Skills erstellen und verwalten

Vorschau

Dieses Produkt oder diese Funktion unterliegt den „Pre-GA-Angebotsbedingungen“ im Abschnitt „Allgemeine Dienstbedingungen“ der dienstspezifischen Nutzungsbedingungen. Pre-GA-Produkte und -Features sind "im Ist-Zustand" verfügbar und bieten möglicherweise nur eingeschränkten Support. Weitere Informationen finden Sie unter den Beschreibungen der Startphase.

Hinweis: Sie können eigenständige Skills zentral in der Agent Registry verwalten. Weitere Informationen finden Sie unter Skills registrieren.

Wenn Sie ein Beispiel für das Erstellen und Verwalten von Skills in der Skill Registry sehen möchten, führen Sie das Notebook „Einführung in die Skill Registry“ in einer der folgenden Umgebungen aus:

In Colab öffnen | In Colab Enterprise öffnen | In Agent Platform Workbench öffnen | Auf GitHub ansehen

In diesem Leitfaden wird beschrieben, wie Sie mit der REST API Skills in der Skill Registry erstellen, aktualisieren und verwalten.

Hinweis

Bevor Sie die Skill Registry verwenden, richten Sie Ihre Umgebung ein:

Melden Sie sich in Ihrem Google Cloud -Konto an. Wenn Sie mit Google Cloudnoch nicht vertraut sind, erstellen Sie einfach 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.
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.
Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.
Go to project selector
Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.
Enable the Gemini Enterprise Agent Platform API, if it is not already enabled.
Roles required to enable APIs
To enable APIs, you need the serviceusage.services.enable permission. If you created the project, then you likely already have this permission through the Owner role (roles/owner). Otherwise, you can get this permission through the Service Usage Admin role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Learn how to grant roles.
Enable the API
Make sure that you have the following role or roles on the project: roles/aiplatform.viewer or roles/aiplatform.user, roles/serviceusage.serviceUsageConsumer
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.

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.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

Go to project selector

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Gemini Enterprise Agent Platform API, if it is not already enabled.

Roles required to enable APIs

To enable APIs, you need the serviceusage.services.enable permission. If you created the project, then you likely already have this permission through the Owner role (roles/owner). Otherwise, you can get this permission through the Service Usage Admin role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Learn how to grant roles.

Enable the API

Make sure that you have the following role or roles on the project: roles/aiplatform.viewer or roles/aiplatform.user, roles/serviceusage.serviceUsageConsumer

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.

Hinweis: Für den Lesezugriff reicht die Rolle roles/aiplatform.viewer aus. Skill Registry übernimmt Berechtigungen auf Projektebene.

Compliance

In der folgenden Tabelle wird der Compliancestatus zusammengefasst:

Funktion	Status
Access Transparency	Unterstützt
Datenstandort (DRZ) in den USA und der EU	Unterstützt
Kundenverwaltete Verschlüsselungsschlüssel (CMEK, Customer-Managed Encryption Keys)	Nicht unterstützt
HIPAA-Zertifizierung	Nicht unterstützt
VPC-SC	Nicht unterstützt

Verfügbare Regionen

Skill Registry ist in den folgenden Regionen verfügbar:

Region	Standort
us-central1	Iowa
europe-west4	Niederlande
us-east5	Columbus, Ohio

Skill erstellen

Verwenden Sie die Methode CreateSkill, um einen neuen Skill zu erstellen. Dieser Vorgang ist ein Vorgang mit langer Ausführungszeit.

Beispiele für die erwartete Skill-Struktur finden Sie in den SKILL.md-Dateien im Google Cloud Skills-Repository.

REST

In den folgenden Abschnitten wird beschrieben, wie Sie mit der REST API einen Skill erstellen.

Nutzlast vorbereiten

Bevor Sie die API aufrufen, müssen Sie Ihre Skill-Dateien in ein ZIP-Archiv packen und in einen einzeiligen Base64-String codieren. So bereiten Sie die Nutzlast vor:

Hinweis: Die gezippte Nutzlast muss bestimmte Größen- und Inhaltsanforderungen erfüllen, damit die Aufnahme erfolgreich ist. Weitere Informationen finden Sie unter Skill-Nutzlastvalidierung.

1. Rufen Sie das Verzeichnis Ihres Skills auf:

   cd <SKILL_DIRECTORY>
   

2. Erstellen Sie das ZIP-Archiv und codieren Sie es in Base64.

   Beispiel:

   zip -r skill.zip scripts/ references/ SKILL.md assets/ && base64 -w 0 -i skill.zip
   

Anfragevariablen

Ersetzen Sie folgende Werte in den Anfragedaten:

• PROJECT_ID: Ihre Google Cloud Projekt-ID

• LOCATION: Die Region für Ihren Skill. Weitere Informationen finden Sie unter Verfügbare Regionen.

• SKILL_ID: Die SKILL_ID ist unveränderlich und bleibt nach der Erstellung dauerhaft reserviert, auch wenn Sie den Skill später löschen. Skill-IDs müssen die folgenden Einschränkungen erfüllen:

  • Muss zwischen 1 und 63 Zeichen lang sein.
  • Darf nur Kleinbuchstaben, Ziffern und Bindestriche enthalten.
  • Muss mit einem Buchstaben beginnen und mit einem Buchstaben oder einer Ziffer enden.
  • Darf nicht mit gcp- beginnen (dieses Präfix ist für integrierte Skills reserviert).

Hinweis: Verwenden Sie einen aussagekräftigen SKILL_ID. Da der SKILL_ID zum Ordnernamen wird, wenn der Skill an einen Agenten angehängt wird, hilft ein aussagekräftiger Name dem Modell, den Zweck des Skills zu verstehen.

• DISPLAY_NAME: Der Name des Skills, der mit dem Agenten verwendet wird. Die Methode RetrieveSkills verwendet den Anzeigenamen und die Beschreibung, um nach relevanten Skills zu suchen.

• DESCRIPTION: Eine Beschreibung der Funktion des Skills.

• BASE64_ZIPPED_BODY: Der base64-codierte Inhalt Ihres gezippten Skill-Archivs.

HTTP-Methode und URL

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/skills?skillId=SKILL_ID

JSON-Text der Anfrage:

{
"displayName": "DISPLAY_NAME",
"description": "DESCRIPTION",
"zippedFilesystem": "BASE64_ZIPPED_BODY"
}

Befehl curl

curl -X POST \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
      "displayName": "DISPLAY_NAME",
      "description": "DESCRIPTION",
      "zippedFilesystem": "BASE64_ZIPPED_BODY"
    }' \
    "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/skills?skillId=SKILL_ID"

Python

Organisieren Sie Skill-Dateien (z. B. SKILL.md, Anleitungen und Codedateien) in einem lokalen Verzeichnis. Das SDK unterstützt die Übergabe eines lokalen Verzeichnispfads (der automatisch komprimiert wird) oder eines bereits komprimierten Pfads.

Für google-cloud-aiplatform (mit agentplatform) Version 1.154.0 und höher:

import agentplatform

client = agentplatform.Client(project="PROJECT_ID", location="LOCATION")

skill = client.skills.create(
    skill_id="SKILL_ID",
    display_name="DISPLAY_NAME",
    description="DESCRIPTION",
    config={
        # Local directory path (automatically compressed) or pre-zipped path (.zip)
        "local_path": "SKILL_PATH",
    },
)
print(skill.name)

Für google-cloud-aiplatform-Versionen (die agentplatform bereitstellen), die älter als 1.154.0 sind:

import agentplatform

client = agentplatform.Client(project="PROJECT_ID", location="LOCATION")

skill = client.skills.create(
    display_name="DISPLAY_NAME",
    description="DESCRIPTION",
    config={
        "skill_id": "SKILL_ID",
        # Local directory path (automatically compressed) or pre-zipped path (.zip)
        "local_path": "SKILL_PATH",
    },
)
print(skill.name)

Node.js

Organisieren Sie Skill-Dateien (z. B. SKILL.md, Anleitungen und Codedateien) in einem lokalen Verzeichnis. Das SDK unterstützt die Übergabe eines lokalen Verzeichnispfads (der automatisch komprimiert wird) oder eines bereits komprimierten Pfads.

import { Client } from '@google-cloud/agentplatform';

const client = new Client({
  project: 'PROJECT_ID',
  location: 'LOCATION',
});

const skill = await client.skills.create({
  skillId: 'SKILL_ID',
  displayName: 'DISPLAY_NAME',
  description: 'DESCRIPTION',
  config: {
    // Local directory path (automatically compressed) or pre-zipped path (.zip)
    localPath: 'SKILL_PATH',
  },
});
console.log(skill.name);

Skill aktualisieren

Verwenden Sie die Methode UpdateSkill, um eine vorhandene Fähigkeit zu aktualisieren. Dieser Vorgang ist ein Vorgang mit langer Ausführungszeit.

Sie können den Anzeigenamen, die Beschreibung und die Nutzlast (gezipptes Dateisystem) eines vorhandenen Skills aktualisieren. Nur die im Abfrageparameter updateMask aufgeführten Felder werden aktualisiert.

REST

In den folgenden Abschnitten wird beschrieben, wie Sie die REST API verwenden, um einen Skill zu aktualisieren.

Nutzlast vorbereiten

Optional. Wenn Sie die Dateien des Skills aktualisieren, packen Sie die aktualisierten Skill-Dateien in ein ZIP-Archiv und codieren Sie es in einen einzeiligen Base64-String:

Hinweis: Die gezippte Nutzlast muss bestimmte Größen- und Inhaltsanforderungen erfüllen, damit sie erfolgreich aufgenommen werden kann. Weitere Informationen finden Sie unter Validierung der Skill-Nutzlast.

1. Rufen Sie das Verzeichnis Ihres Skills auf:

   cd <SKILL_DIRECTORY>
   

2. Erstellen Sie das ZIP-Archiv und codieren Sie es in Base64:

   zip -r skill.zip scripts/ references/ SKILL.md assets/ && base64 -w 0 -i skill.zip
   

Anfragevariablen

Ersetzen Sie folgende Werte in den Anfragedaten:

• PROJECT_ID: Ihre Google Cloud Projekt-ID
• LOCATION: Die Region des Skills. Weitere Informationen finden Sie unter Verfügbare Regionen.
• SKILL_ID: Die ID des zu aktualisierenden Skills.
• DISPLAY_NAME: Optional. Ein neuer Name für den Skill.
• DESCRIPTION: Optional. Eine neue Beschreibung der Funktion des Skills.
• BASE64_ZIPPED_BODY: Optional. Der base64-codierte Inhalt Ihres aktualisierten ZIP-Archivs mit dem Skill.

HTTP-Methode und URL

PATCH https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/skills/SKILL_ID

JSON-Text der Anfrage:

{
"displayName": "DISPLAY_NAME",
"description": "DESCRIPTION",
"zippedFilesystem": "BASE64_ZIPPED_BODY"
}

Befehl curl

Mit dem folgenden curl-Befehl werden der Anzeigename, die Beschreibung und die gezippte Skill-Datei aktualisiert.

curl -X PATCH \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
    -d '{
      "displayName": "DISPLAY_NAME",
      "description": "DESCRIPTION",
      "zippedFilesystem": "BASE64_ZIPPED_BODY"
    }' \
    "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/skills/SKILL_ID?updateMask=displayName,description,zippedFilesystem"

Python

Das SDK unterstützt das Aktualisieren der Skill-Dateien, indem entweder ein entpackter lokaler Verzeichnispfad oder ein bereits gepackter Pfad übergeben wird.

import agentplatform

client = agentplatform.Client(project="PROJECT_ID", location="LOCATION")

skill = client.skills.update(
    name="projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/skills/SKILL_ID",
    config={
        "display_name": "DISPLAY_NAME",
        "description": "DESCRIPTION",
        # Optional. Local directory path (automatically compressed) or pre-zipped path (.zip)
        "local_path": "SKILL_PATH",
    },
)
print(skill.name)

Node.js

Das SDK unterstützt das Aktualisieren der Skill-Dateien, indem entweder ein entpackter lokaler Verzeichnispfad oder ein vorab komprimierter Pfad übergeben wird.

import { Client } from '@google-cloud/agentplatform';

const client = new Client({
  project: 'PROJECT_ID',
  location: 'LOCATION',
});

const skill = await client.skills.update({
  name: 'projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/skills/SKILL_ID',
  config: {
    displayName: 'DISPLAY_NAME',
    description: 'DESCRIPTION',
    // Optional. Local directory path (automatically compressed) or pre-zipped path (.zip)
    localPath: 'SKILL_PATH',
  },
});
console.log(skill.name);

Skills auflisten

Wenn Sie zusammenfassende Metadaten für Skills an einem bestimmten Standort abrufen möchten (einschließlich Name, Anzeigename und Beschreibung), verwenden Sie die Methode ListSkills.

REST

In den folgenden Abschnitten wird beschrieben, wie Sie die REST API verwenden, um Skills aufzulisten.

Anfragevariablen

Ersetzen Sie folgende Werte in den Anfragedaten:

• PROJECT_ID: Ihre Google Cloud Projekt-ID
• LOCATION: Die Region der Skills, die Sie auflisten möchten. Weitere Informationen finden Sie unter Verfügbare Regionen.

HTTP-Methode und URL

GET https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/skills

Befehl curl

curl -X GET \
      -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
      "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/skills"

Beispielausgabe

{
"name": "projects/1234567890/locations/us-central1/skills/3456789012",
"createTime": "2026-05-10T00:02:12.497720Z",
"updateTime": "2026-05-10T00:02:19.064874Z",
"displayName": "cymbal_skill",
"description": "A skill for managing Cymbal projects.",
"state": "ACTIVE"
}

Python

import agentplatform

client = agentplatform.Client(project="PROJECT_ID", location="LOCATION")

pager = client.skills.list()
for skill in pager:
    print(skill.name, skill.display_name)

Node.js

import { Client } from '@google-cloud/agentplatform';

const client = new Client({
  project: 'PROJECT_ID',
  location: 'LOCATION',
});

const pager = await client.skills.list();
for await (const skill of pager) {
  console.log(skill.name, skill.displayName);
}

Skill erwerben

Verwenden Sie die Methode GetSkill, um die Metadaten und die Nutzlast der neuesten Version eines Skills abzurufen.

REST

In den folgenden Abschnitten wird beschrieben, wie Sie die REST API verwenden, um einen Skill abzurufen.

Anfragevariablen

Ersetzen Sie folgende Werte in den Anfragedaten:

• PROJECT_ID: Ihre Google Cloud Projekt-ID
• LOCATION: Die Region, in der sich die Skills befinden. Weitere Informationen finden Sie unter Verfügbare Regionen.
• SKILL_ID: Die ID des abzurufenden Skills.

HTTP-Methode und URL

GET https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/skills/SKILL_ID

Befehl curl

curl -X GET \
      -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
      "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/skills/SKILL_ID"

Python

import agentplatform

client = agentplatform.Client(project="PROJECT_ID", location="LOCATION")

skill = client.skills.get(
    name="projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/skills/SKILL_ID"
)
print(skill)

Node.js

import { Client } from '@google-cloud/agentplatform';

const client = new Client({
  project: 'PROJECT_ID',
  location: 'LOCATION',
});

const skill = await client.skills.get({
  name: 'projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/skills/SKILL_ID',
});
console.log(skill);

Skill löschen

Wenn Sie einen Skill und alle zugehörigen Versionen löschen möchten, verwenden Sie die Methode DeleteSkill. Dieser Vorgang ist ein Vorgang mit langer Ausführungszeit.

Hinweis: Integrierte Skills, deren IDs mit gcp- beginnen, können nicht gelöscht werden.

Achtung: Wenn Sie einen Skill löschen, wird die zugehörige SKILL_ID reserviert und kann 24 Stunden lang nicht wiederverwendet werden.

REST

In den folgenden Abschnitten wird beschrieben, wie Sie die REST API verwenden, um einen Skill zu löschen.

Anfragevariablen

Ersetzen Sie folgende Werte in den Anfragedaten:

• PROJECT_ID: Ihre Google Cloud Projekt-ID
• LOCATION: Die Region, in der sich der Skill befindet, den Sie löschen möchten. Weitere Informationen finden Sie unter Verfügbare Regionen.
• SKILL_ID: Die ID der zu löschenden Fähigkeit.

HTTP-Methode und URL

DELETE https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/skills/SKILL_ID

Befehl curl

curl -X DELETE \
      -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
      "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/skills/SKILL_ID"

Python

import agentplatform

client = agentplatform.Client(project="PROJECT_ID", location="LOCATION")

client.skills.delete(
    name="projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/skills/SKILL_ID"
)

Node.js

import { Client } from '@google-cloud/agentplatform';

const client = new Client({
  project: 'PROJECT_ID',
  location: 'LOCATION',
});

await client.skills.delete({
  name: 'projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/skills/SKILL_ID',
});

Skill-Versionen auflisten

Verwenden Sie die Methode ListSkillRevisions, um den Überarbeitungsverlauf für einen bestimmten Skill abzurufen.

REST

In den folgenden Abschnitten wird beschrieben, wie Sie die REST API verwenden, um Skill-Versionen aufzulisten.

Anfragevariablen

Ersetzen Sie folgende Werte in den Anfragedaten:

• PROJECT_ID: Ihre Google Cloud Projekt-ID
• LOCATION: Die Region, in der sich die gewünschten Skills befinden. Weitere Informationen finden Sie unter Verfügbare Regionen.
• SKILL_ID: Die ID der Fähigkeit.

HTTP-Methode und URL

GET https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/skills/SKILL_ID/revisions

Befehl curl

curl -X GET \
      -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
      "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/skills/SKILL_ID/revisions"

Beispielausgabe

{
  "skillRevisions": [
    {
      "name": "projects/1234567890/locations/us-central1/skills/cymbal_skill/revisions/4567890123",
      "createTime": "2026-05-10T00:02:12.497720Z",
      "updateTime": "2026-05-10T00:02:19.064874Z"
    }
  ]
}

Python

import agentplatform

client = agentplatform.Client(project="PROJECT_ID", location="LOCATION")

response = client.skills.revisions.list(
    name="projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/skills/SKILL_ID"
)
for skill_revision in response.skill_revisions:
    print(skill_revision.name, skill_revision.create_time)

Node.js

import { Client } from '@google-cloud/agentplatform';

const client = new Client({
  project: 'PROJECT_ID',
  location: 'LOCATION',
});

const response = await client.skills.revisions.list({
  name: 'projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/skills/SKILL_ID',
});
for (const revision of response.skillRevisions || []) {
  console.log(revision.name, revision.createTime);
}

Skill-Version abrufen

Wenn Sie eine bestimmte Version eines Skills abrufen möchten, verwenden Sie die Methode GetSkillRevision.

REST

In den folgenden Abschnitten wird beschrieben, wie Sie mit der REST API eine Skill-Version abrufen.

Anfragevariablen

Ersetzen Sie folgende Werte in den Anfragedaten:

• PROJECT_ID: Ihre Google Cloud Projekt-ID
• LOCATION: Die Region des Skills. Weitere Informationen finden Sie unter Verfügbare Regionen.
• SKILL_ID: Die ID der Fähigkeit.
• REVISION_ID: Die ID der abzurufenden Version. Diese finden Sie im Feld name, das von der Methode ListSkillRevisions zurückgegeben wird. Wenn name beispielsweise projects/1234567890/locations/us-central1/skills/cymbal-skill/revisions/4567890123 ist, lautet die Versions-ID 4567890123.

HTTP-Methode und URL

GET https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/skills/SKILL_ID/revisions/REVISION_ID

Befehl curl

curl -X GET \
      -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
      "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/skills/SKILL_ID/revisions/REVISION_ID"

Python

import agentplatform

client = agentplatform.Client(project="PROJECT_ID", location="LOCATION")

revision = client.skills.revisions.get(
    name="projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/skills/SKILL_ID/revisions/REVISION_ID"
)
print(revision)

Node.js

import { Client } from '@google-cloud/agentplatform';

const client = new Client({
  project: 'PROJECT_ID',
  location: 'LOCATION',
});

const revision = await client.skills.revisions.get({
  name: 'projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/skills/SKILL_ID/revisions/REVISION_ID',
});
console.log(revision);

Skills abrufen

Verwenden Sie die Methode RetrieveSkills, um Skills mithilfe der semantischen Suche zu finden. Sie können beispielsweise nach Skills suchen, indem Sie die Aufgabe beschreiben, die Sie erledigen möchten, z. B. find skills to manage cloud resources.

REST

In den folgenden Abschnitten wird beschrieben, wie Sie die REST API zum Abrufen von Skills verwenden.

Anfragevariablen

Ersetzen Sie folgende Werte in den Anfragedaten:

• PROJECT_ID: Ihre Google Cloud Projekt-ID
• LOCATION: Die Region, in der sich die Skills befinden, nach denen Sie suchen möchten. Weitere Informationen finden Sie unter Verfügbare Regionen.
• QUERY: Der Abfragestring, um übereinstimmende Skills zu finden.

HTTP-Methode und URL

GET https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/skills:retrieve?query=QUERY

Befehl curl

curl -X GET \
      -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
      "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/skills:retrieve?query=QUERY"

Python

import agentplatform

client = agentplatform.Client(project="PROJECT_ID", location="LOCATION")

response = client.skills.retrieve(
    query="QUERY",
    config={"top_k": TOP_K},
)
for retrieved_skill in response.retrieved_skills:
    print(retrieved_skill.skill_name, retrieved_skill.description)

Node.js

import { Client } from '@google-cloud/agentplatform';

const client = new Client({
  project: 'PROJECT_ID',
  location: 'LOCATION',
});

const response = await client.skills.retrieve({
  query: 'QUERY',
  config: {
    topK: TOP_K,
  },
});
for (const retrievedSkill of response.retrievedSkills || []) {
  console.log(retrievedSkill.skillName, retrievedSkill.description);
}

Details eines Vorgangs mit langer Ausführungszeit abrufen

Einige Methoden in der Skill Registry API, z. B. CreateSkill, UpdateSkill und DeleteSkill, sind asynchron und geben einen Vorgang mit langer Ausführungszeit zurück. Ein Vorgang mit langer Ausführungszeit ist ein API-Muster, das für Vorgänge verwendet wird, die sehr lange dauern können. Anstatt auf den Abschluss des Vorgangs zu warten, gibt die API eine Vorgangsressource zurück.

Die Antwort dieser Methoden enthält ein name-Feld, das die Vorgangs-ID enthält. Ein name könnte beispielsweise so aussehen: projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/skills/SKILL_ID/operations/OPERATION_ID.

Mit der Methode GetOperation und der extrahierten OPERATION_ID können Sie den Status eines Vorgangs mit langer Ausführungszeit prüfen und Details dazu abrufen.

REST

In den folgenden Abschnitten wird beschrieben, wie Sie die REST API verwenden, um einen Vorgang abzurufen.

Anfragevariablen

Ersetzen Sie folgende Werte in den Anfragedaten:

• PROJECT_ID: Ihre Google Cloud Projekt-ID
• LOCATION: Die Region, in der der Vorgang ausgeführt wird. Diese muss mit der Region übereinstimmen, die Sie in Ihrer ursprünglichen Anfrage verwendet haben. Weitere Informationen finden Sie unter Verfügbare Regionen.
• OPERATION_ID: Die ID des Vorgangs. Extrahieren Sie diesen Wert aus dem Feld name, das von CreateSkill, UpdateSkill oder DeleteSkill zurückgegeben wird.

HTTP-Methode und URL

GET https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID

Befehl curl

curl -X GET \
      -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
      "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID"

Nächste Schritte

Anleitung

Skills an einen KI-Agenten anhängen

Hier erfahren Sie, wie Sie registrierte Skills anhängen, wenn Sie einen Agenten mit der Managed Agents API auf der Agent Platform erstellen oder aktualisieren.

Anleitung

ADK-Skill-Registry-Integration

Informationen zur Einbindung in die Skill Registry im ADK