

پیکربندی یک محیط

یک راه برای راه‌اندازی یک محیط این است که به عامل بگویید چه چیزی را می‌خواهید نصب کنید. این عامل، تجزیه و تحلیل وابستگی‌ها و عیب‌یابی را مدیریت می‌کند. پس از آماده شدن محیط، environment_id ذخیره کرده و دوباره از آن استفاده کنید.

پایتون

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-05-2026",
    input="Install pandas, matplotlib, and seaborn. Verify all imports work and print the installed versions.",
    environment="remote",
)

# Reuse the configured environment
interaction_2 = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-05-2026",
    input="Clone https://github.com/octocat/Spoon-Knife into /workspace/tools. Run the test suite and fix any missing dependencies.",
    environment=interaction.environment_id,
    previous_interaction_id=interaction.id,
)

# Reuse the configured environment
interaction_3 = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-05-2026",
    input="Using the tools in /workspace/tools, list the files.",
    environment=interaction.environment_id,
    previous_interaction_id=interaction_2.id,
)

print(interaction.output_text)

جاوا اسکریپت

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

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-05-2026",
    input: "Install pandas, matplotlib, and seaborn. Verify all imports work and print the installed versions.",
    environment: "remote",
});

const interaction2 = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-05-2026",
    input: "Clone https://github.com/octocat/Spoon-Knife into /workspace/tools. Run the test suite and fix any missing dependencies.",
    environment: interaction.environment_id,
    previous_interaction_id: interaction.id,
});

const interaction3 = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-05-2026",
    input: "Using the tools in /workspace/tools, list the files.",
    environment: interaction.environment_id,
    previous_interaction_id: interaction2.id,
});
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-05-2026"))
        .input(InteractionsInput.of("Install pandas and matplotlib, verify the imports, and print the versions."))
        .environment(CreateAgentInteractionEnvironment.of("remote"))
        .build();

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

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

استراحت

# Create interaction
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-05-2026",
    "input": "Install pandas, matplotlib, and seaborn. Verify all imports work and print the installed versions.",
    "environment": "remote"
}'

از یک منبع نصب کنید

اگر دقیقاً می‌دانید که عامل به چه فایل‌هایی نیاز دارد، می‌توانید به جای تکرار، آن‌ها را در یک فراخوانی واحد mount کنید. شیء پیکربندی environment ، آرایه‌ای sources با سه نوع را می‌پذیرد:

نوع منبع type مقدار توضیحات حد
مخزن گیت repository یک مخزن را از یک URL در sandbox در target کپی می‌کند. ۵۰۰ مگابایت
فضای ذخیره‌سازی ابری gcs یک فایل یا دایرکتوری را از فضای ذخیره‌سازی ابری به داخل سندباکس در target کپی می‌کند. ۲ گیگابایت
محتوای درون‌خطی inline محتوای متنی خام را در فایلی در sandbox در target می‌نویسد. ۱ مگابایت برای هر فایل، مجموعاً ۲ مگابایت

پایتون

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-05-2026",
    input="List all files under /workspace and describe what you find.",
    environment={
        "type": "remote",
        "sources": [
            {
                "type": "repository",
                "source": "https://github.com/octocat/Spoon-Knife",
                "target": "/workspace/spoon-knife",
            },
            {
                "type": "gcs",
                "source": "gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/",
                "target": "/workspace/gcs-data",
            },
            {
                "type": "inline",
                "content": "# Project Notes\n\n- Analyze state population data\n- Create visualizations\n",
                "target": "/workspace/notes/readme.md",
            },
        ],
    },
)

print(interaction.output_text)

جاوا اسکریپت

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

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-05-2026",
    input: "List all files under /workspace and describe what you find.",
    environment: {
        type: "remote",
        sources: [
            {
                type: "repository",
                source: "https://github.com/octocat/Spoon-Knife",
                target: "/workspace/spoon-knife",
            },
            {
                type: "gcs",
                source: "gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/",
                target: "/workspace/gcs-data",
            },
            {
                type: "inline",
                content: "# Project Notes\n\n- Analyze state population data\n- Create visualizations\n",
                target: "/workspace/notes/readme.md",
            },
        ],
    },
});

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-05-2026"))
        .input(InteractionsInput.of("Install pandas and matplotlib, verify the imports, and print the versions."))
        .environment(CreateAgentInteractionEnvironment.of("remote"))
        .build();

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

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

استراحت

# Create interaction with sources
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-05-2026",
    "input": "List all files under /workspace and describe what you find.",
    "environment": {
        "type": "remote",
        "sources": [
            {
                "type": "repository",
                "source": "https://github.com/octocat/Spoon-Knife",
                "target": "/workspace/spoon-knife"
            },
            {
                "type": "gcs",
                "source": "gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/",
                "target": "/workspace/gcs-data"
            },
            {
                "type": "inline",
                "content": "# Project Notes\n\n- Analyze state population data\n- Create visualizations\n",
                "target": "/workspace/notes/readme.md"
            }
        ]
    }
}'

شما می‌توانید هر دو رویکرد را با هم ترکیب کنید: منابع شناخته شده را به صورت اعلانی mount کنید، سپس با تعاملات بعدی برای نصب بسته‌ها یا اجرای اسکریپت‌های راه‌اندازی، تکرار کنید. هنگام افزودن یک منبع سفارشی، نمی‌توانید root ( / ) را به عنوان هدف تعیین کنید، همیشه باید یک زیرشاخه مشخص کنید.

قلاب‌ها

همچنین می‌توانید یک فایل پیکربندی .agents/hooks.json و اسکریپت‌های رهگیری سفارشی را در sandbox نصب کنید تا گاردریل‌های امنیتی را اعمال کنید یا اعتبارسنجی‌های خودکار را هر زمان که ابزارها اجرا می‌شوند، اجرا کنید. برای تعاریف طرحواره و نمونه‌های کد، به Hooks مراجعه کنید.

منابع خصوصی

همچنین می‌توانید با اضافه کردن اعتبارنامه‌ها در پیکربندی شبکه، از مخازن خصوصی GitHub یا مخازن خصوصی Cloud Storage دانلود کنید:

برای مخازن خصوصی گیت ، از احراز هویت Basic با توکن دسترسی شخصی گیت‌هاب (PAT) خود استفاده کنید. توکن را با استفاده از x-oauth-basic به عنوان نام کاربری رمزگذاری کنید:

echo -n "x-oauth-basic:ghp_YourPATHere" | base64

پایتون

interaction = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-05-2026",
    input="Run the test for my backend app and fix any issue.",
    environment={
        "type": "remote",
        "sources": [
            {
                "type": "repository",
                "source": "https://github.com/your-org/backend",
                "target": "/backend-app"
            }
        ],
        "network": {
            "allowlist": [
                {
                    "domain": "github.com",
                    "transform": {
                        "Authorization": "Basic YOUR_BASE64_TOKEN"
                    }
                },
                {
                    "domain": "*"
                }
            ]
        }
    }
)

جاوا اسکریپت

const interaction = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-05-2026",
    input: "Run the test for my backend app and fix any issue.",
    environment: {
        type: "remote",
        sources: [
            {
                type: "repository",
                source: "https://github.com/your-org/backend",
                target: "/backend-app"
            }
        ],
        network: {
            allowlist: [
                {
                    domain: "github.com",
                    transform: {
                        "Authorization": "Basic YOUR_BASE64_TOKEN"
                    }
                },
                {
                    domain: "*"
                }
            ]
        }
    },
});

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-05-2026"))
        .input(InteractionsInput.of("Install pandas and matplotlib, verify the imports, and print the versions."))
        .environment(CreateAgentInteractionEnvironment.of("remote"))
        .build();

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

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

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-05-2026",
    "input": "Run the test for my backend app and fix any issue.",
    "environment": {
        "type": "remote",
        "sources": [
            {
                "type": "repository",
                "source": "https://github.com/your-org/backend",
                "target": "/backend-app"
            }
        ],
        "network": {
            "allowlist": [
                {
                    "domain": "github.com",
                    "transform": {
                        "Authorization": "Basic YOUR_BASE64_TOKEN"
                    }
                },
                {
                    "domain": "*"
                }
            ]
        }
    }
}'

برای مخازن ذخیره‌سازی ابری خصوصی ، از یک توکن استاندارد OAuth 2.0 Bearer استفاده کنید:

gcloud auth print-access-token

پایتون

interaction = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-05-2026",
    input="Analyze the discrepancies across the data in workspace",
    environment={
        "type": "remote",
        "sources": [
            {
                "type":