Créer et gérer des compétences

Aperçu

Ce produit ou cette fonctionnalité sont soumis aux "Conditions des offres de pré-DG" de la section "Conditions générales du service" des Conditions spécifiques du service. Les produits et fonctionnalités pré-DG sont disponibles "en l'état" et peuvent avoir une compatibilité limitée. Pour en savoir plus, consultez les descriptions des étapes de lancement.

Remarque : Vous pouvez gérer et gouverner de manière centralisée les compétences autonomes dans Agent Registry. Pour en savoir plus, consultez Enregistrer des compétences.

Pour voir un exemple de création et de gestion de compétences dans le registre de compétences, exécutez le notebook "Présentation du registre de compétences" dans l'un des environnements suivants :

Ouvrir dans Colab | Ouvrir dans Colab Enterprise | Ouvrir dans Agent Platform Workbench | Afficher sur GitHub

Ce guide explique comment créer, mettre à jour et gérer des compétences dans le registre des compétences à l'aide de l'API REST.

Avant de commencer

Avant d'utiliser Skill Registry, configurez votre environnement :

Connectez-vous à votre compte Google Cloud . Si vous débutez sur Google Cloud, créez un compte pour évaluer les performances de nos produits en conditions réelles. Les nouveaux clients bénéficient également de 300 $ de crédits sans frais pour exécuter, tester et déployer des charges de travail.
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.

Remarque : Pour un accès en lecture seule, le rôle roles/aiplatform.viewer est suffisant. Le registre de compétences hérite des autorisations au niveau du projet.

Conformité

Le tableau suivant récapitule l'état de conformité :

Fonctionnalité	État
Access Transparency	Compatible
Résidence des données (DRZ) aux États-Unis et dans l'UE	Compatible
Clés de chiffrement gérées par le client (CMEK)	Non compatible
Certification HIPAA	Non compatible
VPC-SC	Non compatible

Régions disponibles

Skill Registry est disponible dans les régions suivantes :

Région	Emplacement
us-central1	Iowa
europe-west4	Pays-Bas
us-east5	Columbus, Ohio

Créer une compétence

Pour créer une compétence, utilisez la méthode CreateSkill. Cette opération est une opération de longue durée.

Pour obtenir des exemples de la structure de compétence attendue, consultez les fichiers SKILL.md dans le dépôt Google Cloud Skills.

REST

Les sections suivantes décrivent comment utiliser l'API REST pour créer une compétence.

Préparer la charge utile

Avant d'appeler l'API, empaquetez vos fichiers de compétences dans une archive ZIP et encodez-la dans une chaîne base64 sur une seule ligne. Pour préparer la charge utile, procédez comme suit :

Remarque : La charge utile compressée doit respecter des exigences spécifiques en termes de taille et de contenu pour que l'ingestion réussisse. Pour en savoir plus, consultez Validation de la charge utile de la compétence.

1. Accédez au répertoire de votre skill :

   cd <SKILL_DIRECTORY>
   

2. Créez l'archive ZIP et encodez-la en base64.

   Exemple :

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

Variables de requête

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

• PROJECT_ID : ID de votre projet Google Cloud .

• LOCATION : région de votre compétence. Pour en savoir plus, consultez Régions disponibles.

• SKILL_ID : l'SKILL_ID est immuable et reste réservé de manière permanente une fois créé, même si vous supprimez la compétence ultérieurement. Les ID de compétence doivent respecter les contraintes suivantes :

  • Doit comporter entre 1 et 63 caractères.
  • Doit être composé de lettres minuscules, de chiffres et de traits d'union.
  • Doit commencer par une lettre et se terminer par une lettre ou un chiffre.
  • Ne doit pas commencer par gcp- (ce préfixe est réservé aux compétences intégrées).

Remarque : Utilisez un SKILL_ID descriptif. Étant donné que SKILL_ID devient le nom du dossier lorsque la compétence est associée à un agent, un nom explicite aide le modèle à comprendre l'objectif de la compétence.

• DISPLAY_NAME : nom de la compétence utilisée avec l'agent. La méthode RetrieveSkills utilise le nom à afficher et la description pour rechercher les compétences pertinentes.

• DESCRIPTION : description de la compétence.

• BASE64_ZIPPED_BODY : contenu encodé en base64 de votre archive de compétences compressée.

Méthode HTTP et URL :

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

Corps JSON de la requête

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

Commande 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

Organisez les fichiers de compétences (tels que SKILL.md, les instructions et les fichiers de code) dans un répertoire local. Le SDK accepte de transmettre un chemin d'accès au répertoire local (qui est automatiquement compressé) ou un chemin d'accès précompressé.

Pour google-cloud-aiplatform (qui fournit agentplatform) version 1.154.0 et ultérieures :

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)

Pour les versions de google-cloud-aiplatform (qui fournit agentplatform) antérieures à 1.154.0 :

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

Organisez les fichiers de compétences (tels que SKILL.md, les instructions et les fichiers de code) dans un répertoire local. Le SDK accepte de transmettre un chemin d'accès au répertoire local (qui est automatiquement compressé) ou un chemin d'accès pré-compressé.

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);

Mettre à jour une compétence

Pour mettre à jour une compétence existante, utilisez la méthode UpdateSkill. Cette opération est une opération de longue durée.

Vous pouvez modifier le nom à afficher, la description et la charge utile (système de fichiers compressé) d'une compétence existante. Seuls les champs listés dans le paramètre de requête updateMask sont mis à jour.

REST

Les sections suivantes décrivent comment utiliser l'API REST pour mettre à jour une compétence.

Préparer la charge utile

Facultatif. Si vous mettez à jour les fichiers de la compétence, empaquetez-les dans une archive ZIP et encodez-la dans une chaîne base64 sur une seule ligne :

Remarque : La charge utile compressée doit respecter des exigences spécifiques en termes de taille et de contenu pour que l'ingestion réussisse. Pour en savoir plus, consultez Validation de la charge utile de la compétence.

1. Accédez au répertoire de votre skill :

   cd <SKILL_DIRECTORY>
   

2. Créez l'archive ZIP et encodez-la en base64 :

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

Variables de requête

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

• PROJECT_ID : ID de votre projet Google Cloud .
• LOCATION : région de la compétence. Pour en savoir plus, consultez Régions disponibles.
• SKILL_ID : ID de la compétence à mettre à jour.
• DISPLAY_NAME : facultatif. Nouveau nom de la compétence.
• DESCRIPTION : facultatif. Nouvelle description de ce que fait la compétence.
• BASE64_ZIPPED_BODY : facultatif. Contenu encodé en base64 de votre archive de compétences compressée mise à jour.

Méthode HTTP et URL :

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

Corps JSON de la requête

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

Commande curl

La commande curl suivante met à jour le nom à afficher, la description et le fichier de compétence compressé.

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

Le SDK permet de mettre à jour les fichiers de compétences en transmettant un chemin d'accès à un répertoire local décompressé ou un chemin d'accès précompressé.

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

Le SDK permet de mettre à jour les fichiers de compétences en transmettant un chemin d'accès à un répertoire local décompressé ou un chemin d'accès précompressé.

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);

Lister les compétences

Pour récupérer les métadonnées récapitulatives des compétences d'un emplacement spécifique (y compris le nom, le nom à afficher et la description), utilisez la méthode ListSkills.

REST

Les sections suivantes décrivent comment utiliser l'API REST pour lister les compétences.

Variables de requête

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

• PROJECT_ID : ID de votre projet Google Cloud .
• LOCATION : région des compétences que vous souhaitez lister. Pour en savoir plus, consultez Régions disponibles.

Méthode HTTP et URL :

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

Commande 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"

Exemple de résultat

{
"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);
}

Acquérir une compétence

Pour récupérer les métadonnées et la charge utile de la dernière révision d'une compétence, utilisez la méthode GetSkill.

REST

Les sections suivantes décrivent comment utiliser l'API REST pour obtenir une compétence.

Variables de requête

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

• PROJECT_ID : ID de votre projet Google Cloud .
• LOCATION : région où se trouvent les compétences. Pour en savoir plus, consultez Régions disponibles.
• SKILL_ID : ID de la compétence à récupérer.

Méthode HTTP et URL :

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

Commande 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);

Supprimer une compétence

Pour supprimer une compétence et toutes ses révisions, utilisez la méthode DeleteSkill. Cette opération est une opération de longue durée.

Remarque : Vous ne pouvez pas supprimer les compétences intégrées dont l'ID commence par gcp-.

Attention : Lorsque vous supprimez une compétence, son SKILL_ID est réservé et ne peut pas être réutilisé pendant 24 heures.

REST

Les sections suivantes décrivent comment utiliser l'API REST pour supprimer une compétence.

Variables de requête

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

• PROJECT_ID : ID de votre projet Google Cloud .
• LOCATION : région où se trouve la compétence que vous souhaitez supprimer. Pour en savoir plus, consultez Régions disponibles.
• SKILL_ID : ID de la compétence à supprimer.

Méthode HTTP et URL :

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

Commande 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',
});

Lister les révisions de compétences

Pour récupérer l'historique des révisions d'une compétence spécifique, utilisez la méthode ListSkillRevisions.

REST

Les sections suivantes décrivent comment utiliser l'API REST pour lister les révisions de compétences.

Variables de requête

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

• PROJECT_ID : ID de votre projet Google Cloud .
• LOCATION : région où se trouvent les compétences que vous souhaitez. Pour en savoir plus, consultez Régions disponibles.
• SKILL_ID : ID de la compétence.

Méthode HTTP et URL :

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

Commande 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"

Exemple de résultat

{
  "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);
}

Obtenir une révision de compétence

Pour récupérer une révision spécifique d'une compétence, utilisez la méthode GetSkillRevision.

REST

Les sections suivantes décrivent comment utiliser l'API REST pour obtenir une révision de compétence.

Variables de requête

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

• PROJECT_ID : ID de votre projet Google Cloud .
• LOCATION : région de la compétence. Pour en savoir plus, consultez Régions disponibles.
• SKILL_ID : ID de la compétence.
• REVISION_ID : ID de la révision spécifique à récupérer. Vous le trouverez dans le champ name renvoyé par la méthode ListSkillRevisions. Par exemple, si name est projects/1234567890/locations/us-central1/skills/cymbal-skill/revisions/4567890123, l'ID de révision est 4567890123.

Méthode HTTP et URL :

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

Commande 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);

Récupérer des compétences

Utilisez la méthode RetrieveSkills pour trouver des compétences à l'aide de la recherche sémantique. Par exemple, vous pouvez rechercher des compétences en décrivant la tâche que vous souhaitez accomplir, comme find skills to manage cloud resources.

REST

Les sections suivantes décrivent comment utiliser l'API REST pour récupérer des compétences.

Variables de requête

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

• PROJECT_ID : ID de votre projet Google Cloud .
• LOCATION : région où se trouvent les compétences que vous souhaitez rechercher. Pour en savoir plus, consultez Régions disponibles.
• QUERY : chaîne de requête permettant de trouver les compétences correspondantes.

Méthode HTTP et URL :

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

Commande 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);
}

Obtenir les détails d'une opération de longue durée

Certaines méthodes de l'API Skill Registry, telles que CreateSkill, UpdateSkill et DeleteSkill, sont asynchrones et renvoient une opération de longue durée. Une opération de longue durée est un modèle d'API utilisé pour les opérations qui peuvent prendre un certain temps. Au lieu d'attendre la fin de l'opération, l'API renvoie une ressource d'opération.

La réponse de ces méthodes inclut un champ name, qui contient l'ID de l'opération. Par exemple, un name peut se présenter comme suit : projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/skills/SKILL_ID/operations/OPERATION_ID.

Pour vérifier l'état et obtenir les détails d'une opération de longue durée, utilisez la méthode GetOperation avec l'OPERATION_ID extrait.

REST

Les sections suivantes décrivent comment utiliser l'API REST pour obtenir une opération.

Variables de requête

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

• PROJECT_ID : ID de votre projet Google Cloud .
• LOCATION : région dans laquelle l'opération est exécutée. Elle doit correspondre à la région utilisée dans votre requête initiale. Pour en savoir plus, consultez Régions disponibles.
• OPERATION_ID : ID de l'opération. Extrayez-le du champ name renvoyé par CreateSkill, UpdateSkill ou DeleteSkill.

Méthode HTTP et URL :

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

Commande 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"

Étapes suivantes

Guide

Associer des compétences à un agent

Découvrez comment associer des compétences enregistrées lors de la création ou de la mise à jour d'un agent à l'aide de l'API Managed Agents sur Agent Platform.

Guide

Intégration du registre de compétences ADK

Découvrez comment intégrer le registre de compétences dans ADK.