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Umgebungen in verwalteten KI-Agenten

Umgebungen sind verwaltete Linux-Sandboxes, in denen KI-Agenten Code ausführen und Dateien speichern können. Sie sind vom Interaktionskontext entkoppelt, sodass Sie dieselbe Umgebung für mehrere Interaktionen wiederverwenden oder jederzeit neu beginnen können.

Das folgende Beispiel zeigt, wie eine Interaktion mit einer neuen Remote-Umgebung erstellt und ihre ID abgerufen wird:

Python

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-09-2026",
    input="Install pandas and matplotlib, verify the imports, and print the versions.",
    environment="remote",
)

print(f"Environment ID: {interaction.environment_id}")

JavaScript

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

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-09-2026",
    input: "Install pandas and matplotlib, verify the imports, and print the versions.",
    environment: "remote",
});

console.log(`Environment ID: ${interaction.environment_id}`);

Java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.AgentOption;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateAgentInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateAgentInteractionEnvironment;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;

Client client = new Client();

CreateAgentInteraction params = CreateAgentInteraction.builder()
    .agent(AgentOption.of("antigravity-preview-09-2026"))
    .input(InteractionsInput.of("Install pandas and matplotlib, verify the imports, and print the versions."))
    .environment(CreateAgentInteractionEnvironment.of("remote"))
    .build();

Interaction interaction = client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();
System.out.println("Environment ID: " + interaction.environmentId().orElse(""));

REST

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-d '{
    "agent": "antigravity-preview-09-2026",
    "input": "Install pandas and matplotlib, verify the imports, and print the versions.",
    "environment": "remote"
}'

Der Parameter `environment`

Der Parameter environment kann drei Formen annehmen:

Formular	Beispiel	Anwendung
`"remote"`	`environment="remote"`	Stellen Sie eine neue Sandbox bereit.
Umgebungs-ID	`environment="env_abc123"`	Eine vorhandene Sandbox mit allen Dateien und Paketen wiederverwenden.
Konfigurationsobjekt	`environment={...}`	Stellen Sie eine neue Sandbox mit Quellen, Netzwerkregeln, Umgebungsvariablen oder einer Kombination davon bereit.

Die folgenden Beispiele veranschaulichen die drei Möglichkeiten zur Verwendung des Parameters environment.

Python

from google import genai

client = genai.Client()

# Fresh sandbox
interaction = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-09-2026",
    input="Write a hello world script.",
    environment="remote",
)

# Reuse an existing sandbox
interaction_2 = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-09-2026",
    input="Modify the script to accept a name argument.",
    environment=interaction.environment_id,
    previous_interaction_id=interaction.id,
)

# New sandbox with sources
interaction_3 = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-09-2026",
    input="List all files and summarize the project.",
    environment={
        "type": "remote",
        "sources": [
            {
                "type": "repository",
                "source": "https://github.com/octocat/Spoon-Knife",
                "target": "/workspace/spoon-knife",
            }
        ],
    },
)

print(interaction.output_text)

JavaScript

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

const client = new GoogleGenAI({});

// Fresh sandbox
const interaction = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-09-2026",
    input: "Write a hello world script.",
    environment: "remote",
});

// Reuse an existing sandbox
const interaction2 = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-09-2026",
    input: "Modify the script to accept a name argument.",
    environment: interaction.environment_id,
    previous_interaction_id: interaction.id,
});

// New sandbox with sources
const interaction3 = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-09-2026",
    input: "List all files and summarize the project.",
    environment: {
        type: "remote",
        sources: [
            {
                type: "repository",
                source: "https://github.com/octocat/Spoon-Knife",
                target: "/workspace/spoon-knife",
            },
        ],
    },
});

console.log(interaction.output_text);

Java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.AgentOption;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateAgentInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateAgentInteractionEnvironment;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Environment;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Source;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.SourceType;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
import java.util.List;

Client client = new Client();

// Fresh sandbox
CreateAgentInteraction params1 = CreateAgentInteraction.builder()
    .agent(AgentOption.of("antigravity-preview-09-2026"))
    .input(InteractionsInput.of("Write a hello world script."))
    .environment(CreateAgentInteractionEnvironment.of("remote"))
    .build();
Interaction interaction = client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params1)).interaction().get();

// Reuse an existing sandbox
CreateAgentInteraction params2 = CreateAgentInteraction.builder()
    .agent(AgentOption.of("antigravity-preview-09-2026"))
    .input(InteractionsInput.of("Modify the script to accept a name argument."))
    .environment(CreateAgentInteractionEnvironment.of(interaction.environmentId().orElse("")))
    .previousInteractionId(interaction.id().orElse(""))
    .build();
Interaction interaction2 = client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params2)).interaction().get();

// New sandbox with sources
Environment env3 = Environment.builder()
    .sources(List.of(
        Source.builder()
            .type(SourceType.REPOSITORY)
            .source("https://github.com/octocat/Spoon-Knife")
            .target("/workspace/spoon-knife")
            .build()
    ))
    .build();

CreateAgentInteraction params3 = CreateAgentInteraction.builder()
    .agent(AgentOption.of("antigravity-preview-09-2026"))
    .input(InteractionsInput.of("List all files and summarize the project."))
    .environment(CreateAgentInteractionEnvironment.of(env3))
    .build();
Interaction interaction3 = client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params3)).interaction().get();

System.out.println(interaction.outputText().orElse(""));

REST

# Fresh sandbox
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-d '{
    "agent": "antigravity-preview-09-2026",
    "input": [{"type": "text", "text": "Write a hello world script."}],
    "environment": "remote"
}'

# Reuse an existing sandbox (replace $ENV_ID and $INTERACTION_ID with values from the previous response)
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-d "{
    \"agent\": \"antigravity-preview-09-2026\",
    \"input\": [{\"type\": \"text\", \"text\": \"Modify the script to accept a name argument.\"}],
    \"environment\": \"$ENV_ID\",
    \"previous_interaction_id\": \"$INTERACTION_ID\"
}"

# New sandbox with sources
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-d '{
    "agent": "antigravity-preview-09-2026",
    "input": [{"type": "text", "text": "List all files and summarize the project."}],
    "environment": {
        "type": "remote",
        "sources": [
            {
                "type": "repository",
                "source": "https://github.com/octocat/Spoon-Knife",
                "target": "/workspace/spoon-knife"
            }
        ]
    }
}'

Umgebung konfigurieren

Eine Möglichkeit, eine Umgebung einzurichten, besteht darin, dem Agenten mitzuteilen, was installiert werden muss. Es kümmert sich um die Auflösung von Abhängigkeiten und die Fehlerbehebung. Sobald die Umgebung bereit ist, speichern Sie die environment_id und verwenden Sie sie wieder.

Python

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-09-2026",
    input="Install pandas, matplotlib, and seaborn. Verify all imports work and print the installed versions.",
    environment="remote",
)

# Reuse the configured environment
interaction_2 = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-09-2026",
    input="Clone https://github.com/octocat/Spoon-Knife into /workspace/tools. Run the test suite and fix any missing dependencies.",
    environment=interaction.environment_id,
    previous_interaction_id=interaction.id,
)

# Reuse the configured environment
interaction_3 = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-09-2026",
    input="Using the tools in /workspace/tools, list the files.",
    environment=interaction.environment_id,
    previous_interaction_id=interaction_2.id,
)

print(interaction.output_text)

JavaScript

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

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-09-2026",
    input: "Install pandas, matplotlib, and seaborn. Verify all imports work and print the installed versions.",
    environment: "remote",
});

const interaction2 = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-09-2026",
    input: "Clone https://github.com/octocat/Spoon-Knife into /workspace/tools. Run the test suite and fix any missing dependencies.",
    environment: interaction.environment_id,
    previous_interaction_id: interaction.id,
});

const interaction3 = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-09-2026",
    input: "Using the tools in /workspace/tools, list the files.",
    environment: interaction.environment_id,
    previous_interaction_id: interaction2.id,
});
console.log(interaction.output_text);

Java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.AgentOption;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateAgentInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateAgentInteractionEnvironment;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;

Client client = new Client();

CreateAgentInteraction params1 = CreateAgentInteraction.builder()
    .agent(AgentOption.of("antigravity-preview-09-2026"))
    .input(InteractionsInput.of("Install pandas, matplotlib, and seaborn. Verify all imports work and print the installed versions."))
    .environment(CreateAgentInteractionEnvironment.of("remote"))
    .build();
Interaction interaction = client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params1)).interaction().get();

// Reuse the configured environment
CreateAgentInteraction params2 = CreateAgentInteraction.builder()
    .agent(AgentOption.of("antigravity-preview-09-2026"))
    .input(InteractionsInput.of("Clone https://github.com/octocat/Spoon-Knife into /workspace/tools. Run the test suite and fix any missing dependencies."))
    .environment(CreateAgentInteractionEnvironment.of(interaction.environmentId().orElse("")))
    .previousInteractionId(interaction.id().orElse(""))
    .build();
Interaction interaction2 = client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params2)).interaction().get();

// Reuse the configured environment
CreateAgentInteraction params3 = CreateAgentInteraction.builder()
    .agent(AgentOption.of("antigravity-preview-09-2026"))
    .input(InteractionsInput.of("Using the tools in /workspace/tools, list the files."))
    .environment(CreateAgentInteractionEnvironment.of(interaction.environmentId().orElse("")))
    .previousInteractionId(interaction2.id().orElse(""))
    .build();
Interaction interaction3 = client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params3)).interaction().get();

System.out.println(interaction.outputText().orElse(""));

REST

# Create interaction
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-d '{
    "agent": "antigravity-preview-09-2026",
    "input": "Install pandas, matplotlib, and seaborn. Verify all imports work and print the installed versions.",
    "environment": "remote"
}'

Von einer Quelle bereitstellen

Wenn Sie genau wissen, welche Dateien der Agent benötigt, stellen Sie sie in einem einzigen Aufruf bereit, anstatt sie zu iterieren. Das Konfigurationsobjekt environment akzeptiert ein sources-Array mit drei Typen:

Quelltyp	`type` Wert	Beschreibung	Limit
Git-Repository	`repository`	Klonen eines Repositorys aus einer URL in die Sandbox unter `target`.	500 MB
Cloud Storage	`gcs`	Kopiert eine Datei oder ein Verzeichnis aus Cloud Storage in die Sandbox unter `target`.	2 GB
Inline-Inhalte	`inline`	Schreibt unformatierten Text in eine Datei in der Sandbox unter `target`.	1 MB pro Datei, insgesamt 2 MB

Python

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-09-2026",
    input="List all files under /workspace and describe what you find.",
    environment={
        "type": "remote",
        "sources": [
            {
                "type": "repository",
                "source": "https://github.com/octocat/Spoon-Knife",
                "target": "/workspace/spoon-knife",
            },
            {
                "type": "gcs",
                "source": "gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/",
                "target": "/workspace/gcs-data",
            },
            {
                "type": "inline",
                "content": "# Project Notes\n\n- Analyze state population data\n- Create visualizations\n",
                "target": "/workspace/notes/readme.md",
            },
        ],
    },
)

print(interaction.output_text)

JavaScript

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

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-09-2026",
    input: "List all files under /workspace and describe what you find.",
    environment: {
        type: "remote",
        sources: [
            {
                type: "repository",
                source: "https://github.com/octocat/Spoon-Knife",
                target: "/workspace/spoon-knife",
            },
            {
                type: "gcs",
                source: "gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/",
                target: "/workspace/gcs-data",
            },
            {
                type: "inline",
                content: "# Project Notes\n\n- Analyze state population data\n- Create visualizations\n",
                target: "/workspace/notes/readme.md",
            },
        ],
    },
});

console.log(interaction.output_text);

Java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.AgentOption;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateAgentInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateAgentInteractionEnvironment;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Environment;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Source;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.SourceType;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
import java.util.List;

Client client = new Client();

Environment env = Environment.builder()
    .sources(List.of(
        Source.builder()
            .type(SourceType.REPOSITORY)
            .source("https://github.com/octocat/Spoon-Knife")
            .target("/workspace/spoon-knife")
            .build(),
        Source.builder()
            .type(SourceType.GCS)
            .source("gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/")
            .target("/workspace/gcs-data")
            .build(),
        Source.builder()
            .type(SourceType.INLINE)
            .content("# Project Notes\n\n- Analyze state population data\n- Create visualizations\n")
            .target("/workspace/notes/readme.md")
            .build()
    ))
    .build();

CreateAgentInteraction params = CreateAgentInteraction.builder()
    .agent(AgentOption.of("antigravity-preview-09-2026"))
    .input(InteractionsInput.of("List all files under /workspace and describe what you find."))
    .environment(CreateAgentInteractionEnvironment.of(env))
    .build();

Interaction interaction = client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();
System.out.println(interaction.outputText().orElse(""));

REST

# Create interaction with sources
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-d '{
    "agent": "antigravity-preview-09-2026",
    "input": "List all files under /workspace and describe what you find.",
    "environment": {
        "type": "remote",
        "sources": [
            {
                "type": "repository",
                "source": "https://github.com/octocat/Spoon-Knife",
                "target": "/workspace/spoon-knife"
            },
            {
                "type": "gcs",
                "source": "gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/",
                "target": "/workspace/gcs-data"
            },
            {
                "type": "inline",
                "content": "# Project Notes\n\n- Analyze state population data\n- Create visualizations\n",
                "target": "/workspace/notes/readme.md"
            }
        ]
    }
}'

Sie können beide Ansätze kombinieren: Binden Sie bekannte Quellen deklarativ ein und installieren Sie dann mit Folgeinteraktionen Pakete oder führen Sie Einrichtungs-Scripts aus. Sie können beim Hinzufügen einer benutzerdefinierten Quelle nicht das Stammverzeichnis (/) als Ziel festlegen, sondern müssen immer ein Unterverzeichnis angeben.

Aufhänger

Sie können auch eine .agents/hooks.json-Konfigurationsdatei und benutzerdefinierte Abfangskripts in die Sandbox einbinden, um Sicherheitsvorkehrungen zu erzwingen oder automatisierte Validierungen auszuführen, wenn Tools ausgeführt werden. Schemadefinitionen und Codebeispiele finden Sie unter Hooks.

Private Quellen

Sie können auch aus privaten GitHub-Repositories oder privaten Cloud Storage-Buckets herunterladen, indem Sie die Quelldomain in der Netzwerkkonfiguration authentifizieren.

Eine Möglichkeit ist ein gespeichertes Anmeldedaten, auf das per ID verwiesen wird. Das Secret wird also nur einmal gespeichert und jede Umgebung, die diese Quelle benötigt, kann darauf verweisen:

"network": {
    "allowlist": [
        { "domain": "github.com", "credential": "github-production" },
        { "domain": "*" }
    ]
}

Sie können den Header auch inline mit transform festlegen, wie in den folgenden Beispielen. Der Egress-Proxy wendet beide Formen auf dieselbe Weise an und in keinem Fall landet das Secret in der Sandbox.

Für private Git-Repositories verwenden Sie die Basic-Authentifizierung mit Ihrem persönlichen GitHub-Zugriffstoken (Personal Access Token, PAT). Codieren Sie das Token mit x-oauth-basic als Nutzernamen:

echo -n "x-oauth-basic:ghp_YourPATHere" | base64

Python

interaction = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-09-2026",
    input="Run the test for my backend app and fix any issue.",
    environment={
        "type": "remote",
        "sources": [
            {
                "type": "repository",
                "source": "https://github.com/your-org/backend",
                "target": "/backend-app"
            }
        ],
        "network": {
            "allowlist": [
                {
                    "domain": "github.com",
                    "transform": {
                        "Authorization": "Basic YOUR_BASE64_TOKEN"
                    }
                },
                {
                    "domain": "*"
                }
            ]
        }
    }
)

JavaScript

const interaction = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-09-2026",
    input: "Run the test for my backend app and fix any issue.",
    environment: {
        type: "remote",
        sources: [
            {
                type: "repository",
                source: "https://github.com/your-org/backend",
                target: "/backend-app"
            }
        ],
        network: {
            allowlist: [
                {
                    domain: "github.com",
                    transform: {
                        "Authorization": "Basic YOUR_BASE64_TOKEN"
                    }
                },
                {
                    domain: "*"
                }
            ]
        }
    },
});

Java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.AgentOption;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Allowlist;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.AllowlistEntry;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateAgentInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateAgentInteractionEnvironment;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Environment;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.EnvironmentNetworkEgressAllowlist;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Network;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Source;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.SourceType;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Transform;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
import java.util.List;
import java.util.Map;

Client client = new Client();

Environment env = Environment.builder()
    .sources(List.of(
        Source.builder()
            .type(SourceType.REPOSITORY)
            .source("https://github.com/your-org/backend")
            .target("/backend-app")
            .build()
    ))
    .network(Network.of(EnvironmentNetworkEgressAllowlist.of(
        Allowlist.builder()
            .allowlist(List.of(
                AllowlistEntry.builder()
                    .domain("github.com")
                    .transform(Transform.of(Map.of(
                        "Authorization", "Basic YOUR_BASE64_TOKEN"
                    )))
                    .build(),
                AllowlistEntry.builder()
                    .domain("*")
                    .build()
            ))
            .build()
    )))
    .build();

CreateAgentInteraction params = CreateAgentInteraction.builder()
    .agent(AgentOption.of("antigravity-preview-09-2026"))
    .input(InteractionsInput.of("Run the test for my backend app and fix any issue."))
    .environment(CreateAgentInteractionEnvironment.of(env))
    .build();

Interaction interaction = client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();
System.out.println(interaction.outputText().orElse(""));

REST

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-d '{
    "agent": "antigravity-preview-09-2026",
    "input": "Run the test for my backend app and fix any issue.",
    "environment": {
        "type": "remote",
        "sources": [
            {
                "type": "repository",
                "source": "https://github.com/your-org/backend",
                "target": "/backend-app"
            }
        ],
        "network": {
            "allowlist": [
                {
                    "domain": "github.com",
                    "transform": {
                        "Authorization": "Basic YOUR_BASE64_TOKEN"
                    }
                },
                {
                    "domain": "*"
                }
            ]
        }
    }
}'

Verwenden Sie für private Cloud Storage-Buckets ein standardmäßiges OAuth 2.0-Inhabertoken:

gcloud auth print-access-token

Python

interaction = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-09-2026",
    input="Analyze the discrepancies across the data in workspace",
    environment={
        "type": "remote",
        "sources": [
            {
                "type": "gcs",
                "source": "gs://my-private-bucket/data",
                "target": "/workspace",
            }
        ],
        "network": {
            "allowlist": [
                {
                    "domain": "*.googleapis.com",
                    "transform": {
                        "Authorization": "Bearer YOUR_GCS_TOKEN"
                    }
                },
                {
                    "domain": "*"
                }
            ]
        }
    },
)

JavaScript

const interaction = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-09-2026",
    input: "Analyze the discrepancies across the data in workspace",
    environment: {
        type: "remote",
        sources: [
            {
                type: "gcs",
                source: "gs://my-private-bucket/data",
                target: "/workspace",
            }
        ],
        network: {
            allowlist: [
                {
                    domain: "storage.googleapis.com",
                    transform: {
                        "Authorization": "Bearer YOUR_GCS_TOKEN"
                    }
                },
                {
                    domain: "*"
                }
            ]
        }
    },
});

Java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.AgentOption;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Allowlist;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.AllowlistEntry;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateAgentInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateAgentInteractionEnvironment;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Environment;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.EnvironmentNetworkEgressAllowlist;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Network;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Source;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.SourceType;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Transform;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
import java.util.List;
import java.util.Map;

Client client = new Client();

Environment env = Environment.builder()
    .sources(List.of(
        Source.builder()
            .type(SourceType.GCS)
            .source("gs://my-private-bucket/data")
            .target("/workspace")
            .build()
    ))
    .network(Network.of(EnvironmentNetworkEgressAllowlist.of(
        Allowlist.builder()
            .allowlist(List.of(
                AllowlistEntry.builder()
                    .domain("*.googleapis.com")
                    .transform(Transform.of(Map.of(
                        "Authorization", "Bearer YOUR_GCS_TOKEN"
                    )))
                    .build(),
                AllowlistEntry.builder()
                    .domain("*")
                    .build()
            ))
            .build()
    )))
    .build();

CreateAgentInteraction params = CreateAgentInteraction.builder()
    .agent(AgentOption.of("antigravity-preview-09-2026"))
    .input(InteractionsInput.of("Analyze the discrepancies across the data in workspace"))
    .environment(CreateAgentInteractionEnvironment.of(env))
    .build();

Interaction interaction = client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();
System.out.println(interaction.outputText().orElse(""));

REST

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-d '{
    "agent": "antigravity-preview-09-2026",
    "input": "Analyze the discrepancies across the data in workspace",
    "environment": {
        "type": "remote",
        "sources": [
            {
                "type": "gcs",
                "source": "gs://my-private-bucket/data",
                "target": "/workspace"
            }
        ],
        "network": {
            "allowlist": [
                {
                    "domain": "storage.googleapis.com",
                    "transform": {
                        "Authorization": "Bearer YOUR_GCS_TOKEN"
                    }
                },
                {
                    "domain": "*"
                }
            ]
        }
    }
}'

Vorinstallierte Software

Die Sandbox wird unter Ubuntu ausgeführt und enthält vorinstallierte Runtimes und gängige Pakete. Der Agent kann zur Laufzeit zusätzliche Pakete mit pip install oder npm install installieren. Pakete, die während einer Interaktion installiert werden, bleiben erhalten, wenn Sie dieselbe environment_id wiederverwenden.

Kategorie	Vorinstallierte Pakete
UNIX-Tools	`curl`, `wget`, `git`, `rsync`, `unzip`, `ripgrep`, `fd-find`, `gawk`, `bc`, `tree`, `which`, `lsof`, `htop`, `jq`, `iproute2`, `procps`, `gcloud CLI`
Python 3.12	`numpy`, `pandas`, `requests`, `google-genai`, `beautifulsoup4`, `pyyaml`, `ast-grep-cli`
Node.js 22	`create-next-app`, `create-vite`, `typescript`

Umgebungsvariablen

Verwenden Sie das Feld env, um Umgebungsvariablen in der Sandbox festzulegen. Jeder Eintrag ordnet einen Variablennamen entweder einem Literalstring für die Konfiguration oder einem Verweis auf ein gespeichertes Anmeldedaten für ein Secret zu. Der Agent sieht sie so, wie in jeder Shell. Tools und Skripts, die aus der Prozessumgebung lesen, erfassen sie also ohne zusätzliche Konfiguration.

Feld	Typ	Beschreibung
`env`	`object`	Zuordnung von Variablennamen zu Werten. Ein Wert ist entweder das Literal `string` oder ein Anmeldedatenverweis in der Form `{"credential": "credential-id"}`.

Python

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-09-2026",
    input="Build the project and run the test suite.",
    environment={
        "type": "remote",
        "env": {
            "NODE_ENV": "production",
            "LOG_LEVEL": "debug",
            "API_TOKEN": {"credential": "my-api-token"},
        },
    },
)

print(interaction.output_text)

JavaScript

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

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-09-2026",
    input: "Build the project and run the test suite.",
    environment: {
        type: "remote",
        env: {
            NODE_ENV: "production",
            LOG_LEVEL: "debug",
            API_TOKEN: { credential: "my-api-token" },
        },
    },
});

console.log(interaction.output_text);

REST

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-d '{
    "agent": "antigravity-preview-09-2026",
    "input": [{"type": "text", "text": "Build the project and run the test suite."}],
    "environment": {
        "type": "remote",
        "env": {
            "NODE_ENV": "production",
            "LOG_LEVEL": "debug",
            "API_TOKEN": {"credential": "my-api-token"}
        }
    }
}'

Variablen gelten für jeden Befehl, den der Agent in dieser Interaktion ausführt, einschließlich Shell-Befehlen, Build-Schritten und allen Prozessen, die er startet.

Die beiden Werttypen verhalten sich unterschiedlich. Ein Literalstring wird als Nur-Text in den Container geschrieben. Eine Anmeldedatenreferenz ist nicht: Die Variable erhält einen Platzhalter und der ausgehende Proxy ersetzt das tatsächliche Secret nur bei ausgehenden Anfragen an die vertrauenswürdigen Domains der Anmeldedaten. Weitere Informationen finden Sie unter Anmeldedaten als Umgebungsvariablen verwenden.

Netzwerkkonfiguration

Standardmäßig haben Umgebungen uneingeschränkten ausgehenden Netzwerkzugriff. Verwenden Sie das Feld network, um ausgehenden Traffic auf bestimmte Domains zu beschränken. Jede Regel gibt ein domain sowie optional ein credential zum Einfügen eines gespeicherten Secrets und ein optionales transform-Objekt zum Einfügen von Headern in übereinstimmende Anfragen an. Diese Header können für jede Interaktion eindeutig sein und Sie können sie für dieselbe Umgebung aktualisieren.

Feld	Typ	Beschreibung
`domain`	`string`	Abzugleichende Domain. Verwenden Sie einen genauen Hostnamen oder `*` für alle Domains.
`credential`	`string`	ID eines gespeicherten Anmeldedatenpaars. Der Egress-Proxy löst sie auf und fügt den Autorisierungsheader zur Anfragezeit ein.
`transform`	`object`	Objekt mit einfachen Schlüssel/Wert-Paaren, die Header darstellen, die in übereinstimmende Anfragen eingefügt werden sollen, z.B. `{"Authorization": "Bearer ..."}`.

Python

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-09-2026",
    input="Fetch the latest issues from the GitHub API for my-org/my-repo.",
    environment={
        "type": "remote",
        "network": {
            "allowlist": [
                {
                    "domain": "api.github.com",
                    "transform": {
                        "Authorization": "Bearer ghp_your_github_token"
                    },
                },
                {"domain": "pypi.org"},
                {"domain": "*"},
            ]
        },
    },
)

print(interaction.output_text)

JavaScript

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

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-09-2026",
    input: "Fetch the latest issues from the GitHub API for my-org/my-repo.",
    environment: {
        type: "remote",
        network: {
            allowlist: [
                {
                    domain: "api.github.com",
                    transform: {
                        "Authorization": "Bearer ghp_your_github_token"
                    },
                },
                { domain: "pypi.org" },
                { domain: "*" },
            ]
        }
    },
});

console.log(interaction.output_text);

Java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.AgentOption;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Allowlist;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.AllowlistEntry;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateAgentInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateAgentInteractionEnvironment;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Environment;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.EnvironmentNetworkEgressAllowlist;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Network;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Transform;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
import java.util.List;
import java.util.Map;

Client client = new Client();

Environment env = Environment.builder()
    .network(Network.of(EnvironmentNetworkEgressAllowlist.of(
        Allowlist.builder()
            .allowlist(List.of(
                AllowlistEntry.builder()
                    .domain("api.github.com")
                    .transform(Transform.of(Map.of(
                        "Authorization", "Bearer ghp_your_github_token"
                    )))
                    .build(),
                AllowlistEntry.builder().domain("pypi.org").build(),
                AllowlistEntry.builder().domain("*").build()
            ))
            .build()
    )))
    .build();

CreateAgentInteraction params = CreateAgentInteraction.builder()
    .agent(AgentOption.of("antigravity-preview-09-2026"))
    .input(InteractionsInput.of("Fetch the latest issues from the GitHub API for my-org/my-repo."))
    .environment(CreateAgentInteractionEnvironment.of(env))
    .build();

Interaction interaction = client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();
System.out.println(interaction.outputText().orElse(""));

REST

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-d '{
    "agent": "antigravity-preview-09-2026",
    "input": [{"type": "text", "text": "Fetch the latest issues from the GitHub API for my-org/my-repo."}],
    "environment": {
        "type": "remote",
        "network": {
            "allowlist": [
                {
                    "domain": "api.github.com",
                    "transform": {
                        "Authorization": "Bearer ghp_your_github_token"
                    }
                },
                {"domain": "pypi.org"},
                {"domain": "*"}
            ]
        }
    }
}'

Wenn eine Zulassungsliste festgelegt ist, sind nur Anfragen an explizit aufgeführte Domains zulässig. Sie können Platzhalter verwenden, um Subdomains abzugleichen (z. B. {"domain": "*.example.com"}). Beachten Sie jedoch, dass die Stammdomain example.com nicht abgeglichen wird. Sie muss separat hinzugefügt werden. Wenn Sie allen anderen Datenverkehr zulassen möchten, z. B. das Weiterleiten nicht aufgeführter Domains ohne eingefügte Header, fügen Sie {"domain": "*"} als Catch-all-Eintrag hinzu.

Anmeldedaten

Es gibt zwei Möglichkeiten, ausgehenden Traffic zu authentifizieren: mit einem gespeicherten Anmeldedatum, auf das per ID verwiesen wird, und mit einem Inline-transform in der Zulassungslistenregel. Der Egress-Proxy wird sowohl für die Verbindung als auch für die Sandbox angewendet. Das Secret wird also in beiden Fällen nie in die Sandbox übertragen und nie in Ihren Interaktions-Nutzlasten angezeigt.

Ein verwaltetes Anmeldedatum ist die richtige Wahl, wenn Sie das Secret einmal speichern und wiederverwenden möchten. Jede Umgebung, jeder Agent und jeder Trigger in Ihrem Projekt kann auf dieselbe ID verweisen. Sie rotieren sie an einem Ort.

Python

from google import genai

client = genai.Client()

# Store the secret once
client.credentials.create(
    id="github-production",
    type="bearer_token",
    token="ghp_your_github_token",
)

interaction = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-09-2026",
    input="Fetch the latest issues from the GitHub API for my-org/my-repo.",
    environment={
        "type": "remote",
        "network": {
            "allowlist": [
                {"domain": "api.github.com", "credential": "github-production"},
                {"domain": "*"},
            ]
        },
    },
)

print(interaction.output_text)

JavaScript

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

const client = new GoogleGenAI({});

// Store the secret once
await client.credentials.create({
    id: "github-production",
    type: "bearer_token",
    token: "ghp_your_github_token",
});

const interaction = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-09-2026",
    input: "Fetch the latest issues from the GitHub API for my-org/my-repo.",
    environment: {
        type: "remote",
        network: {
            allowlist: [
                { domain: "api.github.com", credential: "github-production" },
                { domain: "*" },
            ]
        }
    },
});

console.log(interaction.output_text);

REST

# Store the secret once
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/credentials" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-d '{
    "id": "github-production",
    "type": "bearer_token",
    "token": "ghp_your_github_token"
}'

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-d '{
    "agent": "antigravity-preview-09-2026",
    "input": "Fetch the latest issues from the GitHub API for my-org/my-repo.",
    "environment": {
        "type": "remote",
        "network": {
            "allowlist": [
                { "domain": "api.github.com", "credential": "github-production" },
                { "domain": "*" }
            ]
        }
    }
}'

Bei oauth2-Anmeldedaten wird das Zugriffstoken auch automatisch aktualisiert, sodass eine lang andauernde Interaktion nicht unterbrochen wird, wenn das Token abläuft. Eine vollständige Liste der Anmeldedatentypen und Verwaltungsoperationen finden Sie unter Anmeldedaten.

Sie können Header auch inline mit transform festlegen. Das ist der Fall, wenn der Wert zu einem einzelnen Aufruf gehört, z. B. ein Token, das Sie direkt vor dem Erstellen der Interaktion generieren. Auf diese Weise festgelegte Header werden vom selben Egress-Proxy eingefügt und sind in der Sandbox nie als Umgebungsvariablen oder Dateien verfügbar.

Python

import subprocess
from google import genai

# Fetch a short-lived access token from your local gcloud CLI
gcloud_token = subprocess.check_output(
    ["gcloud", "auth", "print-access-token"], text=True
).strip()

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-09-2026",
    input="List the files in gs://my-bucket/reports/ using the GCS JSON API.",
    environment={
        "type": "remote",
        "network": {
            "allowlist": [
                {
                    "domain": "storage.googleapis.com",
                    "transform": {
                        "Authorization": f"Bearer {gcloud_token}"
                    },
                }
            ]
        },
    },
)

print(interaction.output_text)

JavaScript

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

import { execSync } from "child_process";

const gcloudToken = execSync("gcloud auth print-access-token").toString().trim();

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-09-2026",
    input: "List the files in gs://my-bucket/reports/ using the GCS JSON API.",
    environment: {
        type: "remote",
        network: {
            allowlist: [
                {
                    domain: "storage.googleapis.com",
                    transform: {
                        "Authorization": `Bearer ${gcloudToken}`
                    },
                }
            ]
        }
    },
});

console.log(interaction.output_text);

Java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.AgentOption;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Allowlist;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.AllowlistEntry;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateAgentInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateAgentInteractionEnvironment;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Environment;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.EnvironmentNetworkEgressAllowlist;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Network;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Transform;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.List;
import java.util.Map;

// Fetch a short-lived access token from your local gcloud CLI
Process process = new ProcessBuilder("gcloud", "auth", "print-access-token").start();
String gcloudToken = new String(process.getInputStream().readAllBytes(), StandardCharsets.UTF_8).trim();

Client client = new Client();

Environment env = Environment.builder()
    .network(Network.of(EnvironmentNetworkEgressAllowlist.of(
        Allowlist.builder()
            .allowlist(List.of(
                AllowlistEntry.builder()
                    .domain("storage.googleapis.com")
                    .transform(Transform.of(Map.of(
                        "Authorization", "Bearer " + gcloudToken
                    )))
                    .build()
            ))
            .build()
    )))
    .build();

CreateAgentInteraction params = CreateAgentInteraction.builder()
    .agent(AgentOption.of("antigravity-preview-09-2026"))
    .input(InteractionsInput.of("List the files in gs://my-bucket/reports/ using the GCS JSON API."))
    .environment(CreateAgentInteractionEnvironment.of(env))
    .build();

Interaction interaction = client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();
System.out.println(interaction.outputText().orElse(""));

REST

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-d '{
    "agent": "antigravity-preview-09-2026",
    "input": "List the files in gs://my-bucket/reports/ using the GCS JSON API.",
    "environment": {
        "type": "remote",
        "network": {
            "allowlist": [
                {
                    "domain": "storage.googleapis.com",
                    "transform": {
                        "Authorization": "Bearer <YOUR_GCLOUD_TOKEN>"
                    }
                }
            ]
        }
    }
}'

credential und transform können in derselben Regel vorkommen. Die Anmeldedaten werden zuerst angewendet und transform wird darüber zusammengeführt. Ein expliziter transform-Header hat also Vorrang, wenn beide denselben Schlüssel festlegen. Ein häufiges Muster ist ein Anmeldedatenobjekt für den Authentifizierungsheader plus ein transform für die zusätzlichen Header, die der Dienst erwartet.

Netzwerkzugriff deaktivieren

Wenn Sie den gesamten ausgehenden Netzwerkzugriff blockieren möchten, setzen Sie network auf disabled:

Python

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-09-2026",
    input="Analyze the local files only.",
    environment={
        "type": "remote",
        "network": "disabled",
    },
)

print(interaction.output_text)

JavaScript

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

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-09-2026",
    input: "Analyze the local files only.",
    environment: {
        type: "remote",
        network: "disabled",
    },
});

console.log(interaction.output_text);

Java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.AgentOption;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateAgentInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateAgentInteractionEnvironment;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Environment;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Network;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.NetworkEnum;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;

Client client = new Client();

Environment env = Environment.builder()
    .network(Network.of(NetworkEnum.DISABLED))
    .build();

CreateAgentInteraction params = CreateAgentInteraction.builder()
    .agent(AgentOption.of("antigravity-preview-09-2026"))
    .input(InteractionsInput.of("Analyze the local files only."))
    .environment(CreateAgentInteractionEnvironment.of(env))
    .build();

Interaction interaction = client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();
System.out.println(interaction.outputText().orElse(""));

REST

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-d '{
    "agent": "antigravity-preview-09-2026",
    "input": "Analyze the local files only.",
    "environment": {
        "type": "remote",
        "network": "disabled"
    }
}'

Anmeldedaten aktualisieren

Inline-Tokens wie Zugriffstokens und kurzlebige API-Schlüssel laufen ab. Sie können sie aktualisieren, indem Sie beim nächsten Aufruf das vorhandene environment_id zusammen mit einer neuen network-Konfiguration übergeben. Die neuen Netzwerkregeln ersetzen die vorherigen vollständig, während der Dateisystemstatus der Umgebung (installierte Pakete, Dateien, Repositorys) beibehalten wird.

Wenn Sie stattdessen gespeicherte Anmeldedaten verwenden, ist dies nicht erforderlich. Ein oauth2-Anmeldedaten werden automatisch aktualisiert. Das Rotieren von Anmeldedaten ist ein PATCH für die Anmeldedaten, wodurch alle Zulassungslistenregeln, die darauf verweisen, unverändert bleiben.

Python

from google import genai

client = genai.Client()

# First interaction: use an initial token
first = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-09-2026",
    input="List the files in gs://my-bucket/reports/ using the GCS JSON API.",
    environment={
        "type": "remote",
        "network": {
            "allowlist": [
                {
                    "domain": "storage.googleapis.com",
                    "transform": {
                        "Authorization": "Bearer INITIAL_TOKEN"
                    },
                }
            ]
        },
    },
)

# Later: refresh the token on the same environment
result = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-09-2026",
    input="Now download the file reports/q1.csv from the same bucket.",
    environment={
        "type": "remote",
        "environment_id": first.environment_id,
        "network": {
            "allowlist": [
                {
                    "domain": "storage.googleapis.com",
                    "transform": {
                        "Authorization": "Bearer REFRESHED_TOKEN"
                    },
                }
            ]
        },
    },
)

print(result.output_text)

JavaScript

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

const client = new GoogleGenAI({});

// First interaction: use an initial token
const first = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-09-2026",
    input: "List the files in gs://my-bucket/reports/ using the GCS JSON API.",
    environment: {
        type: "remote",
        network: {
            allowlist: [
                {
                    domain: "storage.googleapis.com",
                    transform: {
                        "Authorization": "Bearer INITIAL_TOKEN"
                    },
                }
            ]
        }
    },
});

// Later: refresh the token on the same environment
const result = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-09-2026",
    input: "Now download the file reports/q1.csv from the same bucket.",
    environment: {
        type: "remote",
        environment_id: first.environment_id,
        network: {
            allowlist: [
                {
                    domain: "storage.googleapis.com",
                    transform: {
                        "Authorization": "Bearer REFRESHED_TOKEN"
                    },
                }
            ]
        }
    },
});

console.log(result.output_text);

Java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.AgentOption;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Allowlist;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.AllowlistEntry;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateAgentInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateAgentInteractionEnvironment;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Environment;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.EnvironmentNetworkEgressAllowlist;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Network;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Transform;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
import java.util.List;
import java.util.Map;

Client client = new Client();

// First interaction: use an initial token
Environment initialEnv = Environment.builder()
    .network(Network.of(EnvironmentNetworkEgressAllowlist.of(
        Allowlist.builder()
            .allowlist(List.of(
                AllowlistEntry.builder()
                    .domain("storage.googleapis.com")
                    .transform(Transform.of(Map.of(
                        "Authorization", "Bearer INITIAL_TOKEN"
                    )))
                    .build()
            ))
            .build()
    )))
    .build();

CreateAgentInteraction firstParams = CreateAgentInteraction.builder()
    .agent(AgentOption.of("antigravity-preview-09-2026"))
    .input(InteractionsInput.of("List the files in gs://my-bucket/reports/ using the GCS JSON API."))
    .environment(CreateAgentInteractionEnvironment.of(initialEnv))
    .build();

Interaction first = client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(firstParams)).interaction().get();

// Later: refresh the token on the same environment
Environment refreshedEnv = Environment.builder()
    .environmentId(first.environmentId().orElse(""))
    .network(Network.of(EnvironmentNetworkEgressAllowlist.of(
        Allowlist.builder()
            .allowlist(List.of(
                AllowlistEntry.builder()
                    .domain("storage.googleapis.com")
                    .transform(Transform.of(Map.of(
                        "Authorization", "Bearer REFRESHED_TOKEN"
                    )))
                    .build()
            ))
            .build()
    )))
    .build();

CreateAgentInteraction secondParams = CreateAgentInteraction.builder()
    .agent(AgentOption.of("antigravity-preview-09-2026"))
    .input(InteractionsInput.of("Now download the file reports/q1.csv from the same bucket."))
    .environment(CreateAgentInteractionEnvironment.of(refreshedEnv))
    .build();

Interaction result = client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(secondParams)).interaction().get();
System.out.println(result.outputText().orElse(""));

REST

# Use the environment_id from a previous interaction
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-d '{
    "agent": "antigravity-preview-09-2026",
    "input": "Now download the file reports/q1.csv from the same bucket.",
    "environment": {
        "type": "remote",
        "environment_id": "<ENVIRONMENT_ID_FROM_PREVIOUS_INTERACTION>",
        "network": {
            "allowlist": [
                {
                    "domain": "storage.googleapis.com",
                    "transform": {
                        "Authorization": "Bearer REFRESHED_TOKEN"
                    }
                }
            ]
        }
    }
}'

Umgebungslebenszyklus

Umgebungen folgen diesem Lebenszyklus:

Bundesland	Verhalten
Erstellt	Wird bereitgestellt, wenn in einer Interaktion `environment: "remote"` oder ein Konfigurationsobjekt angegeben ist.
Aktiv	Laufen während einer Interaktion
Inaktiv	Automatische Momentaufnahme und Stopp nach 15 Minuten Inaktivität.
Offline	Die Daten werden seit der letzten Aktivität 7 Tage lang aufbewahrt. Kann durch Übergabe der ID fortgesetzt werden.
Gelöscht	Sie werden automatisch aus dem System entfernt, wenn die Aufbewahrungsdauer von 7 Tagen abläuft, oder bei manueller Löschung.

Environments API

Mit der Environments API können Sie Sandbox-Sitzungen programmatisch verwalten. Durch das Aufzählen von Umgebungen können Sie aktive Sitzungs-IDs ermitteln und den Status wiederherstellen, wenn eine Clientverbindung während einer lang andauernden Aufgabe beendet wird. Sie können auch Sitzungsmetadaten prüfen und Umgebungen explizit löschen, wenn Workflows abgeschlossen sind, anstatt auf den automatischen TTL-Ablauf zu warten.

Umgebungen auflisten

Aktive Umgebungen für Ihr Projekt auflisten Verwenden Sie Paginierungsparameter, um die Batchgröße der Antwort zu steuern.

Python

from google import genai

client = genai.Client()

response = client.environments.list(page_size=10)
for env in response.environments:
    print(f"Environment ID: {env.id}, Status: {env.status}")

JavaScript

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

const client = new GoogleGenAI({});

const response = await client.environments.list({ page_size: 10 });
for (const env of response.environments) {
    console.log(`Environment ID: ${env.id}, Status: ${env.status}`);
}

Java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.environments.Environment;
import com.google.genai.gaos.models.environments.ListEnvironmentsResponse;
import java.util.List;

Client client = new Client();

ListEnvironmentsResponse response = client.environments.listEnvironments()
    .pageSize(10)
    .call()
    .listEnvironmentsResponse()
    .get();

for (Environment env : response.environments().orElse(List.of())) {
    System.out.println("Environment ID: " + env.id().orElse("") + ", Status: " + env.status().orElse(null));
}

REST

curl -X GET "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/environments?pageSize=10" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY"

Die Antwort sieht dann ungefähr so aus:

{
  "environments": [
    {
      "id": "140128b2a13c12c00a5a0d8cf7af9469",
      "status": "active"
    },
    {
      "id": "362b738275a1d74af6f1c62bc050da73",
      "status": "active"
    }
  ],
  "next_page_token": "Cj...5aE="
}

Umgebung abrufen

Metadaten und Konfigurationsdetails für eine bestimmte Umgebung anhand des Ressourcennamens abrufen.

Python

from google import genai

client = genai.Client()

env = client.environments.get(id="YOUR_ENVIRONMENT_ID")
print(f"Environment ID: {env.id}, Status: {env.status}")

JavaScript

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

const client = new GoogleGenAI({});

const env = await client.environments.get("YOUR_ENVIRONMENT_ID");
console.log(`Environment ID: ${env.id}, Status: ${env.status}`);

Java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.environments.Environment;

Client client = new Client();

Environment env = client.environments.getEnvironment("YOUR_ENVIRONMENT_ID").environment().get();
System.out.println("Environment ID: " + env.id().orElse("") + ", Status: " + env.status().orElse(null));

REST

curl -X GET "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/environments/YOUR_ENVIRONMENT_ID" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY"

Die Antwort sieht dann ungefähr so aus:

{
  "id": "140128b2a13c12c00a5a0d8cf7af9469",
  "status": "active",
  "sources": [
    {
      "type": "repository",
      "source": "https://github.com/octocat/Spoon-Knife",
      "target": "/workspace/spoon-knife"
    }
  ],
  "network": {
    "allowlist": [
      {
        "domain": "api.github.com"
      },
      {
        "domain": "github.com"
      }
    ]
  }
}

Umgebung löschen

Beenden und löschen Sie eine Umgebung explizit, um Sandbox-Ressourcen zu bereinigen, wenn Ihre Aufgaben oder Pipelines abgeschlossen sind.

Python

from google import genai

client = genai.Client()

client.environments.delete(id="YOUR_ENVIRONMENT_ID")

JavaScript

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

const client = new GoogleGenAI({});

await client.environments.delete("YOUR_ENVIRONMENT_ID");

Java

import com.google.genai.Client;

Client client = new Client();

client.environments.deleteEnvironment("YOUR_ENVIRONMENT_ID");

REST

curl -X DELETE "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/environments/YOUR_ENVIRONMENT_ID" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY"

Dateien in der Umgebung verwalten

Der KI-Agent erstellt und ändert Dateien in der Sandbox während der Ausführung. Sie können Verzeichnisinhalte durchsuchen, Dateimetadaten abrufen, einzelne Dateien oder ganze Verzeichnisse als TAR-Archive herunterladen und Dateien hochladen oder Archive direkt in die Umgebung extrahieren. Für den Speicher in Sandbox-Umgebungen gelten Limits für die faire Nutzung.

Dateien in einem Verzeichnis auflisten

Listet die Inhalte eines Verzeichnisses in der Umgebung auf. Standardmäßig wird das Stammverzeichnis aufgeführt.

Suchparameter

Parameter	Typ	Beschreibung
`recursive`	boolean	Wenn `true`, werden alle Dateien und Verzeichnisse rekursiv aufgelistet. Standard: `false`.

Python

from google import genai

client = genai.Client()

# List root directory
response = client.environments.files.list(
    environment="YOUR_ENVIRONMENT_ID",
    path="",
)
for file in response.files:
    print(f"{file.name} ({file.type}) - {file.path}")

# List a subdirectory recursively
response = client.environments.files.list(
    environment="YOUR_ENVIRONMENT_ID",
    path="src",
    recursive=True,
)
for file in response.files:
    print(f"{file.name} ({file.type}) - {file.path}")

JavaScript

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

const client = new GoogleGenAI({});

// List root directory
const response = await client.environments.files.list({
    environment: "YOUR_ENVIRONMENT_ID",
    path: "",
});
for (const file of response.files) {
    console.log(`${file.name} (${file.type}) - ${file.path}`);
}

// List a subdirectory recursively
const srcResponse = await client.environments.files.list({
    environment: "YOUR_ENVIRONMENT_ID",
    path: "src",
    recursive: true,
});
for (const file of srcResponse.files) {
    console.log(`${file.name} (${file.type}) - ${file.path}`);
}

REST

# List root directory
curl -X GET "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/environments/$ENV_ID/files" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY"

# List a subdirectory
curl -X GET "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/environments/$ENV_ID/files/src" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY"

# List all files recursively
curl -X GET "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/environments/$ENV_ID/files?recursive=true" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY"

Die Antwort gibt ein files-Array mit Metadaten für jeden Eintrag zurück:

{
  "files": [
    {
      "name": "config",
      "path": "config",
      "type": "DIRECTORY",
      "created": "2026-08-12T07:44:18Z",
      "modified": "2026-08-12T07:44:18Z"
    },
    {
      "name": "main.py",
      "path": "src/main.py",
      "type": "FILE",
      "size_bytes": "15",
      "mime_type": "text/x-python; charset=utf-8",
      "created": "2026-08-12T07:44:20Z",
      "modified": "2026-08-12T07:44:20Z"
    }
  ]
}

Felder für Dateieinträge

Feld	Typ	Beschreibung
`name`	String	Der Name der Datei oder des Verzeichnisses.
`path`	String	Der vollständige Pfad relativ zum Stammverzeichnis der Umgebung.
`type`	String	`FILE` oder `DIRECTORY`.
`size_bytes`	String	Dateigröße in Byte (nur Dateien).
`mime_type`	String	MIME-Typ (nur Dateien).
`created`	String	ISO 8601-Zeitstempel der Erstellung.
`modified`	String	ISO 8601-Zeitstempel der letzten Änderung.

Dateimetadaten abrufen

Metadaten für eine bestimmte Datei nach Pfad abrufen.

Python

from google import genai

client = genai.Client()

response = client.environments.files.list(
    environment="YOUR_ENVIRONMENT_ID",
    path="src/main.py",
)
file = response.files[0]
print(f"Name: {file.name}, Size: {file.size_bytes} bytes, Type: {file.mime_type}")

JavaScript

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

const client = new GoogleGenAI({});

const response = await client.environments.files.list({
    environment: "YOUR_ENVIRONMENT_ID",
    path: "src/main.py",
});
const file = response.files[0];
console.log(`Name: ${file.name}, Size: ${file.size_bytes} bytes, Type: ${file.mime_type}`);

REST

curl -X GET "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/environments/$ENV_ID/files/src/main.py" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY"

Die Antwort gibt die Dateimetadaten zurück, die in ein files-Array eingeschlossen sind:

{
  "files": [
    {
      "name": "main.py",
      "path": "src/main.py",
      "type": "FILE",
      "size_bytes": "15",
      "mime_type": "text/x-python; charset=utf-8",
      "created": "2026-08-12T07:44:20Z",
      "modified": "2026-08-12T07:44:20Z"
    }
  ]
}

Wenn die Datei nicht vorhanden ist, gibt die API einen 404-Fehler zurück:

{
  "error": {
    "message": "Path 'nonexistent.txt' not found in environment 'ENV_ID'.",
    "code": "not_found"
  }
}

Einzelne Datei herunterladen

Laden Sie den Inhalt einer bestimmten Datei herunter. Verwenden Sie in den SDKs die Methode download(). Hängen Sie in REST-Anfragen den Abfrageparameter ?alt=media an den Dateipfad an. Der Server antwortet mit 200 OK und streamt den Rohdateiinhalt.

Python

from google import genai

client = genai.Client()

content = client.environments.files.download(
    environment="YOUR_ENVIRONMENT_ID",
    path="src/main.py",
)

with open("main.py", "wb") as f:
    f.write(content)

JavaScript

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
import * as fs from "fs";

const client = new GoogleGenAI({});

const bytes = await client.environments.files.download({
    environment: "YOUR_ENVIRONMENT_ID",
    path: "src/main.py",
});

fs.writeFileSync("main.py", Buffer.from(bytes));

REST

curl -L -X GET "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/environments/$ENV_ID/files/src/main.py?alt=media" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -o main.py

Verzeichnis als TAR-Archiv herunterladen

Sie können ein ganzes Verzeichnis als TAR-Archiv herunterladen, indem Sie den Verzeichnispfad mit ?alt=media anfordern. Dadurch wird eine POSIX-TAR-Datei (nicht GZIP-komprimiert) zurückgegeben. Verwenden Sie recursive=true, um verschachtelte Unterverzeichnisse einzuschließen.

Python

import tarfile
from google import genai

client = genai.Client()

# Download a subdirectory archive
archive = client.environments.files.download(
    environment="YOUR_ENVIRONMENT_ID",
    path="src",
)

with open("src.tar", "wb") as f:
    f.write(archive)

with tarfile.open("src.tar") as tar:
    tar.extractall(path="./extracted")

JavaScript

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
import { execSync } from "child_process";
import * as fs from "fs";

const client = new GoogleGenAI({});

// Download a subdirectory archive
const bytes = await client.environments.files.download({
    environment: "YOUR_ENVIRONMENT_ID",
    path: "src",
});

fs.writeFileSync("src.tar", Buffer.from(bytes));
execSync("tar -xf src.tar -C ./extracted");

REST

# Download a subdirectory (top-level files only)
curl -L -X GET "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/environments/$ENV_ID/files/src?alt=media" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -o src.tar

# Download a subdirectory recursively (includes nested directories)
curl -L -X GET "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/environments/$ENV_ID/files/config?alt=media&recursive=true" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -o config.tar

# Download root directory
curl -L -X GET "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/environments/$ENV_ID/files?alt=media" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -o snapshot.tar

# Extract the archive
tar xf snapshot.tar -C ./extracted

Verhaltensmatrix

In der folgenden Verhaltensmatrix sind die erwarteten Antworten und das Archivierungsverhalten für Datei- und Verzeichnis-Endpunkte, HTTP-Methoden und Suchparameter zusammengefasst:

Anfrage	`alt`	`recursive`	`extract`	`overwrite`	Antwort
`GET /files`	(keine)	(keine)	-	-	JSON-Auflistung des Stammverzeichnisses
`GET /files/{path}` (Datei)	(keine)	-	-	-	JSON-Metadaten für die Datei
`GET /files/{path}` (dir)	(keine)	`false`	-	-	JSON-Auflistung der direkten untergeordneten Elemente
`GET /files/{path}` (dir)	(keine)	`true`	-	-	JSON-Auflistung aller untergeordneten Elemente
`GET /files/{path}?alt=media` (Datei)	`media`	-	-	-	Rohdateiinhalte
`GET /files/{path}?alt=media` (dir)	`media`	`false`	-	-	TAR-Archiv der Dateien im Verzeichnis
`GET /files/{path}?alt=media` (dir)	`media`	`true`	-	-	Tar-Archiv aller Dateien rekursiv
`GET /files?alt=media`	`media`	`false`	-	-	TAR-Archiv nur mit Dateien auf Stammebene
`PUT /files/{path}` (Datei)	-	-	`false`	`false`	Schreibt die Datei in den Pfad. Gibt `409 Conflict` zurück, wenn sie bereits vorhanden ist.
`PUT /files/{path}?overwrite=true`	-	-	`false`	`true`	Schreibt oder überschreibt die Datei unter dem angegebenen Pfad
`PUT /files/{path}?extract=true`	-	-	`true`	`false`	Entpackt das Archiv in das Zielverzeichnis. Gibt `409 Conflict` zurück, wenn eine Zieldatei vorhanden ist.
`PUT /files/{path}?extract=true&overwrite=true`	-	-	`true`	`true`	Entpackt das Archiv und ersetzt alle vorhandenen Dateien

Dateien in die Umgebung hochladen

Einzelne Dateien oder Verzeichnisarchive können mit HTTP PUT direkt in eine vorhandene Sandbox-Umgebung hochgeladen werden. Übergeordnete Verzeichnisse werden automatisch erstellt, wenn sie nicht vorhanden sind. Für den Speicher in Umgebungen gelten Limits für die angemessene Nutzung.

Einzelne Datei hochladen

Python

from google import genai

client = genai.Client()

with open("local_file.txt", "rb") as f:
    result = client.environments.files.upload(
        environment="YOUR_ENVIRONMENT_ID",
        path="workspace/data/file.txt",
        file=f,
        mime_type="text/plain",
        overwrite=True,
    )

file = result.files[0]
print(f"Uploaded: {file.name} ({file.size_bytes} bytes)")

JavaScript

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
import * as fs from "fs";

const client = new GoogleGenAI({});

const content = fs.readFileSync("local_file.txt");
const result = await client.environments.files.upload({
    environment: "YOUR_ENVIRONMENT_ID",
    path: "workspace/data/file.txt",
    file: content,
    mime_type: "text/plain",
    overwrite: true,
});

const file = result.files[0];
console.log(`Uploaded: ${file.name} (${file.size_bytes} bytes)`);

REST

curl -X PUT "https://generativelanguage.googleapis.com/upload/v1beta/environments/$ENV_ID/files/workspace/data/file.txt" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: text/plain" \
  --data-binary @local_file.txt

In der Antwort werden Metadaten für die hochgeladene Datei zurückgegeben, die zur Konsistenz mit den Endpunkten „list“ und „get“ in ein files-Array eingeschlossen sind:

{
  "files": [
    {
      "name": "file.txt",
      "path": "workspace/data/file.txt",
      "type": "FILE",
      "size_bytes": "1024",
      "mime_type": "text/plain"
    }
  ]
}

Verzeichnisarchiv hochladen und extrahieren

Wenn Sie eine gesamte Codebasis oder Verzeichnisstruktur in einer einzelnen Anfrage als Seed verwenden möchten, laden Sie ein .tar- oder .tar.gz-Archiv mit extract=true hoch.

Python

from google import genai

client = genai.Client()

with open("source.tar.gz", "rb") as f:
    result = client.environments.files.upload(
        environment="YOUR_ENVIRONMENT_ID",
        path="workspace/src/",
        file=f,
        extract=True,
    )

for entry in result.files:
    print(f"Extracted: {entry.path}")

JavaScript

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
import * as fs from "fs";

const client = new GoogleGenAI({});

const archive = fs.readFileSync("source.tar.gz");
const result = await client.environments.files.upload({
    environment: "YOUR_ENVIRONMENT_ID",
    path: "workspace/src/",
    file: archive,
    extract: true,
});

for (const entry of result.files) {
    console.log(`Extracted: ${entry.path}`);
}

REST

curl -X PUT "https://generativelanguage.googleapis.com/upload/v1beta/environments/$ENV_ID/files/workspace/src/?extract=true" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/x-tar" \
  --data-binary @source.tar.gz

In der Antwort wird jede vom Archiv geschriebene Datei aufgeführt:

{
  "files": [
    {
      "name": "app.py",
      "path": "workspace/src/app.py",
      "type": "FILE",
      "size_bytes": "15",
      "mime_type": "text/x-python"
    },
    {
      "name": "requirements.txt",
      "path": "workspace/src/requirements.txt",
      "type": "FILE",
      "size_bytes": "17",
      "mime_type": "text/plain"
    }
  ]
}

Große Dateien mit einer fortsetzbaren Sitzung hochladen

Verwenden Sie für große Nutzlasten oder beim Hochladen über eine unzuverlässige Verbindung eine fortsetzbare Sitzung, anstatt den gesamten Textkörper in einer Anfrage zu senden. Bei einem fortsetzbaren Upload wird die Übertragung in Blöcke aufgeteilt, die einzeln wiederholt werden können. Wenn also ein Fehler auftritt, müssen Sie nicht von vorn beginnen.

Beginnen Sie, indem Sie die Sitzung mit uploadType=resumable starten. Senden Sie einen leeren Textkörper und verwenden Sie die Header X-Upload-Content-Type und X-Upload-Content-Length, um den Medientyp und die Gesamtgröße der Nutzlast anzugeben, die Sie hochladen möchten:

PUT /upload/v1beta/environments/$ENV_ID/files/workspace/data/large_dataset.bin?uploadType=resumable HTTP/1.1
Host: generativelanguage.googleapis.com
X-Upload-Content-Type: application/octet-stream
X-Upload-Content-Length: 20971520
Content-Length: 0
x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY

Die Antwort enthält die Sitzungs-URL im Location-Header. Diese URL enthält bereits ein upload_id, sodass der API-Schlüssel nicht noch einmal angegeben werden muss:

HTTP/1.1 200 OK
Location: https://generativelanguage.googleapis.com/upload/v1beta/environments/$ENV_ID/files/workspace/data/large_dataset.bin?uploadType=resumable&upload_id=AJjja9bfHjiYlGi60pUazCaTuPY
Content-Length: 0

Laden Sie die Nutzlast in Teilen an diese URL hoch. Jeder Chunk deklariert seinen Bytebereich und die Gesamtgröße mit einem Content-Range-Header:

PUT /upload/v1beta/environments/$ENV_ID/files/workspace/data/large_dataset.bin?uploadType=resumable&upload_id=AJjja9bfHjiYlGi60pUazCaTuPY HTTP/1.1
Host: generativelanguage.googleapis.com
Content-Type: application/octet-stream
Content-Range: bytes 0-10485759/20971520
Content-Length: 10485760

<10 MB binary payload>

Jeder Chunk mit Ausnahme des letzten gibt 308 Resume Incomplete zurück. Der Header Range gibt an, wie viele Byte der Server übertragen hat. An dieser Stelle wird der Upload fortgesetzt, wenn ein Chunk fehlschlägt:

HTTP/1.1 308 Resume Incomplete
Range: bytes=0-10485759
Content-Length: 0

Senden Sie die verbleibenden Chunks auf dieselbe Weise:

PUT /upload/v1beta/environments/$ENV_ID/files/workspace/data/large_dataset.bin?uploadType=resumable&upload_id=AJjja9bfHjiYlGi60pUazCaTuPY HTTP/1.1
Host: generativelanguage.googleapis.com
Content-Type: application/octet-stream
Content-Range: bytes 10485760-20971519/20971520
Content-Length: 10485760

<remaining 10 MB binary payload>

Mit dem letzten Block wird der Upload abgeschlossen und die Dateimetadaten werden im selben files-Umschlag wie bei einem einmaligen Upload zurückgegeben:

{
  "files": [
    {
      "name": "large_dataset.bin",
      "path": "workspace/data/large_dataset.bin",
      "type": "FILE",
      "size_bytes": "20971520",
      "mime_type": "application/octet-stream"
    }
  ]
}

Wiederaufnehmbare Sitzungen funktionieren auch mit extract und overwrite. Legen Sie diese Abfrageparameter in der Initiierungsanfrage und nicht in den einzelnen Chunks fest.

Überschreibschutz

Standardmäßig ist overwrite auf false gesetzt. Wenn der Zielpfad bereits vorhanden ist, wird mit der Anfrage der Fehler 409 Conflict zurückgegeben und es wird nichts geschrieben:

{
  "error": {
    "message": "Requested entity already exists",
    "code": "aborted"
  }
}

Wenn Sie eine vorhandene Datei oder ein vorhandenes Verzeichnis ersetzen möchten, legen Sie overwrite=true fest (oder hängen Sie ?overwrite=true in REST an). Bei extract=true wird die Konfliktprüfung auf jede Datei im Archiv angewendet. Die Anfrage schlägt also fehl, wenn eine Zieldatei vorhanden ist.

Vollständigen Snapshot herunterladen (eingestellt)

So migrieren Sie vorhandenen Code zur Environment Files API:

Python: Ersetzen Sie alte Dateidownloadanfragen durch:

archive = client.environments.files.download(
    environment="YOUR_ENVIRONMENT_ID",
    path="workspace",
)
with open("snapshot.tar", "wb") as f:
    f.write(archive)

JavaScript: Ersetzen Sie alte Dateidownloadanfragen durch:

const bytes = await client.environments.files.download({
    environment: "YOUR_ENVIRONMENT_ID",
    path: "workspace",
});
fs.writeFileSync("snapshot.tar", Buffer.from(bytes));

REST: Ersetzen Sie GET /v1beta/files/environment-$ENV_ID:download?alt=media durch:

curl -L -X GET "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/environments/$ENV_ID/files?alt=media" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -o snapshot.tar

Preise und Ressourcen

Jede Umgebung wird mit festen Ressourcenzuweisungen ausgeführt:

Ressource	Wert
CPU	4 Kerne
Arbeitsspeicher	16 GB

Die Rechenleistung der Umgebung (CPU, Arbeitsspeicher, Sandbox-Ausführung) wird während des Vorschauzeitraums nicht in Rechnung gestellt. Informationen zu den Kosten für Agent-Tokens finden Sie unter Preise.

Beschränkungen

Vorschaustatus:Umgebungen und verwaltete Agents sind in der Vorschau verfügbar. Funktionen und Schemas können sich ändern.
Größe von Inline-Quellen:Inline-Quellen sind auf 1 MB pro Datei und insgesamt 2 MB für alle Dateien begrenzt.
Quellgröße: Git-Repositories sind auf 500 MB und Cloud Storage-Repositories auf 2 GB begrenzt.
Umgebungsstart:Das Bereitstellen einer neuen Umgebung dauert bis zu 5 Sekunden. Bei großen Quell-Repositories kann diese Zeit länger dauern.
Ablauf von Umgebungen:Inaktive Offlineumgebungen werden 7 Tage lang beibehalten, bevor sie durch die automatische TTL-Bereinigung ablaufen. Wenn Sie eine abgelaufene oder ungültige Umgebungs-ID übergeben, wird der Fehler 404 Not Found zurückgegeben.
Unterstützung von Dateien:Der Agent kann derzeit nur Text- und Bilddateien lesen. Die Unterstützung von Binärdateien ist noch nicht verfügbar.
Keine Einbindung über das Stammverzeichnis:Sie können beim Hinzufügen einer benutzerdefinierten Quelle nicht das Stammverzeichnis (/) als Ziel festlegen, sondern müssen immer ein Unterverzeichnis angeben.

Nächste Schritte

Übersicht über Agents: Hier finden Sie Informationen zu den wichtigsten Konzepten von verwalteten Agents.
Kurzanleitung: Starten Sie mit Mehrfachdialogen und Streaming.
Antigravity Agent: Hier finden Sie Informationen zu Funktionen, Tools, Modellauswahl und Preisen für den Standard-Agent.
Benutzerdefinierte KI-Agenten erstellen: Definieren Sie Ihre eigenen KI-Agenten mit AGENTS.md und SKILL.md.
Hooks: Sicherheitsleitlinien erzwingen und Validierungen von Nebeneffekten in der Sandbox ausführen.

Umgebungen in verwalteten KI-Agenten

Python

JavaScript

Java

REST

Der Parameter environment

Python

JavaScript

Java

REST

Umgebung konfigurieren

Python

JavaScript

Java

REST

Von einer Quelle bereitstellen

Python

JavaScript

Java

REST

Aufhänger

Private Quellen

Python

JavaScript

Java

REST

Python

JavaScript

Java

REST

Vorinstallierte Software

Umgebungsvariablen

Python

JavaScript

REST

Netzwerkkonfiguration

Python

JavaScript

Java

REST

Anmeldedaten

Python

JavaScript

REST

Python

JavaScript

Java

REST

Netzwerkzugriff deaktivieren

Python

JavaScript

Java

REST

Anmeldedaten aktualisieren

Python

JavaScript

Java

REST

Umgebungslebenszyklus

Environments API

Umgebungen auflisten

Python

JavaScript

Java

REST

Umgebung abrufen

Python

JavaScript

Java

REST

Umgebung löschen

Python

JavaScript

Java

REST

Dateien in der Umgebung verwalten

Dateien in einem Verzeichnis auflisten

Suchparameter

Python

JavaScript

Der Parameter `environment`