Creare e gestire skill

Questa guida spiega come creare, aggiornare e gestire le competenze nel registro delle competenze utilizzando l'API REST.

Prima di iniziare

Prima di utilizzare Skill Registry, configura l'ambiente:

  1. Accedi al tuo account Google Cloud . Se non conosci Google Cloud, crea un account per valutare le prestazioni dei nostri prodotti in scenari reali. I nuovi clienti ricevono anche 300 $di crediti senza costi per l'esecuzione, il test e il deployment dei workload.

  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 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

  5. 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.

  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 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

  9. 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.

Conformità

La tabella seguente riassume lo stato di conformità:

Funzionalità Stato
Access Transparency Supportato
Residenza dei dati (DRZ) negli Stati Uniti e nell'UE Supportato
Chiavi di crittografia gestite dal cliente (CMEK) Non supportato
Certificazione HIPAA Non supportato
VPC-SC Non supportato

Regioni disponibili

Skill Registry è disponibile nelle seguenti regioni:

Regione Località
us-central1 Iowa
europe-west4 Paesi Bassi
us-east5 Columbus, Ohio

Crea una skill

Per creare una nuova skill, utilizza il metodo CreateSkill. Questa operazione è un'operazione a lunga esecuzione.

Per esempi della struttura delle skill prevista, consulta i file SKILL.md nel repository Google Cloud Skills.

REST

Le sezioni seguenti descrivono come utilizzare l'API REST per creare una skill.

Prepara il payload

Prima di chiamare l'API, pacchettizza i file delle skill in un file ZIP e codificalo in una stringa base64 su una singola riga. Per preparare il payload, segui questi passaggi:

  1. Vai alla directory della tua skill:

    cd <SKILL_DIRECTORY>

  2. Crea il file ZIP e codificalo in base64.

    Ad esempio:

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

Variabili di richiesta

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le sostituzioni seguenti:

  • PROJECT_ID: l'ID progetto Google Cloud .

  • LOCATION: la regione della tua skill. Per saperne di più, consulta Regioni disponibili.

  • SKILL_ID: SKILL_ID è immutabile e rimane riservato in modo permanente una volta creato, anche se elimini la skill in un secondo momento. Gli ID skill devono rispettare i seguenti vincoli:

    • Deve avere una lunghezza compresa tra 1 e 63 caratteri.
    • Deve contenere solo lettere minuscole, numeri e trattini.
    • Deve iniziare con una lettera e terminare con una lettera o un numero.
    • Non deve iniziare con gcp- (questo prefisso è riservato alle skill integrate).

  • DISPLAY_NAME: il nome della skill utilizzata con l'agente. Il metodo RetrieveSkills utilizza il nome visualizzato e la descrizione per cercare le skill pertinenti.

  • DESCRIPTION: una descrizione di ciò che fa la skill.

  • BASE64_ZIPPED_BODY: i contenuti codificati in base64 dell'archivio ZIP della tua skill.

Metodo HTTP e URL

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

Corpo JSON della richiesta

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

Comando 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

Organizza i file delle skill (ad esempio SKILL.md, istruzioni e file di codice) in una directory locale. L'SDK supporta il passaggio di un percorso di directory locale (che viene compresso automaticamente) o di un percorso pre-compresso.

Per google-cloud-aiplatform (che fornisce agentplatform) versione 1.154.0 e successive:

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)

Per le versioni di google-cloud-aiplatform (che fornisce agentplatform) precedenti alla 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

Organizza i file delle skill (come SKILL.md, istruzioni e file di codice) in una directory locale. L'SDK supporta il passaggio di un percorso di directory locale (che viene compresso automaticamente) o di un percorso pre-compresso.

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);

Aggiorna una skill

Per aggiornare una competenza esistente, utilizza il metodo UpdateSkill. Questa operazione è un'operazione a lunga esecuzione.

Puoi aggiornare il nome visualizzato, la descrizione e il payload (file system compresso) di una skill esistente. Vengono aggiornati solo i campi elencati nel parametro di query updateMask.

REST

Le sezioni seguenti descrivono come utilizzare l'API REST per aggiornare una skill.

Prepara il payload

Facoltativo. Se stai aggiornando i file della skill, pacchettizza i file della skill aggiornati in un file ZIP e codificalo in una stringa base64 su una singola riga:

  1. Vai alla directory della tua skill:

    cd <SKILL_DIRECTORY>

  2. Crea il file ZIP e codificalo in base64:

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

Variabili di richiesta

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le sostituzioni seguenti:

  • PROJECT_ID: l'ID progetto Google Cloud .
  • LOCATION: la regione della skill. Per saperne di più, consulta Regioni disponibili.
  • SKILL_ID: l'ID della skill da aggiornare.
  • DISPLAY_NAME: (Facoltativo) Un nuovo nome per la competenza.
  • DESCRIPTION: (Facoltativo) Una nuova descrizione di ciò che fa la skill.
  • BASE64_ZIPPED_BODY: (Facoltativo) I contenuti con codifica in base64 dell'archivio ZIP aggiornato della skill.

Metodo HTTP e URL

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

Corpo JSON della richiesta

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

Comando curl

Il seguente comando curl aggiorna il nome visualizzato, la descrizione e il file ZIP della skill.

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

L'SDK supporta l'aggiornamento dei file delle skill passando un percorso di directory locale decompresso o un percorso compresso.

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

L'SDK supporta l'aggiornamento dei file delle skill passando un percorso di directory locale decompresso o un percorso compresso.

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);

Elenca skill

Per recuperare i metadati di riepilogo delle skill in una località specifica (tra cui nome, nome visualizzato e descrizione), utilizza il metodo ListSkills.

REST

Le sezioni seguenti descrivono come utilizzare l'API REST per elencare le competenze.

Variabili di richiesta

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le sostituzioni seguenti:

  • PROJECT_ID: l'ID progetto Google Cloud .
  • LOCATION: la regione delle competenze che vuoi elencare. Per saperne di più, consulta Regioni disponibili.

Metodo HTTP e URL

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

Comando 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"

Output di esempio

{
"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);
}

Acquisisci una competenza

Per recuperare i metadati e il payload dell'ultima revisione di una skill, utilizza il metodo GetSkill.

REST

Le sezioni seguenti descrivono come utilizzare l'API REST per ottenere una skill.

Variabili di richiesta

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le sostituzioni seguenti:

  • PROJECT_ID: l'ID progetto Google Cloud .
  • LOCATION: la regione in cui si trovano le competenze. Per saperne di più, consulta Regioni disponibili.
  • SKILL_ID: l'ID della skill da recuperare.

Metodo HTTP e URL

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

Comando 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);

Elimina una skill

Per eliminare una skill e tutte le sue revisioni, utilizza il metodo DeleteSkill. Questa operazione è un'operazione a lunga esecuzione.

REST

Le sezioni seguenti descrivono come utilizzare l'API REST per eliminare una skill.

Variabili di richiesta

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le sostituzioni seguenti:

  • PROJECT_ID: l'ID progetto Google Cloud .
  • LOCATION: la regione in cui si trova la skill che vuoi eliminare. Per saperne di più, consulta Regioni disponibili.
  • SKILL_ID: l'ID della competenza da eliminare.

Metodo HTTP e URL

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

Comando 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',
});

Elenca le revisioni delle skill

Per recuperare la cronologia delle revisioni di una skill specifica, utilizza il metodo ListSkillRevisions.

REST

Le sezioni seguenti descrivono come utilizzare l'API REST per elencare le revisioni delle competenze.

Variabili di richiesta

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le sostituzioni seguenti:

  • PROJECT_ID: l'ID progetto Google Cloud .
  • LOCATION: la regione in cui si trovano le competenze che ti interessano. Per saperne di più, consulta Regioni disponibili.
  • SKILL_ID: l'ID della competenza.

Metodo HTTP e URL

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

Comando 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"

Output di esempio

{
  "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);
}

Ottieni una revisione della skill

Per recuperare una revisione specifica di una skill, utilizza il metodo GetSkillRevision.

REST

Le sezioni seguenti descrivono come utilizzare l'API REST per ottenere una revisione della skill.

Variabili di richiesta

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le sostituzioni seguenti:

  • PROJECT_ID: l'ID progetto Google Cloud .
  • LOCATION: la regione della skill. Per saperne di più, consulta Regioni disponibili.
  • SKILL_ID: l'ID della skill.
  • REVISION_ID: l'ID della revisione specifica da recuperare. Questo valore si trova nel campo name restituito dal metodo ListSkillRevisions. Ad esempio, se name è projects/1234567890/locations/us-central1/skills/cymbal-skill/revisions/4567890123, l'ID revisione è 4567890123.

Metodo HTTP e URL

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

Comando 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);

Recupera skill

Utilizza il metodo RetrieveSkills per trovare le competenze utilizzando la ricerca semantica. Ad esempio, puoi cercare le skill descrivendo l'attività che vuoi svolgere, ad esempio find skills to manage cloud resources.

REST

Le sezioni seguenti descrivono come utilizzare l'API REST per recuperare le competenze.

Variabili di richiesta

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le sostituzioni seguenti:

  • PROJECT_ID: l'ID progetto Google Cloud .
  • LOCATION: la regione in cui si trovano le competenze che vuoi cercare. Per saperne di più, consulta Regioni disponibili.
  • QUERY: la stringa di query per trovare le competenze corrispondenti.

Metodo HTTP e URL

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

Comando 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);
}

Ottieni i dettagli di un'operazione a lunga esecuzione

Alcuni metodi dell'API Skill Registry, come CreateSkill, UpdateSkill e DeleteSkill, sono asincroni e restituiscono un'operazione a lunga esecuzione. Un'operazione a lunga esecuzione è un pattern API utilizzato per operazioni che possono richiedere un periodo di tempo significativo per essere completate. Anziché attendere il completamento dell'operazione, l'API restituisce una risorsa di operazione.

La risposta di questi metodi include un campo name, che contiene l'ID operazione. Ad esempio, un name potrebbe avere il seguente aspetto: projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/skills/SKILL_ID/operations/OPERATION_ID.

Per controllare lo stato e ottenere i dettagli di un'operazione a lunga esecuzione, utilizza il metodo GetOperation con il valore OPERATION_ID estratto.

REST

Le sezioni seguenti descrivono come utilizzare l'API REST per ottenere un'operazione.

Variabili di richiesta

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le sostituzioni seguenti:

  • PROJECT_ID: l'ID progetto Google Cloud .
  • LOCATION: la regione in cui viene eseguita l'operazione. Deve corrispondere alla regione utilizzata nella richiesta iniziale. Per saperne di più, consulta Regioni disponibili.
  • OPERATION_ID: l'ID dell'operazione. Estrailo dal campo name restituito da CreateSkill, UpdateSkill o DeleteSkill.

Metodo HTTP e URL

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

Comando 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"

Passaggi successivi

Guida

Scopri come collegare le skill registrate durante la creazione o l'aggiornamento di un agente utilizzando l'API Managed Agents su Agent Platform.

Guida

Scopri come eseguire l'integrazione con il registro delle skill in ADK.