API とリファレンス

Gemini Enterprise Agent Platform は、AI エージェント、生成 AI アプリケーション、ML ワークフローを構築、デプロイ、管理するためのモデル API、プラットフォーム REST API と RPC API、クライアント ライブラリ、コマンドライン ツールを提供します。このページでは、Agent Platform 全体で、RAG とプラットフォーム SDK のリファレンスとともに、Interactions API、Live API、エンベディング、チューニング、評価用の API などの主要なモデル API リファレンスについて説明します。

モデル API

Gemini や他の生成 AI モデルを使用して、テキストとマルチモーダルの生成、リアルタイム ストリーミング、エンベディング、カスタマイズ、評価を行います。

統合されたステートフルなストリーミング インターフェースを使用して、モデルとエージェントを操作します。

Gemini モデルとの双方向の音声と動画による低レイテンシのやり取りをストリーミングします。

セマンティック検索、分類、情報検索用のテキスト エンベディングとマルチモーダル エンベディングを生成します。

教師ありファインチューニングを使用してモデルの動作をカスタマイズします。

ルーブリックと指標を使用して、生成 AI モデルとエージェントをプログラムで評価します。

RAG API

検索拡張生成（RAG）を使用して、モデルのレスポンスをグラウンディングし、エージェントを外部データソースに接続します。

RAG Engine を使用して、RAG コーパスの管理、ファイルのインポート、関連するコンテキストの取得を行います。

検索クエリとグラウンディングされた生成レスポンスの構造を理解する。

プラットフォーム API

SDK、コマンドライン ツール、サービスレベル API を使用して、Agent Platform のリソース、インフラストラクチャ、開発環境を管理します。

Python、Go、Java、Node.js、C# で Google Gen AI SDK と Agent Platform SDK を使用して構築します。

Agent Platform サービスのすべての HTTP REST リソースとメソッドを確認します。

Agent Platform の gRPC サービス定義とプロトコル バッファ メッセージを表示します。

コマンドラインから Agent Platform リソースを管理します。

効率化された REST エンドポイントと API キーを使用して、生成 AI 機能を試作してテストします。

Model Context Protocol（MCP）クライアントとエージェントをエージェント プラットフォームのツールに接続します。

大規模なベクトル類似性検索インデックスの構築、管理、クエリを行います。

エージェント、MCP サーバー、外部ツール間のネットワーク トラフィックを構成して制御します。

REST、RPC、CLI、クライアント ライブラリを使用して、ノートブック インスタンスと開発環境を管理します。