API 및 참조

Gemini Enterprise Agent Platform은 AI 에이전트, 생성형 AI 애플리케이션, 머신러닝 워크플로를 빌드, 배포, 관리하기 위한 모델 API, 플랫폼 REST 및 RPC API, 클라이언트 라이브러리, 명령줄 도구를 제공합니다. 이 페이지에서는 Agent Platform 전반의 RAG 및 플랫폼 SDK 참조와 함께 Interactions API, Live API, 임베딩, 미세 조정, 평가를 위한 API와 같은 주요 모델 API 참조를 강조합니다.

모델 API

텍스트 및 멀티모달 생성, 실시간 스트리밍, 임베딩, 맞춤설정, 평가를 위해 Gemini 및 기타 생성형 AI 모델과 상호작용합니다.

통합되고 상태 저장되며 스트리밍 인터페이스를 사용하여 모델 및 에이전트와 상호작용합니다.

지연 시간이 짧은 Gemini 모델과의 양방향 음성 및 동영상 상호작용을 스트리밍합니다.

시맨틱 검색, 분류, 검색을 위한 텍스트 및 멀티모달 임베딩을 생성합니다.

지도 미세 조정을 사용하여 모델 동작을 맞춤설정합니다.

기준표와 측정항목을 사용하여 생성형 AI 모델과 에이전트를 프로그래매틱 방식으로 평가합니다.

RAG API

검색 증강 생성 (RAG)을 사용하여 모델 응답을 그라운딩하고 에이전트를 외부 데이터 소스에 연결합니다.

RAG Engine으로 RAG 코퍼스를 관리하고, 파일을 가져오고, 관련 컨텍스트를 검색합니다.

검색 쿼리와 그라운딩된 생성 응답의 구조를 이해합니다.

플랫폼 API

SDK, 명령줄 도구, 서비스 수준 API를 사용하여 에이전트 플랫폼 리소스, 인프라, 개발자 환경을 관리합니다.

Python, Go, Java, Node.js, C#에서 Google 생성형 AI SDK 및 Agent Platform SDK를 사용하여 빌드합니다.

Agent Platform 서비스의 모든 HTTP REST 리소스와 메서드를 살펴봅니다.

Agent Platform의 gRPC 서비스 정의 및 프로토콜 버퍼 메시지를 확인합니다.

명령줄에서 Agent Platform 리소스를 관리합니다.

간소화된 REST 엔드포인트와 API 키를 사용하여 생성형 AI 기능을 프로토타입으로 만들고 테스트합니다.

모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP) 클라이언트와 에이전트를 에이전트 플랫폼 도구에 연결합니다.

대규모 벡터 유사성 검색 색인을 빌드, 관리, 쿼리합니다.

에이전트, MCP 서버, 외부 도구 간 네트워크 트래픽을 구성하고 관리합니다.

REST, RPC, CLI, 클라이언트 라이브러리를 사용하여 노트북 인스턴스 및 개발 환경을 관리합니다.