Агенты по управлению зданиями

Управляемые агенты в API Gemini позволяют расширять возможности агента Antigravity, добавляя собственные инструкции, навыки и данные. Вы можете настраивать агента непосредственно во время взаимодействия или сохранять конфигурацию как управляемый агент, вызываемый по идентификатору.

Настройте антигравитационного агента

Самый быстрый способ создать собственного агента — передать конфигурацию непосредственно при создании нового взаимодействия без необходимости регистрации. Функционал агента можно расширить несколькими ключевыми способами:

  • Выбор модели : выберите базовую модель Gemini через agent_config (по умолчанию используется Gemini 3.7 Flash ).
  • Системные инструкции : Передайте встроенный текст через system_instruction для формирования поведения.
  • Инструменты : Переопределение инструментов по умолчанию (выполнение кода, поиск, контекст URL), регистрация удаленных серверов MCP или определение пользовательских функций (вызов функций).
  • Файлы и навыки : Смонтируйте файлы, такие как AGENTS.md и SKILL.md в среду.

Вот пример передачи всех трёх параметров в одной строке:

Python 

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-05-2026",
    input="Analyze the Q1 revenue data and create a slide deck.",
    system_instruction="You are a data analyst. Always include visualizations and export results as PDF.",        
    environment={
        "type": "remote",
        "sources": [
            {
                "type": "inline",
                "target": ".agents/AGENTS.md",
                "content": "Always use matplotlib for charts. Include a summary table in every report.",
            },
            {
                "type": "inline",
                "target": ".agents/skills/slide-maker/SKILL.md",
                "content": "---\nname: slide-maker\n---\n# Slide Maker\nCreate HTML slide decks from data analysis results.",
            },
        ],
    },
)

print(interaction.output_text)

JavaScript 

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-05-2026",
    input: "Analyze the Q1 revenue data and create a slide deck.",
    system_instruction: "You are a data analyst. Always include visualizations and export results as PDF.",        
    environment: {
        type: "remote",
        sources: [
            {
                type: "inline",
                target: ".agents/AGENTS.md",
                content: "Always use matplotlib for charts. Include a summary table in every report.",
            },
            {
                type: "inline",
                target: ".agents/skills/slide-maker/SKILL.md",
                content: "---\nname: slide-maker\n---\n# Slide Maker\nCreate HTML slide decks from data analysis results.",
            },
        ],
    },
}, { timeout: 300000 });

console.log(interaction