Агенты по управлению зданиями

Управляемые агенты в API Gemini позволяют расширять возможности агента Antigravity, добавляя собственные инструкции, навыки и данные. Вы можете настраивать агента непосредственно во время взаимодействия или сохранять конфигурацию как управляемый агент, вызываемый по идентификатору.

Настройте антигравитационного агента

Самый быстрый способ создать собственного агента — передать конфигурацию непосредственно при создании нового взаимодействия без необходимости регистрации. Функционал агента можно расширить несколькими ключевыми способами:

• Выбор модели : выберите базовую модель Gemini через agent_config (по умолчанию используется Gemini 3.7 Flash ).
• Системные инструкции : Передайте встроенный текст через system_instruction для формирования поведения.
• Инструменты : Переопределение инструментов по умолчанию (выполнение кода, поиск, контекст URL), регистрация удаленных серверов MCP или определение пользовательских функций (вызов функций).
• Файлы и навыки : Смонтируйте файлы, такие как AGENTS.md и SKILL.md в среду.

Вот пример передачи всех трёх параметров в одной строке:

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)

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);

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": "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."
            }
        ]
    }
}'

Все определяется во время взаимодействия. Нет необходимости что-либо регистрировать предварительно. Агент Antigravity предоставляет среду выполнения (выполнение кода, управление файлами, веб-доступ) и ваши собственные уровни конфигурации.

Инструменты и инструкции по использованию системы

Вы можете настроить поведение и возможности агента для конкретного взаимодействия, используя параметры system_instruction и tools .

• Системные инструкции : Используйте параметр system_instruction для передачи встроенного текста, определяющего поведение агента. Это идеально подходит для быстрых настроек, которые вы хотите изменить для каждого вызова. Файлы system_instruction и AGENTS.md являются аддитивными; оба применяются, если присутствуют.
• Инструменты : По умолчанию агент Antigravity имеет доступ к code_execution , google_search и url_context . Вы можете переопределить этот список, передав параметр tools во время взаимодействия. Вы также можете зарегистрировать удаленные MCP-серверы или определить пользовательские функции (вызов функций) для подключения агента к вашим собственным API и базам данных. Подробную информацию о доступных инструментах см. в разделе «Агент Antigravity: Поддерживаемые инструменты» .

Настройка на основе файлов

Структура каталога агента

Хотя вы можете передавать конфигурацию непосредственно в файл, мы рекомендуем организовывать файлы вашего агента в структурированном каталоге. Это упростит управление, контроль версий и монтирование в среду агента.

Типичная директория проекта агента выглядит следующим образом:

my-agent/
├── AGENTS.md        # Instructions on how the agent should operate
├── skills/          # Custom skills (subfolders and SKILL.md files)
│   └── slide-maker/
│       └── SKILL.md
└── workspace/       # Initial data files and knowledge

Среда выполнения Antigravity сканирует папку .agents/ (и корневую папку среды выполнения) на наличие этих файлов.

AGENTS.md

Агент автоматически загружает файл .agents/AGENTS.md (или /.agents/AGENTS.md ) из среды выполнения в качестве системных инструкций при запуске. Используйте AGENTS.md для подробных определений пользователей, детальных рекомендаций и инструкций, которые вы хотите контролировать с помощью системы версионирования вместе с вашим кодом.

Подключите файл AGENTS.md , используя встроенный источник:

from google import genai