MCP Tools Reference: ces.googleapis.com

Tool: update_guardrail

Aktualisiert die angegebene Schutzvorrichtung. Geben Sie im Input immer eine Aktualisierungsmaske an.

Das folgende Codebeispiel zeigt, wie Sie mit curl das MCP-Tool update_guardrail aufrufen.

Curl-Anfrage 
curl --location 'https://ces.googleapis.com/mcp' \
--header 'content-type: application/json' \
--header 'accept: application/json, text/event-stream' \
--data '{
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "update_guardrail",
    "arguments": {
      // Provide these details according to the MCP tool specification.
    }
  },
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1
}'

Eingabeschema

Anfragenachricht für AgentService.UpdateGuardrail.

UpdateGuardrailRequest

JSON-Darstellung 
{
  "guardrail": {
    object (Guardrail)
  },
  "updateMask": string
}
Felder
guardrail

object (Guardrail)

Erforderlich. Die zu aktualisierende Guardrail.
updateMask

string (FieldMask format)

Optional. Mit der Feldmaske wird gesteuert, welche Felder aktualisiert werden. Wenn die Maske nicht vorhanden ist, werden alle Felder aktualisiert.

Dies ist eine kommagetrennte Liste vollständig qualifizierter Feldnamen. Beispiel: "user.displayName,photo".

Schutzmaßnahme

JSON-Darstellung 
{
  "name": string,
  "displayName": string,
  "description": string,
  "enabled": boolean,
  "action": {
    object (TriggerAction)
  },
  "createTime": string,
  "updateTime": string,
  "etag": string,

  // Union field guardrail_type can be only one of the following:
  "contentFilter": {
    object (ContentFilter)
  },
  "llmPromptSecurity": {
    object (LlmPromptSecurity)
  },
  "llmPolicy": {
    object (LlmPolicy)
  },
  "modelSafety": {
    object (ModelSafety)
  },
  "codeCallback": {
    object (CodeCallback)
  },
  "supervisor": {
    object (Supervisor)
  }
  // End of list of possible types for union field guardrail_type.
}
Felder
name

string

ID. Die eindeutige Kennung der Schutzvorrichtung. Format: projects/{project}/locations/{location}/apps/{app}/guardrails/{guardrail}
displayName

string

Erforderlich. Der Anzeigename der Richtlinie.
description

string

Optional. Beschreibung der Schutzmaßnahme.
enabled

boolean

Optional. Gibt an, ob die Schutzvorrichtung aktiviert ist.
action

object (TriggerAction)

Optional. Aktion, die ausgeführt werden soll, wenn die Schutzmaßnahme ausgelöst wird.
createTime

string (Timestamp format)

Nur Ausgabe. Zeitstempel für die Erstellung der Richtlinie.

Verwendet RFC 3339, wobei die generierte Ausgabe immer Z-normalisiert ist und 0, 3, 6 oder 9 Nachkommastellen verwendet. Andere Offsets als „Z“ werden ebenfalls akzeptiert. Beispiele: "2014-10-02T15:01:23Z", "2014-10-02T15:01:23.045123456Z" oder "2014-10-02T15:01:23+05:30"
updateTime

string (Timestamp format)

Nur Ausgabe. Zeitstempel der letzten Aktualisierung der Richtlinie.

Verwendet RFC 3339, wobei die generierte Ausgabe immer Z-normalisiert ist und 0, 3, 6 oder 9 Nachkommastellen verwendet. Andere Offsets als „Z“ werden ebenfalls akzeptiert. Beispiele: "2014-10-02T15:01:23Z", "2014-10-02T15:01:23.045123456Z" oder "2014-10-02T15:01:23+05:30".
etag

string

ETag, mit dem sichergestellt wird, dass sich das Objekt während eines Read-Modify-Write-Vorgangs nicht geändert hat. Wenn das ETag leer ist, werden durch das Update alle gleichzeitigen Änderungen überschrieben.
Union-Feld guardrail_type. Typ der Schutzmaßnahme. Für guardrail_type ist nur einer der folgenden Werte zulässig:
contentFilter

object (ContentFilter)

Optional. Guardrail, die die Verwendung bestimmter Inhalte in der Unterhaltung verbietet.
llmPromptSecurity

object (LlmPromptSecurity)

Optional. Schutzfunktion, die die Unterhaltung blockiert, wenn der Prompt basierend auf der LLM-Klassifizierung als unsicher eingestuft wird.
llmPolicy

object (LlmPolicy)

Optional. Guardrail, die die Unterhaltung blockiert, wenn die LLM-Antwort basierend auf der LLM-Klassifizierung als Richtlinienverstoß eingestuft wird.
modelSafety

object (ModelSafety)

Optional. Guardrail, die die Unterhaltung blockiert, wenn die LLM-Antwort basierend auf den Sicherheitseinstellungen des Modells als unsicher eingestuft wird.
codeCallback

object (CodeCallback)

Optional. Guardrail, die die Unterhaltung basierend auf dem Ergebnis der Callback-Ausführung möglicherweise blockiert.
supervisor

object (Supervisor)

Optional. Schutzmaßnahme, die die Intervention des Supervisors auslöst.

ContentFilter

JSON-Darstellung 
{
  "bannedContents": [
    string
  ],
  "bannedContentsInUserInput": [
    string
  ],
  "bannedContentsInAgentResponse": [
    string
  ],
  "matchType": enum (MatchType),
  "disregardDiacritics": boolean
}
Felder
bannedContents[]

string

Optional. Liste verbotener Ausdrücke. Gilt sowohl für Nutzereingaben als auch für Antworten von KI-Agenten.
bannedContentsInUserInput[]

string

Optional. Liste verbotener Ausdrücke. Gilt nur für Nutzereingaben.
bannedContentsInAgentResponse[]

string

Optional. Liste verbotener Ausdrücke. Gilt nur für Antworten von KI-Agenten.
matchType

enum (MatchType)

Erforderlich. Keyword-Option für den Inhaltsfilter.
disregardDiacritics

boolean

Optional. Bei „true“ werden diakritische Zeichen beim Abgleich ignoriert.

LlmPromptSecurity

JSON-Darstellung 
{
  "failOpen": boolean,

  // Union field security_config can be only one of the following:
  "defaultSettings": {
    object (DefaultSecuritySettings)
  },
  "customPolicy": {
    object (LlmPolicy)
  }
  // End of list of possible types for union field security_config.
}
Felder
failOpen

boolean

Optional. Bestimmt das Verhalten, wenn bei der Schutzmaßnahme ein LLM-Fehler auftritt. – Bei „true“ wird die Schutzvorrichtung umgangen. – Falsch (Standard): Die Richtlinie wird ausgelöst bzw. blockiert.

Hinweis: Wenn eine benutzerdefinierte Richtlinie angegeben wird, wird dieses Feld zugunsten der „fail_open“-Konfiguration der Richtlinie ignoriert.
Union-Feld security_config. Definiert den Modus für die Sicherheitskonfiguration. Der Nutzer muss eine der folgenden Konfigurationen auswählen. Für security_config ist nur einer der folgenden Werte zulässig:
defaultSettings

object (DefaultSecuritySettings)

Optional. Verwenden Sie die vordefinierten Standardsicherheitseinstellungen des Systems. Wenn Sie diesen Modus auswählen möchten, fügen Sie eine leere „default_settings“-Nachricht in die Anfrage ein. Das Feld „default_prompt_template“ wird vom Server in der Antwort ausgefüllt.
customPolicy

object (LlmPolicy)

Optional. Verwenden Sie eine benutzerdefinierte LlmPolicy, um den Sicherheitsmechanismus zu konfigurieren.

DefaultSecuritySettings

JSON-Darstellung 
{
  "defaultPromptTemplate": string
}
Felder
defaultPromptTemplate

string

Nur Ausgabe. Die vom System verwendete Standardvorlage für Prompts. Dieses Feld dient dazu, dem Nutzer anzuzeigen, welchen Prompt das System standardmäßig verwendet. Es ist OUTPUT_ONLY.

LlmPolicy

JSON-Darstellung 
{
  "maxConversationMessages": integer,
  "modelSettings": {
    object (ModelSettings)
  },
  "prompt": string,
  "policyScope": enum (PolicyScope),
  "failOpen": boolean,
  "allowShortUtterance": boolean
}
Felder
maxConversationMessages

integer

Optional. Berücksichtigen Sie beim Prüfen dieser Richtlinie die letzten „n“ Nachrichten in der Unterhaltung. Wenn kein Wert festgelegt ist, wird der Standardwert 10 verwendet.
modelSettings

object (ModelSettings)

Optional. Modelleinstellungen
prompt

string

Erforderlich. Richtlinien-Prompt
policyScope

enum (PolicyScope)

Erforderlich. Definiert, wann die Richtlinienprüfung während der Unterhaltung angewendet werden soll. Wenn sie auf POLICY_SCOPE_UNSPECIFIED festgelegt ist, wird die Richtlinie auf die Nutzereingabe angewendet. Wenn die Richtlinie auf die Antwort des KI‑Agents angewendet wird, kommt es zu zusätzlichen Latenzen, bevor der KI‑Agent antworten kann.
failOpen

boolean

Optional. Wenn während der Richtlinienprüfung ein Fehler auftritt, wird die Anfrage nicht blockiert und die Schutzmaßnahme wird nicht ausgelöst.
allowShortUtterance

boolean

Optional. Standardmäßig wird die LLM-Richtlinienprüfung bei kurzen Äußerungen umgangen. Wenn Sie diese Einstellung aktivieren, wird die Richtlinienprüfung auf alle Äußerungen angewendet, auch auf solche, die normalerweise übersprungen würden.

ModelSettings

JSON-Darstellung 
{
  "model": string,
  "thinkingLevel": enum (ThinkingLevel),

  // Union field _temperature can be only one of the following:
  "temperature": number
  // End of list of possible types for union field _temperature.
}
Felder
model

string

Optional. Das LLM-Modell, das der Agent verwenden soll. Wenn nicht festgelegt, übernimmt der Agent das Modell von seinem übergeordneten Agent.
thinkingLevel

enum (ThinkingLevel)

Optional. Der Denkaufwand des Modells.

Union-Feld _temperature.

Für _temperature ist nur einer der folgenden Werte zulässig:
temperature

number

Optional. Wenn festgelegt, wird diese Temperatur für das LLM-Modell verwendet. Die Temperatur steuert die Zufälligkeit der Antworten des Modells. Niedrigere Temperaturen führen zu vorhersagbareren Antworten. Höhere Temperaturen führen zu kreativeren Antworten.

ModelSafety

JSON-Darstellung 
{
  "safetySettings": [
    {
      object (SafetySetting)
    }
  ]
}
Felder
safetySettings[]

object (SafetySetting)

Erforderlich. Liste der Sicherheitseinstellungen.

SafetySetting

JSON-Darstellung 
{
  "category": enum (HarmCategory),
  "threshold": enum (HarmBlockThreshold)
}
Felder
category

enum (HarmCategory)

Erforderlich. Die Schadenskategorie.
threshold

enum (HarmBlockThreshold)

Erforderlich. Der Schwellenwert für die Schadensblockierung

CodeCallback

JSON-Darstellung 
{
  "beforeAgentCallback": {
    object (Callback)
  },
  "afterAgentCallback": {
    object (Callback)
  },
  "beforeModelCallback": {
    object (Callback)
  },
  "afterModelCallback": {
    object (Callback)
  }
}
Felder
beforeAgentCallback

object (Callback)

Optional. Der Callback, der vor dem Aufrufen des Agenten ausgeführt werden soll. Jede Callback-Funktion muss eine Struktur (z.B. ein Dictionary oder Objekt) mit mindestens folgenden Elementen zurückgeben: – „decision“: entweder „OK“ oder „TRIGGER“. – „reason“: Ein String, der die Entscheidung erläutert. Eine Entscheidung vom Typ „TRIGGER“ kann die weitere Verarbeitung stoppen.
afterAgentCallback

object (Callback)

Optional. Der Callback, der nach dem Aufrufen des Agenten ausgeführt werden soll. Jede Callback-Funktion muss eine Struktur (z.B. ein Dictionary oder Objekt) mit mindestens folgenden Elementen zurückgeben: – „decision“: entweder „OK“ oder „TRIGGER“. – „reason“: Ein String, der die Entscheidung erläutert. Eine Entscheidung vom Typ „TRIGGER“ kann die weitere Verarbeitung stoppen.
beforeModelCallback

object (Callback)

Optional. Der Callback, der vor dem Aufrufen des Modells ausgeführt werden soll. Wenn das Modell mehrmals aufgerufen wird, wird der Callback mehrmals ausgeführt. Jede Callback-Funktion muss eine Struktur (z.B. ein Dictionary oder Objekt) mit mindestens folgenden Elementen zurückgeben: – „decision“: entweder „OK“ oder „TRIGGER“. – „reason“: Ein String, der die Entscheidung erläutert. Eine Entscheidung vom Typ „TRIGGER“ kann die weitere Verarbeitung stoppen.
afterModelCallback

object (Callback)

Optional. Der Callback, der nach dem Aufrufen des Modells ausgeführt werden soll. Wenn das Modell mehrmals aufgerufen wird, wird der Callback mehrmals ausgeführt. Jede Callback-Funktion muss eine Struktur (z.B. ein Dictionary oder Objekt) mit mindestens folgenden Elementen zurückgeben: – „decision“: entweder „OK“ oder „TRIGGER“. – „reason“: Ein String, der die Entscheidung erläutert. Eine Entscheidung vom Typ „TRIGGER“ kann die weitere Verarbeitung stoppen.

Rückruf

JSON-Darstellung 
{
  "description": string,
  "disabled": boolean,
  "proactiveExecutionEnabled": boolean,

  // Union field callback can be only one of the following:
  "pythonCode": string
  // End of list of possible types for union field callback.
}
Felder
description

string

Optional. Eine menschenlesbare Beschreibung des Rückrufs.
disabled

boolean

Optional. Gibt an, ob der Rückruf deaktiviert ist. Deaktivierte Rückrufe werden vom Kundenservicemitarbeiter ignoriert.
proactiveExecutionEnabled

boolean

Optional. Wenn aktiviert, wird der Callback auch für Zwischenausgaben des Modells ausgeführt. Diese Einstellung wirkt sich nur auf den „After Model“-Callback aus. VORSICHTIG AKTIVIEREN. Normalerweise muss „after_model_callback“ erst nach dem Empfang aller Modellantworten ausgeführt werden. Die Aktivierung der proaktiven Ausführung kann sich negativ auf die Ausführungskosten und die Latenz auswirken und sollte nur in seltenen Fällen aktiviert werden.
Union-Feld callback. Der auszuführende Callback. Für callback ist nur einer der folgenden Werte zulässig:
pythonCode

string

Erforderlich. Der Python-Code, der für den Callback ausgeführt werden soll.

Filialleitung

JSON-Darstellung 
{
  "type": enum (Type),
  "detectionMode": enum (DetectionMode)
}
Felder
type

enum (Type)

Optional. Der Typ des Supervisors.
detectionMode

enum (DetectionMode)

Optional. Der Erkennungsmodus des Supervisors.

TriggerAction

JSON-Darstellung 
{

  // Union field action can be only one of the following:
  "respondImmediately": {
    object (RespondImmediately)
  },
  "transferAgent": {
    object (TransferAgent)
  },
  "generativeAnswer": {
    object (GenerativeAnswer)
  }
  // End of list of possible types for union field action.
}
Felder
Union-Feld action. Die erforderliche Aktion. Für action ist nur einer der folgenden Werte zulässig:
respondImmediately

object (RespondImmediately)

Optional. Sofort mit einer vorkonfigurierten Antwort reagieren
transferAgent

object (TransferAgent)

Optional. Leiten Sie das Gespräch an einen anderen Kundenservicemitarbeiter weiter.
generativeAnswer

object (GenerativeAnswer)

Optional. Mit einer generativen Antwort antworten.

RespondImmediately

JSON-Darstellung 
{
  "responses": [
    {
      object (Response)
    }
  ]
}
Felder
responses[]

object (Response)

Erforderlich. Die Standardantworten, aus denen der KI-Agent auswählen kann. Die Antwort wird zufällig ausgewählt.

Antwort

JSON-Darstellung 
{
  "text": string,
  "disabled": boolean
}
Felder
text

string

Erforderlich. Text, mit dem der Agent antworten soll.
disabled

boolean

Optional. Gibt an, ob die Antwort deaktiviert ist. Deaktivierte Antworten werden vom KI-Agenten nicht verwendet.

TransferAgent

JSON-Darstellung 
{
  "agent": string
}
Felder
agent

string

Erforderlich. Der Name des Agenten, an den die Unterhaltung übertragen werden soll. Der Agent muss sich in derselben App wie der aktuelle Agent befinden. Format: projects/{project}/locations/{location}/apps/{app}/agents/{agent}

GenerativeAnswer

JSON-Darstellung 
{
  "prompt": string
}
Felder
prompt

string

Erforderlich. Der Prompt, der für die generative Antwort verwendet werden soll.

Zeitstempel

JSON-Darstellung 
{
  "seconds": string,
  "nanos": integer
}
Felder
seconds

string (int64 format)

Stellt Sekunden der UTC-Zeit seit Unix-Epoche 1970-01-01T00:00:00Z dar. Muss zwischen -62135596800 und 253402300799 liegen (einschließlich), was dem Zeitraum vom 01.01.0001 00:00:00 UTC bis zum 31.12.9999 23:59:59 UTC entspricht.
nanos

integer

Nicht negative Sekundenbruchteile Nanosekunden-Auflösung. Dieses Feld enthält den Nanosekundenanteil der Dauer und ist keine Alternative zu Sekunden. Negative Sekundenwerte mit Bruchteilen müssen weiterhin nicht negative Nano-Werte haben, die zeitlich vorwärts gezählt werden. Muss zwischen 0 und 999.999.999 (einschließlich) liegen.

FieldMask

JSON-Darstellung 
{
  "paths": [
    string
  ]
}
Felder
paths[]

string

Die Menge der Feldmaskenpfade.

MatchType

Keyword-Option für den Inhaltsfilter.

Enums
MATCH_TYPE_UNSPECIFIED Die Keyword-Option ist nicht angegeben.
SIMPLE_STRING_MATCH Inhalte werden zeichenweise auf Teilstrings abgeglichen.
WORD_BOUNDARY_STRING_MATCH Inhalte werden nur dann abgeglichen, wenn das im Text gefundene Muster von Worttrennzeichen umgeben ist. Verbotene Ausdrücke können auch Worttrennzeichen enthalten.
REGEXP_MATCH Inhalte werden mithilfe der Syntax für reguläre Ausdrücke abgeglichen.

ThinkingLevel

Konfiguration des Denkaufwands für das Modell.

Enums
THINKING_LEVEL_UNSPECIFIED Der Denkaufwand ist nicht angegeben.
DEFAULT Standardmäßiger Denkaufwand.
LOW Geringer Denkaufwand.
MEDIUM Mittlerer Denkaufwand
HIGH Hoher Denkaufwand

PolicyScope

Definiert, wann die Richtlinienprüfung während der Unterhaltung angewendet werden soll.

Enums
POLICY_SCOPE_UNSPECIFIED Der Richtlinienbereich ist nicht angegeben.
USER_QUERY Die Richtlinienprüfung wird durch Nutzereingaben ausgelöst.
AGENT_RESPONSE Die Richtlinienprüfung wird bei der Antwort des KI-Agents ausgelöst. Wenn Sie diesen Richtlinienbereich anwenden, kommt es zu zusätzlichen Latenzen, bevor der Kundenservicemitarbeiter antworten kann.
USER_QUERY_AND_AGENT_RESPONSE Die Richtlinienprüfung wird sowohl bei Nutzereingaben als auch bei Antworten des KI-Agenten ausgelöst. Wenn Sie diesen Richtlinienbereich anwenden, kommt es zu zusätzlichen Latenzen, bevor der Kundenservicemitarbeiter antworten kann.

HarmCategory

Schadenskategorie

Enums
HARM_CATEGORY_UNSPECIFIED Die Schadenskategorie ist nicht angegeben.
HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH Die Schadenskategorie ist Hassrede.
HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT Die Schadenskategorie ist gefährlicher Inhalt.
HARM_CATEGORY_HARASSMENT Die Schadenskategorie ist Belästigung.
HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT Die Schadenskategorie umfasst sexuell anstößige Inhalte.
HARM_CATEGORY_PROFANITY Die Schadenskategorie ist Obszönität.
HARM_CATEGORY_TOXIC Die Schadenskategorie ist „schädlich“.

HarmBlockThreshold

Wahrscheinlichkeitsbasierte Schwellenwertebenen für die Blockierung

Enums
HARM_BLOCK_THRESHOLD_UNSPECIFIED Unbekannter Schwellenwert für die Schadensblockierung
BLOCK_LOW_AND_ABOVE Niedrigen Schwellenwert und höher blockieren (d. h. mehr blockieren)
BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE Mittleren Schwellenwert und höher blockieren
BLOCK_ONLY_HIGH Nur einen hohen Schwellenwert blockieren (d. h. weniger blockieren)
BLOCK_NONE Nichts blockieren
OFF Sicherheitsfilter deaktivieren

Typ

Art des Supervisors.

Enums
TYPE_UNSPECIFIED Typ ist nicht angegeben.
INVALID_TEXT Ungültiger Problemtyp für Text.
LANGUAGE_SHIFT Problemtyp für Sprachwechsel.
SPEAKER_SHIFT Problemtyp „Lautsprecher verschoben“
AUDIO_MISMATCH Typ des Problems mit der Audio-Inkongruenz.
MISSING_TOOL_CALL Der Problemtyp für den Toolaufruf fehlt.
CUSTOM Benutzerdefinierter Problematyp
CHOPPY_AUDIO Problemtyp „Abgehackte Übertragung“
PROFANITY Typ des Problems mit Obszönitäten im KI-Agenten.

DetectionMode

Erkennungsmodus des Supervisors.

Enums
DETECTION_MODE_UNSPECIFIED Der Erkennungsmodus ist nicht angegeben. Die Standardeinstellung ist NON_BLOCKING.
NON_BLOCKING Nicht blockierender Erkennungsmodus. Die Antwort wird nicht blockiert, während die Aufsichtserkennung läuft.
BLOCKING Blockiermodus für die Erkennung. Die Antwort wird blockiert, während die Aufsichtserkennung läuft.

Ausgabeschema

Guardrail enthält eine Liste von Kontrollen und Sicherheitsvorkehrungen, um die Sicherheit der Agents zu gewährleisten.

Schutzmaßnahme

JSON-Darstellung 
{
  "name": string,
  "displayName": string,
  "description": string,
  "enabled": boolean,
  "action": {
    object (TriggerAction)
  },
  "createTime": string,
  "updateTime": string,
  "etag": string,

  // Union field guardrail_type can be only one of the following:
  "contentFilter": {
    object (ContentFilter)
  },
  "llmPromptSecurity": {
    object (LlmPromptSecurity)
  },
  "llmPolicy": {
    object (LlmPolicy)
  },
  "modelSafety": {
    object (ModelSafety)
  },
  "codeCallback": {
    object (CodeCallback)
  },
  "supervisor": {
    object (Supervisor)
  }
  // End of list of possible types for union field guardrail_type.
}
Felder
name

string

ID. Die eindeutige Kennung der Schutzvorrichtung. Format: projects/{project}/locations/{location}/apps/{app}/guardrails/{guardrail}
displayName

string

Erforderlich. Der Anzeigename der Richtlinie.
description

string

Optional. Beschreibung der Schutzmaßnahme.
enabled

boolean

Optional. Gibt an, ob die Schutzvorrichtung aktiviert ist.
action

object (TriggerAction)

Optional. Aktion, die ausgeführt werden soll, wenn die Schutzmaßnahme ausgelöst wird.
createTime

string (Timestamp format)

Nur Ausgabe. Zeitstempel für die Erstellung der Richtlinie.

Verwendet RFC 3339, wobei die generierte Ausgabe immer Z-normalisiert ist und 0, 3, 6 oder 9 Nachkommastellen verwendet. Andere Offsets als „Z“ werden ebenfalls akzeptiert. Beispiele: "2014-10-02T15:01:23Z", "2014-10-02T15:01:23.045123456Z" oder "2014-10-02T15:01:23+05:30"
updateTime

string (Timestamp format)

Nur Ausgabe. Zeitstempel der letzten Aktualisierung der Richtlinie.

Verwendet RFC 3339, wobei die generierte Ausgabe immer Z-normalisiert ist und 0, 3, 6 oder 9 Nachkommastellen verwendet. Andere Offsets als „Z“ werden ebenfalls akzeptiert. Beispiele: "2014-10-02T15:01:23Z", "2014-10-02T15:01:23.045123456Z" oder "2014-10-02T15:01:23+05:30".
etag

string

ETag, mit dem sichergestellt wird, dass sich das Objekt während eines Read-Modify-Write-Vorgangs nicht geändert hat. Wenn das ETag leer ist, werden durch das Update alle gleichzeitigen Änderungen überschrieben.
Union-Feld guardrail_type. Typ der Schutzmaßnahme. Für guardrail_type ist nur einer der folgenden Werte zulässig:
contentFilter

object (ContentFilter)

Optional. Guardrail, die die Verwendung bestimmter Inhalte in der Unterhaltung verbietet.
llmPromptSecurity

object (LlmPromptSecurity)

Optional. Schutzfunktion, die die Unterhaltung blockiert, wenn der Prompt basierend auf der LLM-Klassifizierung als unsicher eingestuft wird.
llmPolicy

object (LlmPolicy)

Optional. Guardrail, die die Unterhaltung blockiert, wenn die LLM-Antwort basierend auf der LLM-Klassifizierung als Richtlinienverstoß eingestuft wird.
modelSafety

object (ModelSafety)

Optional. Guardrail, die die Unterhaltung blockiert, wenn die LLM-Antwort basierend auf den Sicherheitseinstellungen des Modells als unsicher eingestuft wird.
codeCallback

object (CodeCallback)

Optional. Guardrail, die die Unterhaltung basierend auf dem Ergebnis der Callback-Ausführung möglicherweise blockiert.
supervisor

object (Supervisor)

Optional. Schutzmaßnahme, die die Intervention des Supervisors auslöst.

ContentFilter

JSON-Darstellung 
{
  "bannedContents": [
    string
  ],
  "bannedContentsInUserInput": [
    string
  ],
  "bannedContentsInAgentResponse": [
    string
  ],
  "matchType": enum (MatchType),
  "disregardDiacritics": boolean
}
Felder
bannedContents[]

string

Optional. Liste verbotener Ausdrücke. Gilt sowohl für Nutzereingaben als auch für Antworten von KI-Agenten.
bannedContentsInUserInput[]

string

Optional. Liste verbotener Ausdrücke. Gilt nur für Nutzereingaben.
bannedContentsInAgentResponse[]

string

Optional. Liste verbotener Ausdrücke. Gilt nur für Antworten von KI-Agenten.
matchType

enum (MatchType)

Erforderlich. Keyword-Option für den Inhaltsfilter.
disregardDiacritics

boolean

Optional. Bei „true“ werden diakritische Zeichen beim Abgleich ignoriert.

LlmPromptSecurity

JSON-Darstellung 
{
  "failOpen": boolean,

  // Union field security_config can be only one of the following:
  "defaultSettings": {
    object (DefaultSecuritySettings)
  },
  "customPolicy": {
    object (LlmPolicy)
  }
  // End of list of possible types for union field security_config.
}
Felder
failOpen

boolean

Optional. Bestimmt das Verhalten, wenn bei der Schutzmaßnahme ein LLM-Fehler auftritt. – Bei „true“ wird die Schutzvorrichtung umgangen. – Falsch (Standard): Die Richtlinie wird ausgelöst bzw. blockiert.

Hinweis: Wenn eine benutzerdefinierte Richtlinie angegeben wird, wird dieses Feld zugunsten der „fail_open“-Konfiguration der Richtlinie ignoriert.
Union-Feld security_config. Definiert den Modus für die Sicherheitskonfiguration. Der Nutzer muss eine der folgenden Konfigurationen auswählen. Für security_config ist nur einer der folgenden Werte zulässig:
defaultSettings

object (DefaultSecuritySettings)

Optional. Verwenden Sie die vordefinierten Standardsicherheitseinstellungen des Systems. Wenn Sie diesen Modus auswählen möchten, fügen Sie eine leere „default_settings“-Nachricht in die Anfrage ein. Das Feld „default_prompt_template“ wird vom Server in der Antwort ausgefüllt.
customPolicy

object (LlmPolicy)

Optional. Verwenden Sie eine benutzerdefinierte LlmPolicy, um den Sicherheitsmechanismus zu konfigurieren.

DefaultSecuritySettings

JSON-Darstellung 
{
  "defaultPromptTemplate": string
}
Felder
defaultPromptTemplate

string

Nur Ausgabe. Die vom System verwendete Standardvorlage für Prompts. Dieses Feld dient dazu, dem Nutzer anzuzeigen, welchen Prompt das System standardmäßig verwendet. Es ist OUTPUT_ONLY.

LlmPolicy

JSON-Darstellung 
{
  "maxConversationMessages": integer,
  "modelSettings": {
    object (ModelSettings)
  },
  "prompt": string,
  "policyScope": enum (PolicyScope),
  "failOpen": boolean,
  "allowShortUtterance": boolean
}
Felder
maxConversationMessages

integer

Optional. Berücksichtigen Sie beim Prüfen dieser Richtlinie die letzten „n“ Nachrichten in der Unterhaltung. Wenn kein Wert festgelegt ist, wird der Standardwert 10 verwendet.
modelSettings

object (ModelSettings)

Optional. Modelleinstellungen
prompt

string

Erforderlich. Richtlinien-Prompt
policyScope

enum (PolicyScope)

Erforderlich. Definiert, wann die Richtlinienprüfung während der Unterhaltung angewendet werden soll. Wenn sie auf POLICY_SCOPE_UNSPECIFIED festgelegt ist, wird die Richtlinie auf die Nutzereingabe angewendet. Wenn die Richtlinie auf die Antwort des KI‑Agents angewendet wird, kommt es zu zusätzlichen Latenzen, bevor der KI‑Agent antworten kann.
failOpen

boolean

Optional. Wenn während der Richtlinienprüfung ein Fehler auftritt, wird die Anfrage nicht blockiert und die Schutzmaßnahme wird nicht ausgelöst.
allowShortUtterance

boolean

Optional. Standardmäßig wird die LLM-Richtlinienprüfung bei kurzen Äußerungen umgangen. Wenn Sie diese Einstellung aktivieren, wird die Richtlinienprüfung auf alle Äußerungen angewendet, auch auf solche, die normalerweise übersprungen würden.

ModelSettings

JSON-Darstellung 
{
  "model": string,
  "thinkingLevel": enum (ThinkingLevel),

  // Union field _temperature can be only one of the following:
  "temperature": number
  // End of list of possible types for union field _temperature.
}
Felder
model

string

Optional. Das LLM-Modell, das der Agent verwenden soll. Wenn nicht festgelegt, übernimmt der Agent das Modell von seinem übergeordneten Agent.
thinkingLevel

enum (ThinkingLevel)

Optional. Der Denkaufwand des Modells.

Union-Feld _temperature.

Für _temperature ist nur einer der folgenden Werte zulässig:
temperature

number

Optional. Wenn festgelegt, wird diese Temperatur für das LLM-Modell verwendet. Die Temperatur steuert die Zufälligkeit der Antworten des Modells. Niedrigere Temperaturen führen zu vorhersagbareren Antworten. Höhere Temperaturen führen zu kreativeren Antworten.

ModelSafety

JSON-Darstellung 
{
  "safetySettings": [
    {
      object (SafetySetting)
    }
  ]
}
Felder
safetySettings[]

object (SafetySetting)

Erforderlich. Liste der Sicherheitseinstellungen.

SafetySetting

JSON-Darstellung 
{
  "category": enum (HarmCategory),
  "threshold": enum (HarmBlockThreshold)
}
Felder
category

enum (HarmCategory)

Erforderlich. Die Schadenskategorie.
threshold

enum (HarmBlockThreshold)

Erforderlich. Der Schwellenwert für die Schadensblockierung

CodeCallback

JSON-Darstellung 
{
  "beforeAgentCallback": {
    object (Callback)
  },
  "afterAgentCallback": {
    object (Callback)
  },
  "beforeModelCallback": {
    object (Callback)
  },
  "afterModelCallback": {
    object (Callback)
  }
}
Felder
beforeAgentCallback

object (Callback)

Optional. Der Callback, der vor dem Aufrufen des Agenten ausgeführt werden soll. Jede Callback-Funktion muss eine Struktur (z.B. ein Dictionary oder Objekt) mit mindestens folgenden Elementen zurückgeben: – „decision“: entweder „OK“ oder „TRIGGER“. – „reason“: Ein String, der die Entscheidung erläutert. Eine Entscheidung vom Typ „TRIGGER“ kann die weitere Verarbeitung stoppen.
afterAgentCallback

object (Callback)

Optional. Der Callback, der nach dem Aufrufen des Agenten ausgeführt werden soll. Jede Callback-Funktion muss eine Struktur (z.B. ein Dictionary oder Objekt) mit mindestens folgenden Elementen zurückgeben: – „decision“: entweder „OK“ oder „TRIGGER“. – „reason“: Ein String, der die Entscheidung erläutert. Eine Entscheidung vom Typ „TRIGGER“ kann die weitere Verarbeitung stoppen.
beforeModelCallback

object (Callback)

Optional. Der Callback, der vor dem Aufrufen des Modells ausgeführt werden soll. Wenn das Modell mehrmals aufgerufen wird, wird der Callback mehrmals ausgeführt. Jede Callback-Funktion muss eine Struktur (z.B. ein Dictionary oder Objekt) mit mindestens folgenden Elementen zurückgeben: – „decision“: entweder „OK“ oder „TRIGGER“. – „reason“: Ein String, der die Entscheidung erläutert. Eine Entscheidung vom Typ „TRIGGER“ kann die weitere Verarbeitung stoppen.
afterModelCallback

object (Callback)

Optional. Der Callback, der nach dem Aufrufen des Modells ausgeführt werden soll. Wenn das Modell mehrmals aufgerufen wird, wird der Callback mehrmals ausgeführt. Jede Callback-Funktion muss eine Struktur (z.B. ein Dictionary oder Objekt) mit mindestens folgenden Elementen zurückgeben: – „decision“: entweder „OK“ oder „TRIGGER“. – „reason“: Ein String, der die Entscheidung erläutert. Eine Entscheidung vom Typ „TRIGGER“ kann die weitere Verarbeitung stoppen.

Rückruf

JSON-Darstellung 
{
  "description": string,
  "disabled": boolean,
  "proactiveExecutionEnabled": boolean,

  // Union field callback can be only one of the following:
  "pythonCode": string
  // End of list of possible types for union field callback.
}
Felder
description

string

Optional. Eine menschenlesbare Beschreibung des Rückrufs.
disabled

boolean

Optional. Gibt an, ob der Rückruf deaktiviert ist. Deaktivierte Rückrufe werden vom Kundenservicemitarbeiter ignoriert.
proactiveExecutionEnabled

boolean

Optional. Wenn aktiviert, wird der Callback auch für Zwischenausgaben des Modells ausgeführt. Diese Einstellung wirkt sich nur auf den „After Model“-Callback aus. VORSICHTIG AKTIVIEREN. Normalerweise muss „after_model_callback“ erst nach dem Empfang aller Modellantworten ausgeführt werden. Die Aktivierung der proaktiven Ausführung kann sich negativ auf die Ausführungskosten und die Latenz auswirken und sollte nur in seltenen Fällen aktiviert werden.
Union-Feld callback. Der auszuführende Callback. Für callback ist nur einer der folgenden Werte zulässig:
pythonCode

string

Erforderlich. Der Python-Code, der für den Callback ausgeführt werden soll.

Filialleitung

JSON-Darstellung 
{
  "type": enum (Type),
  "detectionMode": enum (DetectionMode)
}
Felder
type

enum (Type)

Optional. Der Typ des Supervisors.
detectionMode

enum (DetectionMode)

Optional. Der Erkennungsmodus des Supervisors.

TriggerAction

JSON-Darstellung 
{

  // Union field action can be only one of the following:
  "respondImmediately": {
    object (RespondImmediately)
  },
  "transferAgent": {
    object (TransferAgent)
  },
  "generativeAnswer": {
    object (GenerativeAnswer)
  }
  // End of list of possible types for union field action.
}
Felder
Union-Feld action. Die erforderliche Aktion. Für action ist nur einer der folgenden Werte zulässig:
respondImmediately

object (RespondImmediately)

Optional. Sofort mit einer vorkonfigurierten Antwort reagieren
transferAgent

object (TransferAgent)

Optional. Leiten Sie das Gespräch an einen anderen Kundenservicemitarbeiter weiter.
generativeAnswer

object (GenerativeAnswer)

Optional. Mit einer generativen Antwort antworten.

RespondImmediately

JSON-Darstellung 
{
  "responses": [
    {
      object (Response)
    }
  ]
}
Felder
responses[]

object (Response)

Erforderlich. Die Standardantworten, aus denen der KI-Agent auswählen kann. Die Antwort wird zufällig ausgewählt.

Antwort

JSON-Darstellung 
{
  "text": string,
  "disabled": boolean
}
Felder
text

string

Erforderlich. Text, mit dem der Agent antworten soll.
disabled

boolean

Optional. Gibt an, ob die Antwort deaktiviert ist. Deaktivierte Antworten werden vom KI-Agenten nicht verwendet.

TransferAgent

JSON-Darstellung 
{
  "agent": string
}
Felder
agent

string

Erforderlich. Der Name des Agenten, an den die Unterhaltung übertragen werden soll. Der Agent muss sich in derselben App wie der aktuelle Agent befinden. Format: projects/{project}/locations/{location}/apps/{app}/agents/{agent}

GenerativeAnswer

JSON-Darstellung 
{
  "prompt": string
}
Felder
prompt

string

Erforderlich. Der Prompt, der für die generative Antwort verwendet werden soll.

Zeitstempel

JSON-Darstellung 
{
  "seconds": string,
  "nanos": integer
}
Felder
seconds

string (int64 format)

Stellt Sekunden der UTC-Zeit seit Unix-Epoche 1970-01-01T00:00:00Z dar. Muss zwischen -62135596800 und 253402300799 liegen (einschließlich), was dem Zeitraum vom 01.01.0001 00:00:00 UTC bis zum 31.12.9999 23:59:59 UTC entspricht.
nanos

integer

Nicht negative Sekundenbruchteile Nanosekunden-Auflösung. Dieses Feld enthält den Nanosekundenanteil der Dauer und ist keine Alternative zu Sekunden. Negative Sekundenwerte mit Bruchteilen müssen weiterhin nicht negative Nano-Werte haben, die zeitlich vorwärts gezählt werden. Muss zwischen 0 und 999.999.999 (einschließlich) liegen.

MatchType

Keyword-Option für den Inhaltsfilter.

Enums
MATCH_TYPE_UNSPECIFIED Die Keyword-Option ist nicht angegeben.
SIMPLE_STRING_MATCH Inhalte werden zeichenweise auf Teilstrings abgeglichen.
WORD_BOUNDARY_STRING_MATCH Inhalte werden nur dann abgeglichen, wenn das im Text gefundene Muster von Worttrennzeichen umgeben ist. Verbotene Ausdrücke können auch Worttrennzeichen enthalten.
REGEXP_MATCH Inhalte werden mithilfe der Syntax für reguläre Ausdrücke abgeglichen.

ThinkingLevel

Konfiguration des Denkaufwands für das Modell.

Enums
THINKING_LEVEL_UNSPECIFIED Der Denkaufwand ist nicht angegeben.
DEFAULT Standardmäßiger Denkaufwand.
LOW Geringer Denkaufwand.
MEDIUM Mittlerer Denkaufwand
HIGH Hoher Denkaufwand

PolicyScope

Definiert, wann die Richtlinienprüfung während der Unterhaltung angewendet werden soll.

Enums
POLICY_SCOPE_UNSPECIFIED Der Richtlinienbereich ist nicht angegeben.
USER_QUERY Die Richtlinienprüfung wird durch Nutzereingaben ausgelöst.
AGENT_RESPONSE Die Richtlinienprüfung wird bei der Antwort des KI-Agents ausgelöst. Wenn Sie diesen Richtlinienbereich anwenden, kommt es zu zusätzlichen Latenzen, bevor der Kundenservicemitarbeiter antworten kann.
USER_QUERY_AND_AGENT_RESPONSE Die Richtlinienprüfung wird sowohl bei Nutzereingaben als auch bei Antworten des KI-Agenten ausgelöst. Wenn Sie diesen Richtlinienbereich anwenden, kommt es zu zusätzlichen Latenzen, bevor der Kundenservicemitarbeiter antworten kann.

HarmCategory

Schadenskategorie

Enums
HARM_CATEGORY_UNSPECIFIED Die Schadenskategorie ist nicht angegeben.
HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH Die Schadenskategorie ist Hassrede.
HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT Die Schadenskategorie ist gefährlicher Inhalt.
HARM_CATEGORY_HARASSMENT Die Schadenskategorie ist Belästigung.
HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT Die Schadenskategorie umfasst sexuell anstößige Inhalte.
HARM_CATEGORY_PROFANITY Die Schadenskategorie ist Obszönität.
HARM_CATEGORY_TOXIC Die Schadenskategorie ist „schädlich“.

HarmBlockThreshold

Wahrscheinlichkeitsbasierte Schwellenwertebenen für die Blockierung

Enums
HARM_BLOCK_THRESHOLD_UNSPECIFIED Unbekannter Schwellenwert für die Schadensblockierung
BLOCK_LOW_AND_ABOVE Niedrigen Schwellenwert und höher blockieren (d. h. mehr blockieren)
BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE Mittleren Schwellenwert und höher blockieren
BLOCK_ONLY_HIGH Nur einen hohen Schwellenwert blockieren (d. h. weniger blockieren)
BLOCK_NONE Nichts blockieren
OFF Sicherheitsfilter deaktivieren

Typ

Art des Supervisors.

Enums
TYPE_UNSPECIFIED Typ ist nicht angegeben.
INVALID_TEXT Ungültiger Problemtyp für Text.
LANGUAGE_SHIFT Problemtyp für Sprachwechsel.
SPEAKER_SHIFT Problemtyp „Lautsprecher verschoben“
AUDIO_MISMATCH Typ des Problems mit der Audio-Inkongruenz.
MISSING_TOOL_CALL Der Problemtyp für den Toolaufruf fehlt.
CUSTOM Benutzerdefinierter Problematyp
CHOPPY_AUDIO Problemtyp „Abgehackte Übertragung“
PROFANITY Typ des Problems mit Obszönitäten im KI-Agenten.

DetectionMode

Erkennungsmodus des Supervisors.

Enums
DETECTION_MODE_UNSPECIFIED Der Erkennungsmodus ist nicht angegeben. Die Standardeinstellung ist NON_BLOCKING.
NON_BLOCKING Nicht blockierender Erkennungsmodus. Die Antwort wird nicht blockiert, während die Aufsichtserkennung läuft.
BLOCKING Blockiermodus für die Erkennung. Die Antwort wird blockiert, während die Aufsichtserkennung läuft.

Tool-Annotationen

Tool-Anmerkungen werden an MCP-Clients gesendet, um das grundlegende Risiko eines bestimmten Tools zu beschreiben. Die meisten Clients behandeln diese Hinweise als nicht vertrauenswürdig, sie können aber verwendet werden, um zu entscheiden, wann ein Bestätigungs-Prompt an einen Nutzer gesendet werden soll.

Zusammen mit dem Titelstring werden die folgenden booleschen Hinweise so definiert:

  • readOnlyHint: Wenn „true“, ändert das Tool seine Umgebung nicht. Standardeinstellung: false.
  • destructiveHint: Wenn „true“, kann das Tool destruktive Aktionen ausführen. Wenn „false“, kann das Tool nur additive Aktionen ausführen. Standardeinstellung: true.
  • idempotentHint: Wenn „true“, hat das wiederholte Aufrufen des Tools mit denselben Argumenten keine zusätzlichen Auswirkungen auf die Umgebung. Standardeinstellung: false.
  • openWorldHint: Wenn „true“, kann das Tool mit einer „offenen Welt“ externer Einheiten interagieren. Wenn „false“, kann das Tool nur mit internen Einheiten interagieren. Ein Tool für die Websuche wäre beispielsweise Open World, ein Tool für das Gedächtnis nicht.

Destruktiver Hinweis: ✅ | Idempotenter Hinweis: ❌ | Hinweis „Nur lesen“: ❌ | Hinweis „Offene Welt“: ❌