יצירת סוכנים מנוהלים

סוכנים מנוהלים ב-Gemini API מאפשרים לכם להרחיב את סוכן Antigravity באמצעות הוראות, מיומנויות ונתונים משלכם. אתם יכולים להתאים אישית את הסוכן בתוך השיחה במועד האינטראקציה, או לשמור את ההגדרה כסוכן מנוהל שמופעל באמצעות מזהה.

התאמה אישית של סוכן Antigravity

הדרך המהירה ביותר לבנות סוכן בהתאמה אישית היא להעביר את ההגדרה שלכם בשורה בזמן יצירת אינטראקציה חדשה, בלי שנדרש שלב הרשמה. יש כמה דרכים מרכזיות להרחיב את הסוכן:

  • בחירת מודל: אפשר לבחור את מודל Gemini הבסיסי באמצעות agent_config (ברירת המחדל היא Gemini 3.8 Flash).
  • הוראות מערכת: העברת טקסט מוטבע באמצעות system_instruction לעיצוב התנהגות.
  • כלים: אפשר לבטל את ברירת המחדל של הכלים (הפעלת קוד, חיפוש, הקשר של כתובת URL), לרשום שרתי MCP מרוחקים או להגדיר פונקציות בהתאמה אישית (הפעלת פונקציות).
  • קבצים וסקילים: העלאת קבצים כמו AGENTS.md ו-SKILL.md לסביבה.

דוגמה להעברת כל שלושת הפרמטרים בתוך התג:

Python

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-05-2026",
    input="Analyze the Q1 revenue data and create a slide deck.",
    system_instruction="You are a data analyst. Always include visualizations and export results as PDF.",
    environment={
        "type": "remote",
        "sources": [
            {
                "type": "inline",
                "target": ".agents/AGENTS.md",
                "content": "Always use matplotlib for charts. Include a summary table in every report.",
            },
            {
                "type": "inline",
                "target": ".agents/skills/slide-maker/SKILL.md",
                "content": "---\nname: slide-maker\n---\n# Slide Maker\nCreate HTML slide decks from data analysis results.",
            },
        ],
    },
)

print(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: "Analyze the Q1 revenue data and create a slide deck.",
    system_instruction: "You are a data analyst. Always include visualizations and export results as PDF.",
    environment: {
        type: "remote",
        sources: [
            {
                type: "inline",
                target: ".agents/AGENTS.md",
                content: "Always use matplotlib for charts. Include a summary table in every report.",
            },
            {
                type: "inline",
                target: ".agents/skills/slide-maker/SKILL.md",
                content: "---\nname: slide-maker\n---\n# Slide Maker\nCreate HTML slide decks from data analysis results.",
            },
        ],
    },
}, { timeout: 300000 });

console.log(interaction.output_text);

Java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.AgentOption;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateAgentInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.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("Build a simple REST API server in Node.js."))
        .build();

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

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

REST

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H