API 与参考

Gemini Enterprise Agent Platform 提供模型 API、平台 REST 和 RPC API、客户端库和命令行工具，用于构建、部署和管理 AI 智能体、生成式 AI 应用和机器学习工作流。此页面重点介绍了关键模型 API 参考文档，例如 Interactions API、Live API 以及用于嵌入、调优和评估的 API，同时还介绍了 Agent Platform 中的 RAG 和平台 SDK 参考文档。

模型 API

与 Gemini 和其他生成式 AI 模型互动，以用于文本和多模态生成、实时流式传输、嵌入、自定义和评估。

使用统一的、有状态的流式处理接口与模型和代理互动。

与 Gemini 模型进行低延迟的双向语音和视频互动。

生成文本和多模态嵌入，用于语义搜索、分类和检索。

使用监督式微调自定义模型行为。

使用评分标准和指标以编程方式评估生成式 AI 模型和代理。

RAG API

使用检索增强生成 (RAG) 将模型回答接地，并将智能体连接到外部数据源。

使用 RAG 引擎管理 RAG 语料库、导入文件并检索相关上下文。

了解检索查询和接地生成回答的结构。

平台 API

使用 SDK、命令行工具和服务级 API 来管理 Agent Platform 资源、基础架构和开发环境。

使用 Google Gen AI SDK 和 Agent Platform SDK 以 Python、Go、Java、Node.js 和 C# 进行构建。

探索 Agent Platform 服务的所有 HTTP REST 资源和方法。

查看 Agent Platform 的 gRPC 服务定义和协议缓冲区消息。

通过命令行管理 Agent Platform 资源。

使用简化的 REST 端点和 API 密钥，对生成式 AI 功能进行原型设计和测试。

将 Model Context Protocol (MCP) 客户端和代理连接到 Agent Platform 工具。

构建、管理和查询大规模向量相似度搜索索引。

配置和管理代理、MCP 服务器和外部工具之间的网络流量。

使用 REST、RPC、CLI 和客户端库管理笔记本实例和开发环境。