Mit Agenten interagieren

In dieser Anleitung wird beschrieben, wie Sie mit bereitgestellten Agents in der Managed Agents API auf der Agent Platform über die Interactions API interagieren. Sie erfahren, wie Sie mit benutzerdefinierten Agents interagieren, die mit der Agents API und dem vordefinierten Basis-Agent Antigravity erstellt wurden, einschließlich der dynamischen Konfiguration. Außerdem wird erklärt, wie Sie Sandbox-Umgebungen mit Umgebungs-IDs (env_id) verwalten und wiederverwenden und Konfigurationen, z. B. MCP-Server (Model Context Protocol), während der Interaktion dynamisch überschreiben.

Weitere Informationen zur API finden Sie in der Referenzdokumentation zur Interaction API.

Hinweis

Bevor Sie mit der Interaktion mit Agents beginnen, müssen Sie Ihre Umgebung einrichten:

  1. Melden Sie sich in Ihrem Google Cloud -Konto an. Wenn Sie mit Google Cloudnoch nicht vertraut sind, erstellen Sie ein Konto, um die Leistungsfähigkeit unserer Produkte in der Praxis sehen und bewerten zu können. Neukunden erhalten außerdem ein Guthaben von 300 $, um Arbeitslasten auszuführen, zu testen und bereitzustellen.

  2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Roles required to select or create a project

    • Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
    • Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

    Go to project selector

  3. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

  4. Enable the Agent Platform API.

    Roles required to enable APIs

    To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

    Enable the API

  5. Make sure that you have the following role or roles on the project: Agent Platform User (roles/aiplatform.user) or Agent Platform Administrator (roles/aiplatform.admin)

    Check for the roles

    1. In the Google Cloud console, go to the IAM page.

      Go to IAM
    2. Select the project.

    3. In the Principal column, find all rows that identify you or a group that you're included in. To learn which groups you're included in, contact your administrator.

    4. For all rows that specify or include you, check the Role column to see whether the list of roles includes the required roles.

    Grant the roles

    1. In the Google Cloud console, go to the IAM page.

      Go to IAM
    2. Select the project.
    3. Click Grant access.

    4. In the New principals field, enter your user identifier. This is typically the email address for a Google Account.

    5. Click Select a role, then search for the role.
    6. To grant additional roles, click Add another role and add each additional role.
    7. Click Save.

  6. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Roles required to select or create a project

    • Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
    • Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

    Go to project selector

  7. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

  8. Enable the Agent Platform API.

    Roles required to enable APIs

    To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

    Enable the API

  9. Make sure that you have the following role or roles on the project: Agent Platform User (roles/aiplatform.user) or Agent Platform Administrator (roles/aiplatform.admin)

    Check for the roles

    1. In the Google Cloud console, go to the IAM page.

      Go to IAM
    2. Select the project.

    3. In the Principal column, find all rows that identify you or a group that you're included in. To learn which groups you're included in, contact your administrator.

    4. For all rows that specify or include you, check the Role column to see whether the list of roles includes the required roles.

    Grant the roles

    1. In the Google Cloud console, go to the IAM page.

      Go to IAM
    2. Select the project.
    3. Click Grant access.

    4. In the New principals field, enter your user identifier. This is typically the email address for a Google Account.

    5. Click Select a role, then search for the role.
    6. To grant additional roles, click Add another role and add each additional role.
    7. Click Save.
  10. Wenn Ihr Agent Google Cloud MCP-Tools (Model Context Protocol) verwendet, weisen Sie sowohl Ihrem Nutzerkonto als auch dem zugehörigen Dienstkonto die Rolle „MCP Tool User“ (roles/mcp.toolUser) zu.

Mit Antigravity-Agents interagieren

Die einfachste Möglichkeit, die Managed Agents API auf der Agent Platform zu verwenden, besteht darin, direkt mit dem First-Party-Basis-Agent Antigravity zu interagieren. Sie müssen keine benutzerdefinierte Agent-Ressource erstellen, sondern können den Agenten spontan aufrufen.

Geben Sie zum Starten einer Interaktion das Ziel des Basis-Agents an, z. B. antigravity-preview-05-2026 (oder die aktuelle Preview-Variante), und fordern Sie eine On-the-fly-Remote-Umgebung an:

REST

Anfragevariablen

Ersetzen Sie vor dem Aufrufen der API die folgenden Variablen:

  • PROJECT_ID: Ihre Google Cloud Projekt-ID
  • LOCATION: Der regionale Standort für Ihre Interaktionen. Nur die Region global wird unterstützt.

HTTP-Methode und URL

POST https://aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/interactions

JSON-Text der Anfrage:

{
  "stream": true,
  "background": true,
  "store": true,
  "agent": "antigravity-preview-05-2026",
  "environment": {
    "type": "remote"
  },
  "input": [
    {
      "type": "user_input",
      "content": [
        {
          "type": "text",
          "text": "Who are you, can you execute python code? Show me an example."
        }
      ]
    }
  ]
}

Befehl curl

curl -X POST "https://aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/interactions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
  -H "Api-Revision: 2026-05-20" \
  -d '{
      "stream": true,
      "background": true,
      "store": true,
      "agent": "antigravity-preview-05-2026",
      "environment": {"type": "remote"},
      "input": [
          {
              "type": "user_input",
              "content": [
                  {
                      "type": "text",
                      "text": "Who are you, can you execute python code? Show me an example."
                  }
              ]
          }
      ]
  }'

Beispielantwort

Nach der ersten Interaktion gibt der Dienst eine Streaming-Antwort zurück. Die in den interaction.complete-Daten enthaltenen interaction.id und environment_id können in nachfolgenden Aufrufen verwendet werden, um den Sitzungsstatus beizubehalten. Mit interaction.id wird der Unterhaltungsverlauf fortgesetzt, während mit environment_id dieselbe Sandbox-Umgebung wiederverwendet werden kann. Weitere Informationen finden Sie unter Sitzungsstatus verwalten.

event: interaction.complete
data: {
  "interaction": {
    "id": "1234567890",
    "status": "completed",
    "usage": {
      "total_tokens": 51132,
      "total_input_tokens": 48984,
      "input_tokens_by_modality": [
        {
          "modality": "text",
          "tokens": 48984
        }
      ],
      "total_output_tokens": 769,
      "output_tokens_by_modality": [
        {
          "modality": "text",
          "tokens": 769
        }
      ],
      "total_thought_tokens": 1379
    },
    "created": "2026-05-15T22:26:05Z",
    "updated": "2026-05-15T22:26:05Z",
    "environment_id": "env_CAE1234567890",
    "object": "interaction"
  },
  "event_type": "interaction.complete"
}

Python

Bevor Sie diesen Code ausführen, legen Sie die auf dem Tab „REST“ beschriebenen Variablen fest.

from google import genai

client = genai.Client(
    vertexai=True,
    project="PROJECT_ID",
    location="global",
)

stream = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-05-2026",
    input="Who are you, can you execute python code? Show me an example.",
    environment={"type": "remote"},
    stream=True,
    background=True,
    store=True,
)

for event in stream:
    print(event)

Die Streaming-Antwort liefert InteractionSSEEvent-Objekte. Das endgültige interaction.complete-Ereignis enthält die environment_id und die Interaktion id, die Sie in nachfolgenden Aufrufen wiederverwenden können, um den Sitzungsstatus und den Unterhaltungsverlauf beizubehalten. Weitere Informationen finden Sie unter Sitzungsstatus verwalten.

JavaScript

Bevor Sie diesen Code ausführen, legen Sie die auf dem Tab „REST“ beschriebenen Variablen fest.

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

const client = new GoogleGenAI({
    vertexai: true,
    project: "PROJECT_ID",
    location: "global",
});

const stream = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-05-2026",
    input: "Who are you, can you execute python code? Show me an example.",
    environment: { type: "remote" },
    stream: true,
    background: true,
    store: true,
});

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

Die Streaming-Antwort liefert Ereignisobjekte. Das endgültige interaction.complete-Ereignis enthält die environment_id und die Interaktion id, die Sie in nachfolgenden Aufrufen wiederverwenden können, um den Sitzungsstatus und den Unterhaltungsverlauf beizubehalten. Weitere Informationen finden Sie unter Sitzungsstatus verwalten.

Mit einem benutzerdefinierten Agent interagieren, der mit der Agents API erstellt wurde

Wenn Sie mit einem benutzerdefinierten Agenten interagieren möchten, der wie unter Agents erstellen und verwalten beschrieben erstellt wurde, müssen Sie ihn anhand seiner Agent-ID angeben.

Weitere Informationen zum Abrufen oder Auflisten benutzerdefinierter Agenten, um ihre IDs zu finden, finden Sie unter Agenten auflisten.

Umgebung konfigurieren und initialisieren

Bei der Interaktion mit einem benutzerdefinierten Agenten gilt Folgendes:

  • Standardverhalten: Wenn Sie den Agent mit einer Standardumgebung erstellen, geben Sie AGENT_ID in Ihrer Anfrage an.

  • Umgebung explizit definieren: Wenn Sie die Umgebungskonfiguration beim Erstellen des Agenten nicht definiert haben, müssen Sie die Umgebung im environment-Block Ihrer ersten Interaktionsanfrage explizit definieren.

    Beispiel:

    "environment": {"type": "remote"}

Sie können Funktionen in der Sandbox-Umgebung während Ihres ersten API-Aufrufs dynamisch konfigurieren, um bestimmte Aufgabenanforderungen zu erfüllen. Beispiel:

  • Skill über Cloud Storage anhängen: Hängen Sie Cloud Storage-Buckets an, um große Datenmengen oder persistente Dateiverzeichnisse in das Containerdateisystem zu laden.

  • Fähigkeiten über die Skill-Registrierung anhängen: Geben Sie eine Liste mit benutzerdefinierten Tools, Skripts oder vorgefertigten Agent-Fähigkeiten an, um bestimmte funktionale Fähigkeiten oder Ihren Laufzeit-Workflow bereitzustellen. Weitere Informationen finden Sie unter Skill Registry.

Eine Liste der Strukturen für die Umgebungskonfiguration und Beispiele für die Verwaltung des Status von Multi-Turn-Unterhaltungen finden Sie unter Sitzungsstatus mit Umgebungs-IDs verwalten.

Interaktion an einen benutzerdefinierten Agent senden

Senden Sie eine Interaktion an Ihren benutzerdefinierten Agenten, indem Sie die Agent-ID angeben:

REST

Anfragevariablen

Ersetzen Sie vor dem Aufrufen der API die folgenden Variablen:

  • PROJECT_ID: Ihre Google Cloud Projekt-ID
  • LOCATION: Nur die Region global wird unterstützt.
  • AGENT_ID: Die benutzerdefinierte Kennung Ihrer registrierten Agentenressource. Weitere Informationen zum Abrufen oder Auflisten benutzerdefinierter Agenten, um ihre IDs zu finden, finden Sie unter Agenten auflisten.

HTTP-Methode und URL

POST https://aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/interactions

JSON-Text der Anfrage:

{
  "stream": true,
  "background": true,
  "store": true,
  "agent": "AGENT_ID",
  "input": [
    {
      "type": "user_input",
      "content": [
        {
          "type": "text",
          "text": "Tell me the name of python packages used for data analysis."
        }
      ]
    }
  ]
}

Befehl curl

curl -X POST "https://aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/interactions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
  -H "Api-Revision: 2026-05-20" \
  -d '{
      "stream": true,
      "background": true,
      "store": true,
      "agent": "AGENT_ID",
      "input": [
          {
              "type": "user_input",
              "content": [
                  {
                      "type": "text",
                      "text": "Tell me the name of python packages used for data analysis."
                  }
              ]
          }
      ]
  }'

Beispielantwort

Nach der ersten Interaktion gibt der Dienst eine Streaming-Antwort zurück. Die in den interaction.complete-Daten enthaltenen interaction.id und environment_id können in nachfolgenden Aufrufen verwendet werden, um den Sitzungsstatus beizubehalten. Mit interaction.id wird der Unterhaltungsverlauf fortgesetzt, während mit environment_id dieselbe Sandbox-Umgebung wiederverwendet werden kann. Weitere Informationen finden Sie unter Sitzungsstatus verwalten.

data: {
  "interaction": {
    "id": "1234567890",
    "status": "completed",
    "usage": {
      "total_tokens": 7558,
      "total_input_tokens": 6822,
      "input_tokens_by_modality": [
        {
          "modality": "text",
          "tokens": 6822
        }
      ],
      "total_output_tokens": 278,
      "output_tokens_by_modality": [
        {
          "modality": "text",
          "tokens": 278
        }
      ],
      "total_thought_tokens": 458
    },
    "created": "2026-05-15T22:38:56Z",
    "updated": "2026-05-15T22:38:56Z",
    "environment_id": "env_CAE1234567890",
    "object": "interaction"
  },
  "event_type": "interaction.complete"
}

Python

Bevor Sie diesen Code ausführen, legen Sie die auf dem Tab „REST“ beschriebenen Variablen fest.

from google import genai

client = genai.Client(
    vertexai=True,
    project="PROJECT_ID",
    location="global",
)

stream = client.interactions.create(
    agent="AGENT_ID",
    input="Tell me the name of python packages used for data analysis.",
    stream=True,
    background=True,
    store=True,
)

for event in stream:
    print(event)

JavaScript

Bevor Sie diesen Code ausführen, legen Sie die auf dem Tab „REST“ beschriebenen Variablen fest.

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

const client = new GoogleGenAI({
    vertexai: true,
    project: "PROJECT_ID",
    location: "global",
});

const stream = await client.interactions.create({
    agent: "AGENT_ID",
    input: "Tell me the name of python packages used for data analysis.",
    stream: true,
    background: true,
    store: true,
});

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

Sitzungsstatus und Multi-Turn-Interaktionen verwalten

Interaktionen sind standardmäßig zustandslos, sofern Sie nicht auf einen bestimmten Umgebungskontainer oder Unterhaltungsverlauf abzielen. In Assistant-Abläufen mit mehreren Durchgängen können Sie lokale Dateien, den Kontext der Codeausführung, Systemänderungen, Laufzeit-installierte Open-Source-Softwarebibliotheken und den Unterhaltungsverlauf über mehrere Unterhaltungen hinweg beibehalten:

  • Unterhaltung fortsetzen: Übergeben Sie die ID der vorherigen Interaktion an den Parameter previous_interaction_id.
  • Eine erstellte Umgebung weiterhin verwenden: Übergeben Sie die aus der vorherigen Interaktion zurückgegebene Umgebungs-ID an den Parameter environment.

Sie können wichtige Umgebungskonfigurationen mit den folgenden Parametern im Feld environment auswählen:

JSON-Struktur Beschreibung
"environment": {"type": "remote"} Stellt eine neue Standard-Sandbox-Umgebung bereit. Verwenden Sie diese Option bei ersten Interaktionen.
"environment": "env_CAEQ..." Der vorhandene, persistente Sandbox-Container wird wiederverwendet. Alle Bibliotheken, Skripts, Dateien und der Status, die mit dieser Umgebungs-ID verknüpft sind, bleiben erhalten.
"environment": {"type": "remote", "sources": [{"type": "gcs", "source": "gs://YOUR_BUCKET/YOUR_FILE", "target": "YOUR_TARGET_PATH"}]} Stellt eine neue Remote-Sandbox bereit und lädt benutzerdefinierte Skills oder Dateien aus den angegebenen „sources“ vor, z. B. aus Google Cloud Storage.

Wenn Sie eine nachfolgende Interaktionsanfrage senden möchten, bei der derselbe Sandbox-Container wiederverwendet und eine Unterhaltung fortgesetzt wird, übergeben Sie den zurückgegebenen environment_id im Feld environment und geben Sie previous_interaction_id an. Die folgenden Beispiele zeigen, wie Sie eine zustandsorientierte Sitzung fortsetzen, wenn Sie mit dem Agent interagieren.

REST

Anfragevariablen

Ersetzen Sie vor dem Aufrufen der API die folgenden Variablen:

  • PROJECT_ID: Ihre Google Cloud Projekt-ID
  • LOCATION: Nur die Region global wird unterstützt.
  • AGENT_ID: Die benutzerdefinierte Kennung Ihrer registrierten Agentenressource (oder antigravity-preview-05-2026).
  • PREVIOUS_INTERACTION_ID: Die Interaktions-ID, die von der vorherigen Interaktion zurückgegeben wurde.
  • ENV_ID: Die Umgebungs-ID, die bei der vorherigen Interaktion zurückgegeben wurde.

HTTP-Methode und URL

POST https://aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/interactions

JSON-Text der Anfrage:

{
  "stream": true,
  "background": true,
  "store": true,
  "agent": "AGENT_ID",
  "previous_interaction_id": "PREVIOUS_INTERACTION_ID",
  "environment": "ENV_ID",
  "input": [
    {
      "type": "user_input",
      "content": [
        {
          "type": "text",
          "text": "What did I ask you before and what did you do?"
        }
      ]
    }
  ]
}

Befehl curl

curl -X POST "https://aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/interactions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
  -H "Api-Revision: 2026-05-20" \
  -d '{
      "stream": true,
      "background": true,
      "store": true,
      "agent": "AGENT_ID",
      "previous_interaction_id": "PREVIOUS_INTERACTION_ID",
      "environment": "ENV_ID",
      "input": [
          {
              "type": "user_input",
              "content": [
                  {
                      "type": "text",
                      "text": "What did I ask you before and what did you do?"
                  }
              ]
          }
      ]
  }'

Python

Bevor Sie diesen Code ausführen, legen Sie die auf dem Tab „REST“ beschriebenen Variablen fest.

from google import genai

client = genai.Client(
    vertexai=True,
    project="PROJECT_ID",
    location="global",
)

stream = client.interactions.create(
    agent="AGENT_ID",
    input="What did I ask you before and what did you do?",
    previous_interaction_id="PREVIOUS_INTERACTION_ID",
    environment="ENV_ID",
    stream=True,
    background=True,
    store=True,
)

for event in stream:
    print(event)

Übergeben Sie im Python SDK den environment_id-String direkt als environment-Parameter, um einen vorhandenen Sandbox-Container wiederzuverwenden. Verwenden Sie previous_interaction_id, um den Unterhaltungsverlauf fortzusetzen.

JavaScript

Bevor Sie diesen Code ausführen, legen Sie die auf dem Tab „REST“ beschriebenen Variablen fest.

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

const client = new GoogleGenAI({
    vertexai: true,
    project: "PROJECT_ID",
    location: "global",
});

const stream = await client.interactions.create({
    agent: "AGENT_ID",
    input: "What did I ask you before and what did you do?",
    previous_interaction_id: "PREVIOUS_INTERACTION_ID",
    environment: "ENV_ID",
    stream: true,
    background: true,
    store: true,
});

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

Übergeben Sie im JavaScript SDK den environment_id-String direkt als environment-Parameter, um einen vorhandenen Sandbox-Container wiederzuverwenden. Verwenden Sie previous_interaction_id, um den Unterhaltungsverlauf fortzusetzen.

Konfigurationen während der Interaktion überschreiben

Benutzerdefinierte Agent-Definitionen enthalten in der Regel Standardkonfigurationen für Tools, Skills und Drittanbieterverbindungen. Sie können diese Definitionen jedoch interaktionsbezogen dynamisch anpassen, ohne die zugrunde liegende Agent-Ressourcenkonfiguration zu ändern.

Ein häufiger Anwendungsfall ist das dynamische Überschreiben von Verbindungen zu Model Context Protocol (MCP)-Servern zur Laufzeit. Alle im Anfragetext für die Interaktion angegebenen Tools oder MCP-Server überschreiben die vorkonfigurierten Tools des KI-Agenten für die Dauer dieser Interaktionsrunde vollständig.

Wenn Sie einen MCP-Server zur Interaktionszeit überschreiben oder definieren möchten, fügen Sie ein Tool vom Typ mcp_server in die Liste tools Ihrer Interaktionsanfrage ein:

REST

Anfragevariablen

Ersetzen Sie vor dem Aufrufen der API die folgenden Variablen:

  • PROJECT_ID: Ihre Google Cloud Projekt-ID
  • LOCATION: Der Ort Ihrer Interaktion. Nur die Region global wird unterstützt.
  • AGENT_ID: Die benutzerdefinierte Kennung Ihrer Agentenressource.
  • MCP_SERVER_URL: Die Remote-HTTP-Gateway-URL des neuen MCP-Servers.
  • MCP_SERVER_NAME: Ein beschreibendes Label für die Domain des Ziel-MCP-Hosts.
  • MCP_HEADER_KEY: Optional. Der Name des Kopfzeilenschlüssels (z. B. Authorization).
  • MCP_HEADER_VALUE: Optional. Der Anmeldedatenwert, z. B. Bearer <token>.

HTTP-Methode und URL

POST https://aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/interactions

JSON-Text der Anfrage:

{
  "stream": true,
  "background": true,
  "store": true,
  "agent": "agents/AGENT_ID",
  "input": [
    {
      "type": "user_input",
      "content": [
        {
          "type": "text",
          "text": "Analyze our database and summarize recent purchase events."
        }
      ]
    }
  ],
  "tools": [
    {
      "type": "mcp_server",
      "url": "MCP_SERVER_URL",
      "name": "MCP_SERVER_NAME",
      "headers": {
        "MCP_HEADER_KEY": "MCP_HEADER_VALUE"
      }
    }
  ]
}

Befehl curl

curl -X POST "https://aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/interactions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
  -H "Api-Revision: 2026-05-20" \
  -d '{
     "stream": true,
     "background": true,
     "store": true,
     "agent": "agents/AGENT_ID",
     "input": [
         {
             "type": "user_input",
             "content": [
                 {
                     "type": "text",
                     "text": "Analyze our database and summarize recent purchase events."
                 }
             ]
         }
     ],
     "tools": [
         {
             "type": "mcp_server",
             "url": "MCP_SERVER_URL",
             "name": "MCP_SERVER_NAME",
             "headers": {
                 "MCP_HEADER_KEY": "MCP_HEADER_VALUE"
             }
         }
     ]
  }'

Python

Bevor Sie diesen Code ausführen, legen Sie die auf dem Tab „REST“ beschriebenen Variablen fest.

from google import genai

client = genai.Client(
    vertexai=True,
    project="PROJECT_ID",
    location="global",
)

stream = client.interactions.create(
    agent="AGENT_ID",
    input="Analyze our database and summarize recent purchase events.",
    tools=[
        {
            "type": "mcp_server",
            "url": "MCP_SERVER_URL",
            "name": "MCP_SERVER_NAME",
            "headers": {
                "MCP_HEADER_KEY": "MCP_HEADER_VALUE"
            },
        }
    ],
    stream=True,
    background=True,
    store=True,
)

for event in stream:
    print(event)

JavaScript

Bevor Sie diesen Code ausführen, legen Sie die auf dem Tab „REST“ beschriebenen Variablen fest.

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

const client = new GoogleGenAI({
    vertexai: true,
    project: "PROJECT_ID",
    location: "global",
});

const stream = await client.interactions.create({
    agent: "AGENT_ID",
    input: "Analyze our database and summarize recent purchase events.",
    tools: [
        {
            type: "mcp_server",
            url: "MCP_SERVER_URL",
            name: "MCP_SERVER_NAME",
            headers: {
                "MCP_HEADER_KEY": "MCP_HEADER_VALUE",
            },
        },
    ],
    stream: true,
    background: true,
    store: true,
});

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

Nächste Schritte

Übersicht

Informationen zur Managed Agents API auf der Agent Platform, einer konfigurationsgesteuerten, REST-basierten Umgebung zum Erstellen autonomer Agenten.

Referenz

Informationen zum isolierten Sandbox-Container, zu Berechtigungen und zu vorinstallierten Paketen/Tools.