Puedes usar Agent Studio para diseñar, probar y administrar instrucciones para los modelos de lenguaje grande (LLM) Gemini de Google y los modelos abiertos y de socios. Agent Studio admite ciertos modelos de socios y abiertos que se ofrecen en Agent Platform como modelos como servicio (MaaS), como los modelos Claude de Anthropic y los modelos Llama de Meta.
En esta guía de inicio rápido, puedes hacer lo siguiente:
- Envía estas instrucciones a la API de Agent Platform con muestras de la galería de instrucciones de IA generativa, incluidas las siguientes:
- Una instrucción de texto de resumen
- Una instrucción de generación de código
- Ver el código que se usó para generar las respuestas
Ejemplos de instrucciones en Agent Studio
Una instrucción es una solicitud en lenguaje natural que se envía a un modelo de lenguaje que genera una respuesta. Pueden contener preguntas, instrucciones, información contextual, algunos ejemplos y entradas parciales para que el modelo las complete. Según el tipo de modelo que se use, cuando el modelo reciba una instrucción, podrá generar texto, embeddings, código, imágenes, videos, música y mucho más.
Los prompts de muestra en la Galería de prompts de Agent Studio están prediseñados para ayudar a demostrar las capacidades del modelo. Cada instrucción tiene preconfigurado un modelo y valores de parámetros especificados, de modo que puedes abrir la instrucción de muestra y hacer clic en Enviar para generar una respuesta.
Prueba el modelo de Gemini con una instrucción de texto de resumen
Envía una instrucción de texto de resumen a la API de Agent Platform. En una tarea de resumen, se extrae la información más importante de un texto. Puedes proporcionar información en la instrucción para ayudar al modelo a crear un resumen o pedirle que cree un resumen por sí solo.
Ve a la página Prompt Gallery desde la sección Agent Platform en la consola de Google Cloud .
Ir a la Galería de instruccionesEn el menú desplegable Tareas, selecciona Resumir.
Abre la tarjeta Resumen de audio.
Esta instrucción de ejemplo incluye un archivo de audio y solicita un resumen del contenido del archivo en una lista con viñetas.
Observa que, en el panel de configuración, el valor predeterminado del modelo se establece en gemini-3.7-flash. Puedes elegir otro modelo de Gemini en el panel Configuración del modelo.
Haz clic en Enviar para generar el resumen.
El resultado se muestra en la respuesta.
Para ver el código de Gemini Enterprise Agent Platform que se usó para generar el resumen de la transcripción, haz clic en Código.
En el panel Obtener código, puedes elegir tu lenguaje preferido para obtener el código de muestra de la instrucción o abrir el código de Python en un notebook de Colab Enterprise.
Prueba el modelo de Gemini con una instrucción de generación de código
Enviar una instrucción de generación de código a la API de Agent Platform Una tarea de generación de código genera código a través de una descripción en lenguaje natural.
Ve a la página Prompt Gallery desde la sección Agent Platform en la consola de Google Cloud .
Ir a la Galería de instruccionesEn el menú desplegable Tareas, selecciona Código.
Abre la tarjeta Genera código a partir de comentarios.
Esta instrucción de ejemplo incluye una instrucción del sistema que le indica al modelo cómo responder y algunos métodos de Java incompletos.
Observa que, en el panel de configuración, el valor predeterminado del modelo se establece en gemini-3.7-flash. Puedes elegir otro modelo de Gemini en el panel Configuración del modelo.
Para completar cada método generando código en las áreas marcadas como
<WRITE CODE HERE>, haz clic en Enviar .El resultado se muestra en la respuesta.
Para ver el código de Gemini Enterprise Agent Platform que se usó para generar el código, haz clic en Código.
En el panel Obtener código, puedes elegir el lenguaje que prefieras para obtener el código de muestra de la instrucción, o bien puedes abrir el código de Python en un notebook de Colab Enterprise.
¿Qué sigue?
Descripción general de la compilación
Aprende a crear agentes en Google Agent Platform.
Implementa tu instrucción como una aplicación web
Sigue la guía para implementar tu instrucción como una aplicación web desde Agent Studio.